Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos

Máster. Curso 2024/2025.

ECONOMETRÍA APLICADA A LAS ESTADÍSTICAS OFICIALES - 609795

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Conocer y utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación aplicadas al análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG2 - Conocer y aplicar la normativa y regulación local, autonómica, nacional e internacional en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG3 - Comprender y ser capaz de aplicar las herramientas básicas de investigación en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG4 - Comprender, analizar y evaluar teorías, resultados y desarrollos en el idioma de referencia, además de en la lengua materna, en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG5 - Poseer conocimientos racionales y críticos en el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG6 - Conocer los métodos, técnicas e instrumentos de análisis para el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG7 - Capacidad para encontrar soluciones alternativas en el planteamiento de un problema o en la utilización de Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG8 - Conocer los fundamentos y las implicaciones económicas de los procesos de producción y aplicación de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG9 - Resolver casos prácticos conforme al análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos, lo que implica la elaboración previa de material, la identificación de cuestiones problemáticas, la selección, interpretación y la exposición argumentada de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG10 - Estructurar el proceso de análisis de un problema con elementos aleatorios en el análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
Transversales
CT1 - Conocer y desarrollar el respeto y la promoción de los Derechos Humanos, de los Derechos Fundamentales, de la cultura de paz y la conciencia democrática, de los mecanismos básicos para la participación ciudadana y de una actitud para la sostenibilidad ambiental y el consumo responsable.
CT2 - Conocer y aplicar las políticas y prácticas de atención a colectivos sociales especialmente desfavorecidos e incorporar los principios de igualdad entre hombres y mujeres y de accesibilidad universal y diseño adaptado para todos a su ámbito de estudio.
CT4 - Desarrollar las aptitudes para el trabajo cooperativo y la participación en equipos, las habilidades de negociación e incorporar los valores de cooperación, esfuerzo, respeto y compromiso con la búsqueda de la calidad como signo de identidad.
CT6 - Analizar, razonar críticamente, pensar con creatividad y evaluar el propio proceso de aprendizaje discutiendo asertiva y estructuradamente las ideas propias y ajenas, ejerciendo auténtico espíritu de liderazgo.
Específicas
CE7 - Desarrollar habilidades en el manejo y diseño de herramientas informáticas que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en el análisis estadístico de modo autónomo.
CE8 - Conocer y manejar las nuevas fuentes de datos masivos vinculadas a los entornos digitales.
CE9 - Adquirir conocimientos sobre los métodos y técnicas para la correcta definición de un proceso de investigación cuantitativo, así como sobre las técnicas para garantizar la calidad de las herramientas técnicas utilizadas.
CE12 - Adentrarse en el manejo de técnicas estadísticas avanzadas aplicadas al estudio social, económico y demográfico.
Otras
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
15h
Clases prácticas
14h
Presentaciones
3h
TOTAL
32h (100%)

Presenciales

1,68

No presenciales

2,32

Semestre

2

Breve descriptor:

Modelización de variables socioeconómicas y sus relaciones. Tratamientos estándar de datos para la producción de estadísticas oficiales: homogeneización, interpolación de valores ausentes, construcción de indicadores sintéticos, trimestralización y desestacionalización.

Objetivos

Tras cursar esta asignatura el alumno será capaz de poner en práctica sus conocimientos de métodos de regresión y series temporales en un contexto profesional y de aplicar los tratamientos de datos más habituales para la producción de estadísticas oficiales.

Contenido

Tema 1: Introducción.

Tema 2: Análisis de regresión aplicado.

2.1 Regresión con datos de corte transversal.

2.2 Problemas y soluciones en los modelos de regresión.

2.2 Regresión con series temporales.

Tema 3: Análisis aplicado de series temporales.

3.1 Modelización univariante.

3.2 Regresión con errores ARIMA.

3.3 Análisis de intervención.

3.4 Modelos de función de transferencia.

Tema 4: Discontinuidades en series temporales.

4.1 Intervención y homogeneización de series discontinuas.

4.2 Interpolación de valores ausentes.

Tema 5: Ajustes de estacionalidad y efectos calendario

5.1 La descomposición estructural de una serie temporal

5.2 Efectos calendario: caracterización y ajuste

5.3 Desestacionalización en el dominio tiempo

Tema 6: Econometría en Espacio de los Estados (EE) y modelos de frecuencias mixtas

6.1 Introducción a los modelos en EE

6.2 Transformaciones útiles y estimación

6.3 Filtrado, smoothing y previsión

6.4 Modelos de frecuencias mixtas (modelos en EE y variantes MiDAS)

Evaluación

Realización de un trabajo que resuma las competencias adquiridas durante el curso 30%
Resolución de casos prácticos propuestos por el profesor 10%
Evaluación continua atendiendo a los resultados de las adquisiciones de competencias prácticas y teóricas vinculadas a las materias del máster 10%
Realización de una prueba escrita final que no puede ser, en ningún caso, el único procedimiento de evaluación 50%

Bibliografía

No hay libros de texto que cubran los tópicos más especializados del programa (trimestralización, desestacionalización…). Por este motivo, la bibliografía básica incluirá una selección de artículos y materiales preparados específicamente para este curso.

Bibliografía complementaria

Métodos de regresión:

Wooldridge, J.M. (2004). Introducción a la Econometría: Un Enfoque
Moderno, Thomson.

Greene, W.H. (2011). Econometric Analysis, 7 ed., Prentice-Hall. Versión en castellano: (1998). Análisis Econométrico.

Análisis de series temporales:

Box, G.E.P. G. M. Jenkins y G. C. Reinsel (2008). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 4th Edition. Wiley.

Hamilton, J.D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press.

Casals, J. Garcia-Hiernaux, A. Jerez, M. Sotoca, S. y Trindade, A.A. (2016). "State-Space Methods for Time Series Analysis: Theory, Applications and Software". Chapman-Hall / CRC Press.

Presentación de los resultados de un análisis estadístico/econométrico:

Givens, G.H. and J.A. Hoeting (2002). Communicating Statistical Results, Mimeo.

United Nations Economic Commission for Europe. Making data Meaningful. URL: www.unece.org/stats/documents/writing

Otra información relevante

En el curso se utilizarán herramientas de cálculo paquetizadas, como Gretl, Tramo-Seats o X-13 ARIMA.

Los alumnos con capacidades de programación tendrán la opción de utilizar funciones programadas en R (https://www.r-project.org), MATLAB (http://es.mathworks.com/products/matlab), Octave (https://www.gnu.org/software/octave) o Python (https://www.python.org/)

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único21/01/2025 - 18/03/2025MARTES 18:00 - 21:00-ALFREDO ALEJANDRO GARCIA HIERNAUX
MIGUEL JEREZ MENDEZ
25/03/2025 - 01/04/2025MARTES 18:30 - 21:00-ALFREDO ALEJANDRO GARCIA HIERNAUX
MIGUEL JEREZ MENDEZ