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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONOMICAS
DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA
ECONOMETRÍA I
(Código 303017M – 4 créditos)
Semestre:
Profesor:
Horario:
Lugar:
FEBRERO-JUNIO DE 2013
JORGE MARIO URIBE ([email protected])
Martes y Jueves de 9:00 a 11:00 A.M.
Martes: 333-2001, Jueves: 320-2117
“…la econometría no es de ninguna forma lo mismo que la estadística
económica. No es idéntica a lo que llamamos teoría económica general,
aun cuando una parte considerable de tal teoría tiene en definitiva un
carácter cuantitativo. La econometría no debe ser tomada como
sinónimo de la aplicación de las matemáticas a la economía. La
experiencia ha demostrado que cada uno de estos tres puntos de vista,
el de la estadística, le teoría económica, y las matemáticas, es una
condición necesaria, pero no suficiente por ella misma, para un
entendimiento real de las relaciones cuantitativas en la vida económica
moderna. Es la unificación de los tres la que es poderosa. Y es tal
unificación la que constituye la econometría”
Ragnar Frisch, Enero de 1933.
Editorial a la primera edición de Econometrica
Ragnar Frisch compartió el Nobel de economía en 1969 con Jan Tinbergen por “haber
desarrollado y aplicado modelos dinámicos para el análisis de los procesos económicos”.
En este curso introductorio de econometría se busca proveer al estudiante las herramientas de
mayor uso dentro de la economía para caracterizar, cuantitativamente, las relaciones que
surgen en diversas dinámicas sociales. El énfasis del curso estará, en todo momento, en
subrayar el vínculo de los problemas matemáticos que se enfrentarán con la teoría económica
que les da razón de ser.
Metodología
Clases magistrales y talleres.
Forma de Evaluación
Parcial 1
Parcial 2
Trabajo Final
30%
30%
40%
Programa:
Semana 1: Presentación del Curso:
Naturaleza de la econometría y las características de los datos económicos: ¿Qué es la
econometría? Datos se sección cruzada, de series de tiempo, paneles, datos agrupados.
Causalidad y la noción de ceteris paribus en economía. Causalidad y correlaciones espurias.
Wooldridge (2009). Capítulo 1; Frisch (1933); Sargent y Sims (2011).
Semanas 2-5: Modelo de Regresión Simple:
Estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO, OLS): Supuestos del modelo.
Derivación del estimador. Propiedades del estimador. Bondad del ajuste. Unidades de medidas
y formas funcionales. Valor esperado y varianza del estimador MCO.
Wooldridge (2009). Capítulo 2.
Semana 6: Primer Examen Parcial
Semanas 7-8: Modelo de Regresión Múltiple:
Análisis de regresión múltiple. Motivación del modelo con k variables. Interpretación de las
ecuaciones MCO. Nuevamente sobre el ceteris paribus. Bondad de ajuste. Valor esperado del
estimador. Variables irrelevantes. Variables omitidas. Varianza del estimador .Multicolinealidad.
Teorema de Gauss Markov.
Wooldridge (2009). Capítulo 3.
Semanas 9-11: Inferencia estadística:
Distribuciones muestrales del estimador MCO. Hipótesis sobre un solo parámetro (estadístico
t) y varios parámetros (estadístico F). Intervalos de confianza. Propiedades asintóticas del
estimador de MCO.
Wooldridge (2009). Capítulos 4-5.
Semanas 12-13: Tópicos adicionales
Efectos del cambio de escala de los datos. Formas funcionales. Predicción y análisis de
resultados. Variables dicotómicas. Pruebas de especificación del modelo.
Wooldridge (2009). Capítulos 6,7,9.
Semana 14: segundo examen parcial.
Semana 15-16: Opcional y sustentación del trabajo final
REFERENCIAS
Wooldridge, J. (2009) Introductory Econometrics. 4ed. South-Western. En español se llama
Introducción a la Econometría, 2ed.
Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton University Press.
Frish, R. (1933) Nota Editorial, Ecometrica, 1(1): 1-4.
Sargent, T. y Sims, C. (2011) Empirical Macroeconomics, Motivación del premio Nobel en
Economía de 2011.