Guía docente de Econometría II (2261136)

Se recomienda haber cursado la asignatura de Econometría I
Tener conocimientos adecuados sobre:

• Matemáticas
• Técnicas cuantitativas
• En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante
• debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las
• recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la
• inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación:
• https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendacionesia#contenido0

• Multicolinealidad.
• Modelos no lineales. Aproximaciones lineales. Algoritmos de Optimización
• Modelos de Elección discreta, Variable dependiente limitada. Modelos de duración
• Modelos de Datos de Panel. Efectos fijos. Efectos Aleatorios. Test de Hausman
• Modelos de Ecuaciones Simultáneas Identificación y Métodos de Estimación
• Modelos de Ecuaciones Aparentemente no Relacionadas
• Modelos con Variables Retardadas

• Detectar y resolver problemas de multicolinealidad en el modelo lineal general.
• Especificar y estimar relaciones no lineales en modelos de regresión.
• Especificar y estimar modelos con variables dependientes discretas e interpretar los
• resultados.
• Plantear, seleccionar y estimar modelos con datos longitudinales de corte transversal y
• temporales.
• Identificar y estimar un modelo de ecuaciones simultáneas a partir de la información
• muestral.

Tema 1. Multicolinealidad

• Concepto y consecuencias
• Multicolinealidad exacta y aproximada
• Procedimientos para la detección de la multicolinealidad
• Remedios contra la multicolinealidad.

Tema 2. Modelos no lineales. Aproximaciones lineales. Algoritmos de Optimización

• Especificaciones no lineales. Aproximación lineal al modelo no lineal.
• Mínimos cuadrados no lineales
• Contrastes de hipótesis
• Algoritmos de búsqueda. Gauss Newton

Tema 3. Modelos de Elección discreta, Variable dependiente limitada

• Modelos de elección binaria
• Modelo lineal de probabilidad
• Los modelos probit y logit
• Inferencia en los modelos de elección discreta
• Interpretación de los coeficientes
• Bondad de ajuste
• Contrastes de hipótesis

Tema 4. Modelos de Datos de Panel. Efectos fijos. Efectos Aleatorios.

• Introducción
• El modelo de efectos fijos
• Efectos de grupos
• Estimadores intra y entre grupos
• El modelo de efectos aleatorios
• Test de Hausman
• Tema 5. Modelos de Ecuaciones Simultáneas Identificación y Métodos de Estimación
• Especificación del modelo, forma estructural y forma reducida
• El problema de la identificación
• Identificabilidad y restricciones de linealidad
• Estimación de mínimos cuadrados ordinarios
• Estimación de mínimos cuadrados indirectos
• Estimación de mínimos cuadrados bietápicos

El temario práctico consistirá en desarrollar aplicaciones relativas a cada uno de los temas
desarrollados en el temario detallado de la asignatura.
Estas aplicaciones consistirán en ejercicios en pizarra y con el software indicado en clase.
Preferiblemente se utilizará software de libre disposición como por ejemplo Gretl.

• Gujarati, D. (1992). Econometría. Ed. McGraw Hill.
• Johnston, J. (1987). Métodos de Econometría. Ed. Vicens-Vives.
• Curso:
• 2025 / 2026
• Herrerías, R. y Sánchez, C (1995): Ejercicios de Econometría. Ed. Proyecto Sur.
• Sánchez, C. (1999) Métodos Econométricos. Ariel Economía. Barcelona.
• Uriel, y otros (1990): Econometría. El Modelo Lineal. Ed. A. C.
• Chica Olmo, J. y Salmerón Gómez, R. (2019). Econometría II. Ed. Técnica AVICAM.
• Fleming.

• Kmenta. J. (1987): Elementos de Econometria- Ed- Vicens Vives.
• Novales, A. (1988). Econometría. Ed. McGraw Hill
• Pulido, A. (1989). Modelos Econométricos. Ed. Pirámide.
• Martín, G. Labeaga, JM. y Mochón, F. (1997). Introducción a la Econometría. Ed. Prentice
• Hall.
• Guisán, MC (1997). Econometría. Ed McGraw Hill
• Intriligator y otros (1996): Econometric Models, Tecniques and Applications. Prentice
• Hall.
• Greene (1999): Análisis Econométrico. Ed. Prentice Hall.

• Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa.
• Instituto Nacional de Estadística.
• Instituto de Estadística Andaluz.
• Banco de España.
• Bolsa de Madrid.
• Anuario Económico de La Caixa.
• Eurostat.
• Programa Gretl.
• Proyecto GUIME.

El sistema de calificaciones se expresará mediante calificación numérica de acuerdo con lo
establecido en el art. 5 del R. D 1125/2003, de 5 de septiembre, por el que se establece el sistema
europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter
oficial y validez en el territorio nacional.
Con objeto de evaluar la adquisición de los contenidos y competencias a desarrollar en la materia, se utilizará también un sistema de evaluación diversificado que permita poner de manifiesto los
diferentes conocimientos y capacidades adquiridos por el alumnado al cursar la asignatura.
Así, en la convocatoria ordinaria de junio la calificación del alumno corresponderá a la
puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de
evaluación:

• [60%] Prueba escrita que constará de preguntas teórico-prácticas. Para superar la asignatura en la convocatoria ordinaria será necesario que en esta prueba se obtenga una puntuación mínima de cinco puntos (en la escala de cero a diez). Además, se requiere que en cada una de las partes (teoría y práctica) tenga superada al menos un 35% de la puntuación asignada.
• [40%] Evaluación continua donde, de entre las siguientes técnicas evaluativas, se utilizarán alguna o algunas de estas:
  • Pruebas escritas y orales: exámenes o pruebas de clase
  • Prácticas con ordenador individuales o en grupos reducidos
  • Trabajos consistentes en la realización de modelos econométricos realizados con
  • ordenador de forma individual o en grupos reducidos, los cuales serán expuestos
  • y defendidos en clase
  • Asistencia y participación activa del alumno en clase, seminarios y tutorías.

En caso de no cumplir con el criterio del punto 1, la calificación global de la asignatura será de
SUSPENSO, con una calificación numérica que se obtendrá como el mínimo entre 4 puntos y la
suma de las puntuaciones de dicha prueba escrita y la obtenida en el punto 2.

En la convocatoria extraordinaria la calificación del alumno corresponderá a la puntuación
obtenida en una única prueba escrita teórica-práctica. Para superar la asignatura será necesario
que en esta prueba se obtenga una puntuación mínima de cinco puntos (en la escala de cero a
diez). Además, se requiere que en cada una de las partes (teoría y práctica) tenga superada al
menos un 35% de la puntuación asignada. En caso de no cumplir con el porcentaje anterior, la
calificación global de la asignatura será de SUSPENSO, con una calificación numérica que se
obtendrá como el mínimo entre 4 puntos y la suma de las puntuaciones de dicha prueba escrita y
la obtenida en el punto 2.

Aquellos estudiantes que, de acuerdo con la normativa de la Universidad de Granada, se acojan a
la evaluación única final, deberán realizar una única prueba escrita que constará de preguntas
teóricas-prácticas en la cual se pueden incluir ejercicios prácticos con ordenador usando
software especializado que será indicado por el profesor (con licencia gratuita) o la
interpretación de resultados obtenidos a partir de dicho software. Para superar la asignatura será
necesario que en esta prueba se obtenga una puntuación mínima de cinco puntos (en la escala de
cero a diez). En la prueba escrita deberán contestar a las mismas preguntas de los alumnos de
evaluación y continua, con un valor del 60% de la calificación y preguntas adicionales (entre las
cuales se pueden incluir ejercicios prácticos con ordenador), con valor del 40% de la calificación
final. Además, se requiere que en cada una de las partes (teoría y práctica) tenga superada al
menos un 35% de la puntuación asignada. En caso de no cumplir con el porcentaje anterior, la
calificación global de la asignatura será de SUSPENSO, con una calificación numérica que se
obtendrá como el mínimo entre 4 puntos y la suma de las puntuaciones de dicha prueba escrita y
la obtenida en el punto 2.
Nota. Para realizar los ejercicios prácticos con ordenador, el estudiante deberá asistir a la prueba
con su ordenador portátil. En caso de que no disponga de uno, deberá ponerlo en conocimiento
con tiempo suficiente al profesor correspondiente.

Es posible que a lo largo del curso se modifique algún horario de tutorías. Se aconseja consultar
las tutorías actualizadas en el tablón de anuncios del Departamento
Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo
Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencionsocial/estudiantes-con-discapacidad).

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).

Software libre de Econometría Gretl: https://gretl.sourceforge.net/es.html
Software de computación estadística R: https://www.r-project.org/