Dades generals

Curs acadèmic:
2019
Descripció:
Extensions del model de regressió lineal: variables exògenes qualitatives. Pertorbacions no esfèriques: heteroscedasticitat. Models d'elecció binària. Models univariants de sèries temporals.
Crèdits ECTS:
6

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
GERMÀ COENDERS GALLART  / GEORGIA ESCARAMIS BABIANO
Idioma de les classes:
Català (100%)

Grup B

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
GEORGIA ESCARAMIS BABIANO
Idioma de les classes:
Català (100%)

Competències

  • CG1- Seleccionar i sistematitzar la informació de forma eficient
  • CG4- Analitzar críticament les dades i la documentació econòmica legal, i saber interpretar i extreure resultats significatius
  • ADECE10- Aplicar els mètodes d'optimització matemàtica, les eines bàsiques de la inferència estadística i els models economètrics per fer previsions i anàlisis empresarials

Continguts

1. Variables exògenes qualitatives.

2. Pertorbacions no esfèriques: heteroscedasticitat.

3. Variables endògenes qualitatives. Models d'elecció binària.

4. Models univariants de sèries temporals.

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Total
Classes expositives 30 45 75
Classes participatives 6 10 16
Prova d'avaluació 4 12 16
Resolució d'exercicis 9 34 43
Total 49 101 150

Bibliografia

  • Barceló Rado MA, Renart Vicens G, Coenders Gallart G, Saez Zafra M et al. (2019). Estadística i Econometria amb RStudio. Quaderns 14. Girona: Documenta Universitaria/UdG-publicacions.

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat %
Resolució d'exercicis i pràctiques globals de comprensió. Aquesta activitat consisteix en la resolució d'exercicis a l'aula de classe i en la realització de pràctiques amb el programari R-Studio. Aquesta activitat te dues modalitats: problemes amb paper i calculadora i pràctiques sobre dades econòmiques i empresarials amb el programa R-Studio. En el segon cas les hores presencials amb professor s'impartiran a les aules informàtiques en grups reduïts i si és possible també s'impartiran amb el total del grup classe amb l'ajut dels ordinadors portàtils a l'aula. Prèviament a la sessió presencial els estudiants hauran d'haver resolt autònomament la pràctica model proposada en el llibre. Durant la sessió hauran de resoldre un exercici pràctic d'avaluació.

Aquesta activitat està directament relacionada amb les competències CG4 i ADECE10.
La realització d'exercicis i de pràctiques consistirà en el lliurament telemàtic, en grups de dos o tres estudiants, dels exercicis proposats al final de la mateixa sessió de pràctiques. Per poder ser avaluada la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoren el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, llur interpretació crítica i la correcció lingüística.

La sessió immediatament posterior a cada lliurament es dedicarà a activitats de classe inversa, que se centrarà en omplir les llacunes de coneixement que els estudiants hagin posat de manifest amb les seves respostes.
25
Realització d'examen al final del quadrimestre. S'entén que la realització d'aquesta prova ha de significar per l'estudiant una consolidació de tots els coneixements treballats i avaluats durant el curs. L'examen és en format paper i inclou problemes, qüestions teòriques i interpretació i discussió de resultats, alguns dels quals poden provenir del programa R-Studio. Dels problemes es valora no només la correcció dels resultats sinó també els processos de càlcul i la interpretació crítica.

Cal una nota mínima de 5 punts sobre 10 de l'examen, o fins i tot superior si les pràctiques estan suspeses. Els estudiants suspesos que tinguin una nota de l'examen superior o igual a 3 podran tornar a examinar-se durant la data de recuperacions prevista. La nota que obtinguin substituirà l'obtinguda en primer lloc en el càlcul de la nota final. Després de la recuperació es manté el requisit de treure almenys un 5 sobre 10 de l'examen i els percentatges 75-25 dels dos components de la nota.
75

Qualificació

A) Per a qui compleixi la condició de tenir una nota mínima de 5 punts sobre 10 a l'examen, la nota final estarà formada per un 75% de la qualificació obtinguda en l'examen més un 25% de la qualificació obtinguda en els exercicis i pràctiques.

B) Per a qui, després de la recuperació, continuï amb una nota de l'examen inferior a 5, la mitjana ponderada de l'apartat A) no podrà ser superior a la nota de l'examen.

C) El fet que la nota mínima de l'examen per aprovar sigui de 5 punts pressuposa que els exercicis i pràctiques estan aprovats. En cas contrari, la nota mínima de l'examen per aprovar serà superior a 5 en la quantitat necessària perquè la mitjana ponderada de l'apartat A) arribi a 5.

D) D'acord amb la normativa d'avaluació de la UdG, l'examen és obligatori. També és recuperable quan la nota del mateix és igual o superior a 3 punts.

E) D'acord amb la mateixa normativa, els exercicis i pràctiques no són recuperables. Qui no els faci, o no en faci una part, o no sigui present a l'aula, o els lliuri fora de termini, encara pot superar l'assignatura si obté una nota final de 5 punts aplicant els percentatges de l'apartat A) amb una qualificació de zero punts de les pràctiques mancants.

F) Segons la mateixa normativa, la realització fraudulenta d'alguna activitat d'avaluació de l'assignatura comportarà la nota final de suspens amb independència del procés disciplinari que es pugui seguir respecte l'alumne infractor.

G) Als estudiants matriculats per segona o successives vegades no se'ls tindrà en compte el resultat de cap activitat dels cursos anteriors.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Qui no es presenti a l'examen, o no es presenti a la recuperació havent-ho de fer, obtindrà la qualificació de no presentat, independentment de la presentació o no dels exercicis i pràctiques.

Observacions

L'assignatura consta de dues parts clarament diferenciades, per una banda completar l'anàlisi del model de regressió lineal vist a l'assignatura d'estadística i per l'altra introduir els models d'elecció binària i els de sèries temporals.

Per al seguiment de la primera part és aconsellable haver superat l'assignatura d'estadística del segon curs, i haver repassat especialment a fons el tema 7.

Per seguir amb èxit l'assignatura és imprescindible estudiar el llibre al mateix ritme que les classes (es recomana portar llegit cada apartat prèviament a la sessió), resoldre els exercicis proposats i realitzar les pràctiques amb el programari R-studio. Així mateix es recomana resoldre immediatament els dubtes que puguin sorgir als horaris de tutoria i fer el seguiment de les sessions en aula informàtica, cosa que implica un temps suficient d'estudi personal amb la dedicació horària aproximada que s'indica a cada una de les activitats.

Assignatures recomanades

  • Estadística
  • Matemàtiques I
  • Matemàtiques II