Tratamiento Estadístico-Econométrico de Datos
(Curso Académico 2020 - 2021)

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• CE-5 - Saber determinar las técnicas y/o modelos estadístico-económétricos más adecuados al logro de los objetivos de la política económica regional

• CG-2 - Aplicar modelos de desarrollo económico y/o social en el ámbito regional
• CG-3 - Implementar la planificación económica y/o social desde una perspectiva regional

- Profesorado: Raquel Martín Rivero (Coordinadora), Margarita E. Romero Rodríguez y Julio A. Afonso Rodríguez 

- Temas (epígrafes):

BLOQUE I: Modelos estadísticos de tratamiento de datos (Raquel Martín Rivero y Margarita E. Romero Rodríguez)
Tema 1: Técnicas descriptivas e inferenciales

BLOQUE II: Modelos econométricos de tratamiento de datos (Julio A. Afonso Rodríguez)
Tema 2: Formulación de modelos de regresión
Tema 3: Procedimientos de estimación y contraste
Tema 4: Errores de especificación

Realización y presentación de trabajos, ensayos e informes presenciales u on-line
Estudio de casos prácticos
Clases magistrales presenciales y/o videos didácticos con el apoyo del servicio audiovisual de la ULL
 

Actividades formativas	Horas presenciales	Horas de trabajo autónomo	Total horas	Relación con competencias
Clases teóricas	25,00	0,00	25,0	[CG-3], [CG-2], [CE-5]
Realización de trabajos (individual/grupal)	5,40	21,60	27,0	[CG-3], [CG-2], [CE-5]
Preparación de exámenes	0,00	12,00	12,0	[CG-3], [CG-2], [CE-5]
Realización de exámenes	2,00	0,00	2,0	[CG-3], [CG-2], [CE-5]
Asistencia a tutorías	9,00	0,00	9,0	[CG-3], [CG-2], [CE-5]
Total horas
Total ECTS

- Cáceres, JJ (2007) Conceptos Básicos de Estadística para Ciencias Sociales, Delta. 
- Greene, W.H. (1999) Análisis Econométrico. 3aEd. Prentice Hall 
- Romero, ME, LJ López, MC Rodríguez (2013) Cuestiones teórico-prácticas y problemas de Estadistica Descriptiva. Campus. 
- Ruiz-Maya, L FJ Martín-Pliego (2005) Estadística II: Inferencia, AC. 

- Cáceres, JJ, LJ López Martín, FJ Martín Álvarez, G Martín Rodríguez, ME Romero Rodríguez (2003) Conceptos, Tablas y Fórmulas de Estadística. Campus. -  Martín Rivero, R. (2013):Tratamiento estadístico-econométrico de datos.Modulo I: Modelos estadísticos de tratamiento de datos (Máster en Desarrollo Regional). Aula virtual.
-  Martín Rivero, R. (2013):Tratamiento estadístico-econométrico de datos.Resolución de ejercicios. Modulo I: Modelos estadísticos de tratamiento de datos (Máster en Desarrollo Regional). Aula virtual.
-  Martín Rivero, R. y Lorenzo Díaz, D. J. (2013): Formulario Estadística I (grados de Economía y Administración y Dirección de Empresas). Aula virtual.
- Romero Rodríguez, M.E. (2014): Nociones de probabilidad e inferencia Estadística (Máster en Desarrollo Regional). Aula Virtual
- Afonso Rodríguez, J.A. (2014). Econometría, análisis de regresión y ejemplos. Bloque II: Modelos econométricos de tratamiento de datos (Máster en Desarrollo Regional). Aula virtual.
- Afonso Rodríguez, J.A. (2014). Estimación y contraste: resultados básicos. Bloque II: Modelos econométricos de tratamiento de datos (Máster en Desarrollo Regional). Aula virtual.
- Afonso Rodríguez, J.A. (2014). Análisis de errores de especificación. Bloque II: Modelos econométricos de tratamiento de datos (Máster en Desarrollo Regional). Aula virtual.
- Gujarati, D, D.C. Porter (2009). Econometría. 5aEd. McGraw-Hill 
- Johnston, J, J Dinardo (2001). Métodos de Econometría. Vicens Vives. 
- Martín-Pliego, FJ (2004) Introducción a la estadística económica y empresarial, Thompson. 
- Martín-Pliego, FJ, L Ruiz-Maya (2006) Fundamentos de Probabilidad, Thompson. 
- Rohatgi, VK (2001) An introduction to probability theory and statistics, John Wiley. New York. 
- Ruiz-Maya, L, FJ Martín-Pliego (2005) Fundamentos de Inferencia Estadística, Thomson. 
- Amor Pulido, R., C. Aguilar Peña, A. Morales Luque (2010). Inferencia estadística. Grupo Editorial Universitario.
-  Ipiña, S.I., A. Durand (2008). Inferencia estadística y análisis de datos. Prentice Hall.

Programas informáticos de tratamiento estadístico: Excel, SPSS, Gretl, Jmulti
Material disponible en el aula virtual de la asignatura (explicaciones, ejercicios,…)

1) CONVOCATORIA ORDINARIA:
A) EVALUACIÓN CONTINUA: La calificación obtenida será la que resulte de la resolución de ejercicios (70%), realización de exámenes (15%) y participación activa en clase (15%). Este sistema de evaluación será explicado en la primera sesión presencial y en el aula virtual de la asignatura.
B) EXAMEN FINAL:
En caso de no superar la asignatura por el sistema anterior, el alumno será evaluado exclusivamente a través de un examen del contenido completo de la materia.

2) CONVOCATORIAS EXTRAORDINARIAS:
EXAMEN FINAL: el alumno será evaluado exclusivamente a través de un examen del contenido completo de la materia.
 

Tipo de prueba	Competencias	Criterios	Ponderación
Pruebas objetivas	[CG-3], [CG-2], [CE-5]	Resolución de ejercicio, casos prácticos y exámenes presenciales o virtuales	85,00 %
Asistencia a actividades presenciales	[CG-3], [CG-2], [CE-5]	La calificación se obtiene ponderando por el % de asistencia efectiva	15,00 %

La asignatura se impartirá en la semana fijada a tal efecto en el horario oficial del máster, concretamente en la semana 3 (del 19 al 23 de octubre).

Semana	Temas	Actividades de enseñanza aprendizaje	Horas de trabajo presencial	Horas de trabajo autónomo	Total
Semana 3:	(del 19 al 23 de octubre): Temas 1 a 4	Clases teórico-prácticas y aplicación a diferentes casos de estudio	39.40	21.60	61.00
Semana 15 a 17:	Evaluación	Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación.	2.00	12.00	14.00
Total			41.40	33.60	75.00