ECTS credits ECTS credits: 5
ECTS Hours Rules/Memories Total: 0
Use languages Spanish, Galician
Type: Training complements PhD RD99/2011
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Economics and Business Studies
Call: Annual
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
Por su propia naturaleza, la economía aborda conceptos cuantitativos. Por eso las matemáticas y la estadística desempeñen un rol importante dentro de la ciencia económica, de hecho son herramientas esenciales tanto en el análisis como en la cuantificación y la modelación económica.
Esta materia trata de dotar al alumnado, en la medida de lo posible, de un conjunto de técnicas imprescindibles para otras materias del programa de doctorado, así como para la investigación en desarrollo regional y en la integración económica. En efecto, el avance en el conocimiento de la realidad económica y social depende mucho de la capacidad que tengan sus analistas para obtener información sobre la misma, describirla y estudiarla utilizando indicadores y técnicas adecuadas, facilitando la predicción y un mayor acierto en la toma de decisiones. Así que se pretende que el alumnado adquiera el manejo de ciertos indicadores, técnicas y metodologías de gran utilidad en este ámbito científico.
Concretamente, se busca familiarizar al alumnado con la información estadística existente en el ámbito económico y social, sus bases de datos, tipo de variables y escalas, indicadores, organismos oficiales encargados de su obtención, etc, así como aprender a realizar exploraciones y descripciones básicas de datos y/o indicadores utilizando software elemental como el Excel o programas algo más especializados.
Además, se pretende que los alumnos aprendan los fundamentos, criterios y métodos para la construcción de indicadores en el campo de referencia (identificando los fenómenos a medir, qué variables permiten su cuantificación, qué criterios debe cumplir un indicador para ser considerado una medida adecuada, qué técnicas permiten definir una expresión para el indicador,…).
Se completa la parte más estadística/econométrica de este curso revisando, a través de un enfoque básicamente aplicado, algunos de los métodos que con gran frecuencia se usan en trabajos de investigación del ámbito regional: técnicas multivariantes como el análisis factorial y de componentes principales, análisis cluster,... El objetivo básico es identificar qué casuística concreta permite analizar cada técnica, qué supuestos se deben cumplir, la aplicación de software estadístico y/o econométrico que permita llevar a cabo dicho análisis, así como la interpretación correcta de resultados.
Los modelos econométricos son una de las principales herramientas en el análisis empírico aplicado tanto en economía como en el ámbito de los negocios. La econometría es útil para testar teorías, para cuantificar las relaciones entre variables y explicar cuantitativamente algunos fenómenos económicos y sociales, y para realizar predicciones. El curso plantea dotar al alumnado de una visión general de las técnicas econométricas, de los tipos de preguntas que se formulan, y de los problemas más comunes cuando se realiza un trabajo de contenido econométrico. Existen diferentes modelos y métodos econométricos y saber que técnica econométrica es la más correcta depende de los supuestos hechos, del problema formulado y también del tipo de datos. Según los diferentes tipos de datos (corte transversal, series temporales, datos de panel) habrá unos problemas u otros, conocerlos ayudará a afrontar la realización de un trabajo econométrico.
Las técnicas de optimización matemática son imprescindibles en la toma de decisiones económicas, por eso a lo largo de este curso, se recordarán y desarrollarán tanto los conceptos como los métodos básicos de optimización matemática, con la meta de aportar el instrumental matemático apropiado para poder abordar uno de los problemas mas frecuentes en economía: la asignación eficiente de recursos escasos ante usos alternativos.
La elaboración de modelos multisectoriales con base input-output, y su calibrado, es una tarea fundamental en el análisis regional. Por ello se le presta una especial atención, desde el punto de vista matemático, para que el alumno esté en condiciones óptimas de profundizar en los Modelos de evaluación y planificación económica regional (curso optativo), cuyo objetivo primordial es desarrollar la capacidad de comprender y manejar los modelos básicos que permiten explicar y describir el fenómeno del crecimiento regional y local.
Por último, se abordan los conceptos básicos de la teoría de juegos, de especial relevancia en el momento de tomar decisiones económicas. La teoría de juegos es una herramienta que ayuda a analizar problemas de optimización interactiva. En efecto, estudia la elección de la conducta óptima cuando los costes y los beneficios de cada opción no están fijados de antemano, sino que dependen de las elecciones de otros individuos. La mayoría de las situaciones estudiadas por esta teoría implican conflictos de intereses y estrategias. En este ámbito de trabajo, se cree que resultan de interés los escenarios en los que se puede obtener un resultado mejor cuando los “agentes” cooperan entre sí.
1. Técnicas estadísticas básicas aplicadas al análisis económico y social
• La información cuantitativa: fuentes de datos, tipos de variables, escalas de medida,...
• Las técnicas estadísticas como herramienta para la extracción del conocimiento. Primera aproximación al análisis de datos usando técnicas estadísticas básicas (revisión de conceptos, exploración de datos, ...). Aplicaciones empíricas usando software estadístico (SPSS, ...).
2. Metodologías estadísticas avanzadas para el análisis de datos
• Técnicas de análisis multivariante: análisis factorial; análisis de componentes principales; análisis clúster; ... Aplicaciones empíricas empleando software estadístico (SPSS, ...)
• Metodología para la construcción de indicadores compuestos: marco teórico-conceptual; selección de variables e indicadores simples; tratamiento de los datos; análisis multivariante; normalización de los datos; ponderación y agregación; análisis de sensibilidad e incertidumbre.
3. Fundamentos de la modelización econométrica
• Ideas básicas: Preguntas económicas que se formulan; causalidad y ceteris paribus en el análisis econométrico; datos: fuentes y tipos
• Análisis de regresión con datos de corte transversal: problemas frecuentes
• Análisis de regresión con series temporales económicas: problemas frecuentes
• Realización de un proyecto empírico. Ejemplos
4.- Teoría de la optimización aplicada a las ciencias sociales
• Introducción a la optimización
• Optimización sin restricciones y con restricciones de igualdad
• Optimización con restricciones de desigualdad
• Programación lineal
5.- Modelos multisectoriales aplicados al desarrollo regional y a la integración económica
6.- Introducción a la teoría de juegos
• Juegos cooperativos
• Juegos no cooperativos
Bibliografía básica
BARBOLLA, R.; CERDÁ, E.; SANZ, P. (1991). Optimización matemática: teoría, ejemplos y contraejemplos. Espasa Calpe.
BORRELL, J. (1989). Métodos matemáticos para la economía. Programación matemática. Ed. Pirámide.
CARTER HILL, R; GRIFFITHS, WILLIAM E. ; LIM, GUAY C. (múltiples versións) Principles of econometrics, New York : John Wiley & Sons
MATEOS-APARICIO, G.; HERNÁNDEZ, A. (2021): Análisis multivariante de datos. Cómo buscar patrones de comportamiento en BIG DATA. Madrid: Pirámide
MCKINSEY, J.C.C. (1960). Introducción a la teoría matemática de los juegos. Aguilar.
OECD (2008). Handbook on constructing composite indicators. Methodology and user guide. European Commission and OECD.
PULIDO, A. e FONTELA, E. (1993). Análisis input-output. Modelos, datos y aplicaciones. Ed. Pirámide.
STOCK, J.H. e WATSON, M.W. (múltiples versións). Introdución a la econometría.
WOOLDRIDGE, J.M. (2005). Introducción a la econometría. Un enfoque moderno. Ed. Thomson.
Bibliografía complementaria
ALDÁS, J.; URIEL, E. (2017): Análisis multivariante aplicado con R. Madrid: Paraninfo
BAS CERDÁ, M.C. (2014): Estrategias metodológicas para la construcción de indicadores compuestos en la gestión universitaria. Tesis Doctoral. Universitat Politècnica de València.
BINMORE, K. (1993).Teoría de juegos. McGraw-Hill.
CHIANG, A.C. (1987). Métodos fundamentales de economía matemática. McGraw-Hill.
DOMÍNGUEZ, M., BLANCAS, F.J., GUERRERO, F.M. e GONZÁLEZ, M. (2011). “Una revisión crítica para la construcción de indicadores sintéticos”. Revista de métodos cuantitativos para la Economía y la Empresa, 11, 41–70.
EUROSTAT (1996). European System of National and Regional Accounts: ESA 1995. Luxemburg, Statistical Office.
EUROSTAT (2008). Updating and projection input-output tables. Luxemburg, Office for Official Publications of the European Communities.
GARZA, J.; MORALES, B.N. e GONZÁLEZ, B.A. (2013). Análisis Estadístico Multivariante. Un enfoque teórico y práctico. Ed. McGraw-Hill.
GUERRERO, F. (1994). Curso de optimización. Programación Matemática. Ariel Economía.
HAIR, J.F.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L., BLACK, W.C. (2004). Análisis multivariante. Ed. Pearson-Prentice Hall.
LÉVY, J-P. e VARELA, J. (2005). Análisis multivariable para las ciencias sociales. Ed. Pearson-Prentice Hall.
MARTÍN, M.P. (1988). “Métodos estadísticos en el análisis regional”. Estudios Regionales, 22, 149-170.
MARTIN, P.J.; LAFUENTE, M. ; FAURA, U. (2015): Guía práctica de estadística aplicada a la empresa y al márketing. Madrid: Paraninfo.
MORILLAS, A. (1982). “El modelo de Leontief (input-output): Formulación y limitaciones”, Cuadernos de Ciencias Económicas y Empresariales, 9 y 10, 189–216.
PARDO, A. ; RUIZ, M.A. (2002): SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw Hill
RODRÍGUEZ, M.J. (2000). “La Construcción de los Indicadores e Índices Sociales” en Modelos Socio-Demográficos. Atlas Social de la Ciudad de Alicante (Tesis doctoral, Cap. 4, 149–185). Universidad de Alicante.
SAISANA, M.; SALTELLI, A.; TARANTOLA, s. (2005): “Uncertainty and sensitivity analysis techniques as tools for the quality assessment of composite indicators”, J. R. Statist. Soc. A, 168, Part2, pp. 307-323.
SANTOS, J.; MUÑOZ, A. ; JUEZ, P.; CORTIÑAS, P. (2004): Diseño de encuestas para estudios de mercado. Técnicas de Muestreo y Análisis Multivariante. Madrid: Centro de Estudios Ramón Areces.
SCHUSCHNY, A.; Soto, H. (2009): Guía metodológica. Diseño de indicadores compuestos de desarrollo sostenible. Documento de proyecto. Naciones Unidas-CEPAL.
URIEL, E. e ALDÁS, J. (2005): Análisis Multivariante Aplicado. Aplicaciones al Márketing, Investigación de Mercados, Economía, Dirección de Empresas y Turismo. Ed. Thomson
VALDERREY, P. (2010): SPSS 17. Extracción del conocimiento a partir del análisis de datos. Ed. Ra-Ma
VEGA, F. (2000). Economía y juegos. Antoni Bosch.
VERBEEK, M. (múltiples versións) A guide to modern econometrics. Chichester : John Wiley & Son
VIDAL DÍAZ DE RADA (2009): Análisis de datos de encuesta. Desarrollo de una investigación completa utilizando SPSS. Ed. UOC
A lo largo del curso se pueden distribuir referencias bibliográficas adicionales, siempre que se considere preciso.
Competencias específicas de la materia
E1. Desarrollar recursos para la busca de información relevante en el ámbito económico y social, para su exploración y tratamiento estadístico.
E2. Adquirir destrezas para la construcción y comprensión de indicadores socioeconómicos, así como para identificar sus ventajas y limitaciones.
E3. Ser capaz de seleccionar la técnica estadística/econométrica adecuada a cada caso de estudio, comprobar el cumplimiento de los supuestos requeridos, así como la interpretación correcta de resultados.
E4. Conocer el concepto de convexidad y ser capaz de formular y resolver problemas de optimización.
E5. Elaborar modelos multisectoriales input-output de demanda, oferta y precios, tanto en el formato simétrico como en el rectangular, siempre y cuando procedan.
E6. Interpretar adecuadamente los distintos multiplicadores input-output.
E7. Adquirir conocimientos básicos de la teoría de los juegos matemática para el estudio de las situaciones de interdependencia estratégica, propias de la cooperación y conflictos económicos.
Competencias básicas
CB11. Comprensión sistemática de un campo de estudio y dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo.
CB12. Capacidad de concebir, diseñar o crear, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación o creación.
CB13. Capacidad para contribuir a la ampliación de las fronteras del conocimiento a través de una investigación original.
Capacidades y destrezas personales
CA01. Manejarse en contextos en los que hay poca información específica.
CA02. Encontrar las preguntas claves que hay que responder para resolver un problema complejo.
CA03. Diseñar, crear, desarrollar y emprender proyectos nuevos e innovadores en su ámbito de conocimiento.
CA04. Trabajar tanto en equipo como de manera autónoma en un contexto internacional o multidisciplinar.
CA05. Integrar conocimientos, enfrentarse a la complejidad y formular juicios con información limitada.
Otras Competencias
OC1. Demostrar una comprensión sistemática de la Economía Regional y de los Procesos de Integración Económica. Realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
OC2. Demostrar un claro dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con el desarrollo regional y los procesos de integración económica, en especial manejar los modelos y las técnicas micro y macro econométricas, así como los programas informáticos habituales en el análisis empírico.
OC3. Desarrollar la capacidad crítica, impulsar la inquietud y el interés investigador, especializarse en el manejo de material bibliográfico, especializarse en la utilización de bases de datos y programas informáticos que faciliten su tratamiento, aprender a transmitir de forma adecuada los desarrollos de su capacidad investigadora a través de la confección de artículos científicos y ponencias en congresos.
OC8. Identificar el modelo crecimiento e integración más ajustado al comportamiento estratégico de los agentes en diferentes contextos, analizar las variables estratégicas más relevantes para los agentes decisores de las estrategias de crecimiento, estudio empírico y/o experimental para determinar las variables claves que determinan el desarrollo regional.
OC11. Conocer los procedimientos para estimar y contrastar las consecuencias de la unión económica, con especial atención a la evaluación de las políticas económicas europeas actuales destinadas al logro de la convergencia.
OC12. Adquirir hábitos y estrategias para la redacción y elaboración de documentos de trabajo, comunicaciones y ponencias, artículos.
La docencia se desarrollará a través de sesiones interactivas, incluyendo la utilización de software específico. Se busca potenciar el aprendizaje autónomo, por lo que se procurará una adquisición activa de conocimientos por parte del alumnado: es decir, un aprender haciendo, guiado por el/la profesor/a.
En general, la evaluación pretende responder a las distintas actividades desarrolladas a lo largo del curso, valorando de modo esencial la adquisición de objetivos y competencias, la claridad y capacidad expositiva, el dominio de la terminología objeto de estudio, así como la asistencia y participación activa en las clases. Se centrará básicamente en los siguientes aspectos:
a) Asistencia a clase y participación activa en las actividades, pruebas, ...
b) Elaboración y/o presentación individual y/o en grupo de trabajos, prácticas u otras tareas encargadas.
Las actividades evaluables a lo largo del curso serán presentadas mayormente en las sesiones presenciales y recogidas en el aula virtual.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios, trabajos o pruebas será de aplicación lo recollido enla “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións”.
El número de horas totales de dedicación a la materia son 120, distribuidas de la siguiente forma: 40 horas presenciales (docencia interactiva) y 80 no presenciales (por supuesto que estas horas son estimadas y que variarán en función de la capacidad y perfil del alumno).
Se recomienda el uso continuado de bibliografía, del material de apoyo utilizado en clase y mantener una comunicación constante con el profesor. Para la realización de casos prácticos se exige el estudio previo de los conceptos teóricos.
Idioma: gallego
Uso da Aula Virtual: si
Software: EXCEL, SPSS, GRETL/EVIEWS,...
Xesus Pereira Lopez
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811708
- xesus.pereira [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Angela Troitiño Cobas
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811556
- angela.troitino [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer