Bibliografía y Programa oficial de Introducción a la Econometría - Curso 2010-11(y último)

Manuales

• Novales, A. (1997). Estadística y Econometría. McGraw-Hill, Madrid
• Peña, D. y J. Romo (1997). Introducción a la Estadística para la Ciencias Sociales. McGraw-Hill, Madrid.

Libros complementarios

• Arnaiz, G. (1986). Introducción a la estadística teórica. Editorial Lex Nova, Valladolid.
• Peña, D. (1986). Estadística: modelos y métodos. Vol. 1. Ed. Alianza Universidad, Madrid.

Libros de problemas

• Serrano, G. R. y G. Marrero (2001). Ejercicios de Estadística y Econometría. Editorial AC, Madrid

 

Programa

Tema 0. Números índices y tasas de variación. Estadística descriptiva.
[Capítulos 1, 2 y 3 de Novales (1997)]

Tema 1. Variable aleatoria bidimensional
[Capítulo 7 de Novales (1997)]

1. Introudcción a la variable aleatoria bidimensional. Probabilidad en las relaciones económicas
2. Distribuciones bivariantes.
1. Continuas. Función de densidad conjunta. Marginales. Independencia.
2. Discretas. Función de cuantía conjunta. Marginales. Independencia.
3. Calculo de probabilidades conjuntas.
4. Momentos conjuntos. Covarianza y coeficiente de correlación lineal.
5. Variables aleatorias condicionadas. Distribuciones de probabilidad condicionadas.
6. Momentos condicionados. Esperanza y varianza condicionada.
1. Diversos usos de la esperanza condicionada. Interpretación como función de X o como variable aleatoria.
2. Aproximación lineal a la esperanza condicionada. El predictor lineal optimo.
7. Funciones generatrices de momentos en el caso bivariante. Independencia.
8. Cambio de variables en distribuciones bivariantes. Ejemplos.
9. Normal bivariante. Esperanza y varianza condicionada. Cambio de variable en normal bivariante.

Tema 2. Distribuciones en el muestreo
[Capítulo 8 de Novales (1997)]

1. Distribuciones en el muestreo. Distribuciones de combinaciones lineales de v. a. independientes y no independientes. 
2. Distribuciónn de la media muestral. 
3. Distribución de combinaciones lineales de variables Normales independientes.
4. Distribuciones asociadas a Normales tipificadas. Las distribuciones chi-cuadrado
   y t de Student.
5. Distribución de la varianza y cuasivarianza muestrales en poblaciones Normales
6. Distribución de diferencias de medias muestrales. Diferencia de proporciones.
7. Distribución F de Fisher-Snedecor. Distribución de la ratio de varianzas.
8. Convergencia de sucesiones de variables aleatorias. Ley de los grandes
   números, teoremas de Slutsky y Khintchine y Teorema Central del Límite.

Tema 3. Análisis de relaciones. Modelo Lineal Simple
[Secciones 9.4 a 9.6  y capítulo 13 de Novales (1997)]

1. Introducción al análisis de relación. Análisis gráfico. Causalidad y casualidad.
2. Relación matemática y relación estadística. Correlación. La esperanza condicionada.
3. El modelo de regresión simple. Estimación por el método de los momentos.
4. Distribución del estimador de la pendiente. Estimación puntual e intervalos de confianza.
5. Interpretación de los residuos de un modelo. La varianza residual.

Tema 4. Contrastes de Hipótesis Paramétricos 
[Capítulo 10 de Novales (1997)]

1. Conceptos fundamentales. Elementos de un contraste: 
1. Hipotesis nula y alternativa. 
2. Región crítica
3. Estadístico de contraste
4. Tipos de error.  Nivel de significación y potencia
5. Valor de crítico y p-valor de un contraste
2. Contraste de hipótesis en una muestra.
1. Contraste t de la esperanza
2. Contraste de una proporción
3. Contraste chi-cuadrado de la varianza de una distribución
3. Contraste de hipótesis en dos muestras.
1. Contraste t de igualdad de medias
2. Contraste de igualdad proporciones
3. Contraste F de igualdad de varianzas
4. La curva de potencia de un contraste. Relación entre potencia y tamaño
   muestral.
5. Contraste de la pendiente en el Modelo Lineal Simple.
6. Región crítica óptima. Teorema de Neyman-Pearson. Ejemplos.

Tema 5. Contrastes de Hipótesis No Paramétricos 
[Capítulo 11 de Novales (1997)]

1. Distinción entre contrastes paramétricos y no paramétricos. Supuestos y consecuencias.
2. Conceptos fundamentales. 
1. Rangos
2. Frecuencias esperadas y observadas
3. Distribución empírica
3. Contrastes de ajuste a una distribución teórica.
1. Contraste de la mediana de Wilcoxon.
2. Contraste chi-cuadrado de ajuste.
3. Contraste Kolmogorov-Smirnov de una muestra.
4. Contrastes de homogeneidad
1. Contraste de igualdad de medianas de Wilcoxon y Mann-Whitney. Muestras pareadas e independientes.
2. Contraste de igualdad de varianzas de Ansari-Bradley.
3. Contrastes de igualdad de distribución de Kolmogorov-Smirnov y chi-cuadrado de homogeneidad.
4. Contrastes de normalidad de Jarque-Bera y Lilliefors.
5. Contrastes de independencia
1. Chi-cuadrado de independencia. Coeficiente de contingencia.
2. Limitaciones de la correlación lineal. Correlación por rangos de Spearman.

Otra información

Programas informáticos

El programa R es un software estadístico y econométrico extremandamente potente y, además, es gratuíto. Con él se pueden realizar todos los análisis de datos (estimación, contrastes paramétricos y no parámetricos) que se ven en el curso y también los que se verán en las siguientes econometrías (Econometría I, Econometría II, Microeconometría y Series Temporales). Puedes descargarlo aquí y en esta página encontraras excelentes introducciones, algunas en español.

Para el primer tema del curso, variable aleatoria bidimensional, se puede usar Maxima, que es uno de los paquetes de cálculo simbólico más potentes y también gratuito. Se puede descargar aquí, y viene con un completo manual en español.

Otra información de interés

• En econometriclinks.com pueden encontrarse enlaces con cientos de páginas en Internet sobre econometría (libros, revistas, programas, congresos, datos, ...).

• El Banco de España y el Instituto Nacional de Estadística son las principales fuentes de datos en nuestro país, en sus sitios web se pueden encontrar infinidad de datos para su descarga.