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Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |
Econometría Financiera
| Código de la asignatura | 1796 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Optativa |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
En esta asignatura de carácter optativo del grado en ADE se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de los resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en ADE especialista en Empresa Financiera y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales y financieras. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas. Finalmente se realiza una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos utilizados para analizar los datos asociados a series temporales financieras, la volatilidad de los mercados financieros y se presenta el contraste de algunas hipótesis financieras relevantes.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (financiera, actuarial, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para emitir informes de asesoramiento financiero, actuarial, etc. sobre situaciones concretas de empresas y mercados.
- Capacidad para elaborar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa.
- Capacidad para gestionar y administrar una empresa u organización, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades.
- Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad de organización, planificación y control.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Supuestos y casos prácticos: 25%
- Lectura de artículos: 10%
- Búsqueda de información: 10%
- Redacción o realización de informes: 10%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría Estadística de las Decisiones. Conceptos Fundamentales y Contrastes de Hipótesis Paramétricos y Contrastes de Hipótesis No Paramétricos. |
| Unidad 4. | El Modelo de Regresión Lineal con Dos Variables. Hipótesis Básicas, Problemas de Estimación, Introducción del supuesto de Normalidad, Estimación por Intervalos y Contrastes de Hipótesis. |
| Unidad 5. | El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Estimación e Inferencia. |
| Unidad 6. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (I): Multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 7. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (II): Heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 8. | Violación de los Supuestos del Modelo Clásico (III): Autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
| Unidad 9. | Modelos de series temporales univariantes. |
| Unidad 10. | Modelos de volatilidad. |