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2022/2023

Economía Aplicada y Cuantitativa

Código: 41832 Créditos ECTS: 10
Titulación Tipo Curso Semestre
4313805 Análisis Económico / Economic Analysis OT 2 1

Contacto

Nombre:
Maite Cabeza Gutes
Correo electrónico:
maite.cabeza@uab.cat

Uso de idiomas

Lengua vehicular mayoritaria:
inglés (eng)

Equipo docente

Luca Gambetti
Susana Esteban Tavera
Nezih Guner
Joan Llull Cabrer

Equipo docente externo a la UAB

Hanna Wang

Prerequisitos

Sin prerrequisitos.

 

Objetivos y contextualización

Este módulo proporciona a los estudiantes técnicas econométricas avanzadas para analizar datos micro y macro. Estas técnicas se pueden aplicar (y aprender de) las áreas de economía de la salud, economía del trabajo, economía pública, economía experimental, finanzas empíricas, comercio y economía internacional, economía del desarrollo y economía política. 

 

Competencias

  • Analizar conceptualmente un problema económico concreto utilizando herramientas analíticas avanzadas.
  • Aplicar la metodología de investigación, técnicas y recursos específicos avanzados para investigar y producir resultados innovadores en un determinado ámbito de especialización.
  • Buscar, recopilar y analizar datos económicos utilizando técnicas econométricas avanzadas.
  • Capacidad de articular los fundamentos de la teoría económica derivándolos analíticamente a través de razonamientos matemáticos.
  • Capacidad de identificar los fundamentos del análisis estadístico y de las técnicas econométricas derivándolos de las leyes de la probabilidad y la estadística.
  • Demostrar una actitud despierta, innovadora y analítica en relación con los interrogantes de investigación.
  • Desarrollar la capacidad de evaluar las desigualdades por razón de sexo y género, para diseñar soluciones.
  • Emitir juicios independientes y defenderlos dialécticamente.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • Utilizar las nuevas tecnologías de captación y organización de información para solucionar problemas en la actividad profesional.
  • Utilizar los principales paquetes informáticos para programar el análisis de datos económicos.

Resultados de aprendizaje

  1. Adaptar las metodologías empíricas a las preguntas planteadas, a los modelos utilizados para representarlas y a los datos existentes
  2. Aplicar la metodología de investigación, técnicas y recursos específicos avanzados para investigar y producir resultados innovadores en un determinado ámbito de especialización.
  3. Demostrar una actitud despierta, innovadora y analítica en relación con los interrogantes de investigación.
  4. Ejecutar el análisis microeconométrico mediante paquetes informáticos ofrecidos
  5. Emitir juicios independientes y defenderlos dialécticamente.
  6. Enmarcar una pregunta de economía aplicada en un problema matemático y derivar su respuesta a través de la lógica matemática
  7. Entender cuáles son las posibilidades y limitaciones del análisis microeconométrico
  8. Implementar un análisis empírico, incluyendo todos sus pasos, utilizando datos disponibles
  9. 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.
  10. Producir, recoger e interpretar los datos empíricos de manera sensible al género.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. Reconocer los elementos que permiten construir un modelo en campos más específicos de microeconomía, como economía de la salud, economía política
  16. Saber aplicar los instrumentos de la perspectiva de género en el análisis de las organizaciones.
  17. Saber desarrollar una investigación con perspectiva de género.
  18. Saber hacer un uso inclusivo y no sexista del lenguaje.
  19. Saber integrar las condiciones y las necesidades de mujeres y hombres y el enfoque de los derechos humanos a las políticas de cooperación al desarrollo.
  20. Saber realizar un análisis sensible al género.
  21. Utilizar las nuevas tecnologías de captación y organización de información para solucionar problemas en la actividad profesional.

Contenido

  • Microeconometría
  • Métodos empíricos estructurales para economía el trabajo
  • Macroeconometría
  • Economía industrial aplicada
  • Mercados laborales y desigualdad

Para una descripción más detalla del contenido del temario ir a https://sites.google.com/view/idea-program/master-program

 

Metodología

El curso constará de sesiones donde el profesor presenta el material y sesiones dedicadas específicamente a la resolución de problemas. Se recomienda a los estudiantes que formen grupos de estudio para debatir sobre tareas y lecturas.

La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

 

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Actividades

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Clases teoría 75 3 1, 2, 3, 5, 6, 7, 4, 8, 12, 13, 14, 11, 15, 9, 21
Tipo: Supervisadas      
Clases prácticas y tutorías 25 1 1, 2, 3, 5, 6, 7, 4, 8, 12, 13, 14, 11, 15, 9, 21
Tipo: Autónomas      
Trabajo personal, trabajo en grupo, lecturas. 150 6 1, 2, 6, 7, 4, 8, 12, 13, 14, 11, 15, 9, 21

Evaluación

Examen final

50%  

Asistencia y participación en clase   

20%  

Resolución de ejercicios

30%   

La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

 

Actividades de evaluación

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Asistencia a clase, resolución de ejercicios 50% 0 0 1, 2, 3, 5, 6, 7, 4, 8, 10, 12, 13, 14, 11, 15, 16, 17, 18, 20, 19, 9, 21
Examen final 50% 0 0 1, 2, 3, 5, 6, 7, 4, 8, 10, 12, 13, 14, 11, 15, 16, 17, 18, 20, 19, 9, 21

Bibliografía

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Shum, M. Econometric Models of Industrial Organization, World Scientific

Tirole, J. The Theory of Industrial Organization, The MIT Press

Víctor Aguirregabiria's notes (University of Toronto, Department of Economics)

Wooldridge, J. M. (2002), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press

 

Referencias adicionales se proporcionan a lo largo del curso.

Software

  • Matlab
  • R
  • Phyton
  • Stata