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  ECONOMETRÍA AVANZADA

Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2022-23

This is an elective course in the second year of the Master in Quantitative Economics. Students have already taken a sequence of mandatory courses in Statistics and Econometrics in the previous year. This course presents advanced topics related to that sequence, with an special focus on managing and analysing massive data sets ("big data") and using machine learning techniques.

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

Competencias Generales del Título (CG)

  • CG1 : Capacidad para realizar trabajo de investigación.
  • CG2 : Capacidad para la búsqueda de datos (naturales y experimentales) y análisis de dicha información.
  • CG3 : Capacidad de aplicar teoría económica para representar situaciones reales.
  • CG4 : Capacidad de trabajar en equipo.
  • CG5 : Capacidad de aprendizaje autónomo.
  • CG6 : Compromiso ético y responsabilidad social en el trabajo, respetando el medio ambiente, conociendo y comprendiendo la importancia del respeto a los derechos fundamentales, a la igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres, a la accesibilidad universal para las personas con discapacidad y al respeto a los valores propios de una cultura de paz y valores democráticos.
  • CG7 : Analizar los problemas con razonamiento crítico, sin prejuicios, con precisión y rigor.
  • CG8 : Capacidad de síntesis.

 

Competencias específicas (CE)

  • CE1 : Capacidad de leer razonadamente y evaluar de forma crítica artículos de investigación en Economía, captando cuáles son las contribuciones esenciales y las debilidades de cada uno de ellos.
  • CE2 : Capacidad de entender cómo se han resuelto en cada caso los problemas técnicos con los que se han tenido que enfrentar los autores de los artículos de investigación.
  • CE3 : Capacidad de realizar pruebas de proposiciones y teoremas.
  • CE4 : Capacidad de comprender y replicar los análisis empíricos y los experimentos de simulación en que se basan las conclusiones presentadas en los artículos de investigación de otros autores.
  • CE5 : Capacidad de plantear problemas económicos relevantes de modo preciso, y de dar respuesta adecuada a estos problemas utilizando las técnicas aprendidas en los diferentes cursos, apoyándose, si así lo requiriera su estudio, en análisis teóricos, empíricos o de simulación.

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • El alumno debe ser capaz de leer razonadamente y evaluar de forma crítica artículos de investigación en Econometría, captando cuáles son las contribuciones esenciales y las debilidades de cada uno de ellos. Además, el alumno debe ser capaz de entender cómo se han resuelto en cada caso los problemas técnicos con los que se han tenido que enfrentar los autores de estos artículos.
  • El alumno debe aprender a realizar pruebas de proposiciones y teoremas.
  • El alumno también debe ser capaz de comprender y replicar los análisis empíricos y los experimentos de simulación en que se basan las conclusiones presentadas en los artículos de investigación de otros autores.

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2022-23


The purpose of this course is to show students how to manage and analyse massive data sets ("big data") and how to use machine learning techniques.

 

 

Datos generales

Código: 41242
Profesor/a responsable:
ALBARRAN PEREZ, PEDRO
Crdts. ECTS: 5,00
Créditos teóricos: 1,20
Créditos prácticos: 0,40
Carga no presencial: 3,40

Departamentos con docencia

  • Dep.: FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS ECONÓMICO
    Área: FUNDAMENTOS DEL ANALISIS ECONOMICO
    Créditos teóricos: 1,2
    Créditos prácticos: 0,4
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte