Doctorado en Administración | FCCA - UMSNH

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ASIGNATURA: MODELOS AVANZADOS DE ECONOMETRÍA APLICADOS A LAS CIENCIAS ADMINISTRATIVAS.

Clave:

DA029

Créditos:

8

Carácter:

Optativa

Sesiones por Semana:

4

Sesiones por Semestre:

16

Trabajo independiente:

4

Tipo:

Curso Monográfico

Horas por Semestre:

64

OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA.

En la presente materia se busca que el alumno conozca los diferentes modelos econométricos que pueden aplicarse en la administración de empresas e instituciones para la toma de decisiones. Esto implica dar una extensión a los conocimientos adquiridos en materia estadística y preparar su estructura mental a resolver diferentes cuestiones como pueden ser:

 

OBJETIVOS .

Al terminar esta materia, los estudiantes tendrán las siguientes habilidades:

· Establecer relaciones estadísticas confiables entre diferentes indicadores financieros, de productividad, de calidad de la empresa con factores económicos, sociales, cualitativos y de naturaleza diversa.

· Conocer diferentes métodos de pronóstico univariados y multivariados.

· Conocer los modelos logísticos y probabilísticos (logit y probit) para incorporar variables cualitativas en modelos de relación estadística y cuantificación de probabilidades condicionales de suceso.

· Conocer modelos de pronóstico de series de tiempo univariados y multivariados.

· Distinguir cuando los datos, a pesar de su naturaleza, pertenecen a una misma muestra y cuando no.

· Realizar análisis multivariados cuando falten datos en algunas de las variables objeto de estudio.

TEMAS Y SUBTEMAS.

1. Repaso del modelo de regresión lineal.

1.1. Supuestos del modelo de regresión lineal.

1.2. Pruebas de normalidad.

1.3. Pruebas aproximadas de multicolinearidad.

1.4. Pruebas de autocorrelación.

1.5. Pruebas de heteroscedasticidad.

1.6. Pruebas de estabilidad de los coeficientes.

1.7. Prueba de significancia.

1.8. Pruebas de bondad de ajuste.

1.9. Aplicaciones del modelo de regresión lineal.

2. Modelos de regresión cualitativa.

2.1. Modelos probit.

2.2. Modelos logit.

2.3. Aplicaciones a los modelos cualitativos.

3. Análisis de series de tiempo univariadas.

3.1. Modelos de suavizamiento exponencial.

3.2. Modelos ARMA.

3.3. Modelos ARIMA.

4. Análisis de series de tiempo multivariadas.

4.1. Sistemas de ecuaciones simultáneas.

4.2. Vectores Autorregresivos.

5. Relaciones estadísticas de largo plazo.

5.1. Pruebas de raíz unitaria.

5.2. Vectores de corrección de errores.

5.3. Modelos VAR-VEC.

6. Principios de análisis discriminante de datos con distancias.

7. Principios de Estadística bayesiana y estimación de parámetros con datos faltantes.

 

PLANEACIÓN TENTATIVA Y RESUMIDA DEL TEMARIO

MÉTODO DE TRABAJO Y DE EVALUACIÓN

La forma de trabajar en clase será de manera presencial con un enfoque tanto teórico como práctico. Se impartirá clase y se realizarán ejercicios y actividades puntuables, cuyos resultados deberá subir el alumno a la plataforma Moodle del profesor.

La misma será la base de operaciones digital para el control de calificaciones, evaluaciones, gráficas, videos y actividades interactivas que complementarán el aprendizaje del alumno.

La asistencia se tomará como parte de la evaluación observando, en base al reglamento, que el 50% de asistencia acreditada dará derecho a examen final.

La calificación mínima aprobatoria es de 8 en un rango base de 1 al 10.

LISTADO DE ACERVO BIBLIOGRÁFICO.

TIPO

TITULO

AUTOR

EDITORIAL

AÑO

1

Libro

Measuring market risk.

Dowd, K.

USA: John Wiley & Sons Ltd.

2005

2

Libro

Econometría (4a. ed.).

Gujarati, D.

Mc Graw Hill.

2005

3

Libro

Estadística Inferencial Básica.

Castillo, Gómez.

Ed. Iberoamericana

1998

4

Libro

Estadística Aplicada para la Administración.

Flores.

Ed. Iberoamericana.

1998

5

Libro

Estadística Aplicada a la Administración y Economía.

Leonard.

Ed. Mc Graw Hill.

1999

6

Libro

Estadística para la Administración y Economía.

Lind, Mason, Marshal.

Ed. Alfaomega.

2004

7

Libro

Estadística para Ciencias Administrativas.

Lincoln.

Ed. Mc. Graw Hill.

2002

8

Libro

Estadística para Administradores.

Levin.

Ed. Pearson.

1999

10

Libro

Muestreo: Diseño y Análisis.

Lhor.

Ed. Thomson.

2000

11

Libro

Estadística Elemental.

Triola.

Ed. Pearson.

2000

12

Libro

Probabilidad y Estadística.

Walpole y Myers.

Ed. Pearson.

2001

13

Libro

Probabilidad y Estadística.

Mendenhal, Sincich.

Ed. Prentice Hall.

2000

14

Libro

Estadística para Administración y Economía.

Mansson, Lind.

Ed. Alfaomega.

1999

15

Libro

Estadística Matemática con Aplicaciones.

Deniss, Mendenhall y Cheaffer.

Ed. Thomson.

1999