Download i. identificación de la asignatura - Universidad Distrital Francisco

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA
PROYECTO CURRICULAR
DE MAESTRÍA EN INGENIERÍA INDUSTRIAL
I. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA
ELECTIVA EN ECONOMETRÍA
SEMESTRE: N.A.
% TEÓRICO:
HORAS POR SEMANA: 2 TD, 1 TA.
REQUISITO: N.A.
GRUPO DE INVESTIGACIÓN: MMAI.
% PRACTICO:
CRÉDITOS: 2
HORAS POR SEMESTRE: 48
MENCIÓN: Núcleo de Electivas.
II. CARACTERÍSTICAS BÁSICAS DE LA ASIGNATURA
1. SINOPSIS DE LA ASIGNATURA:
La asignatura consta de un repaso de conceptos básicos de Álgebra Lineal y Estadística con el fin de
realizar un análisis completo de los Modelos de regresión Lineal a nivel de Maestría, ejemplificar casos de
estudio e introducir al Estudiante en el análisis de Regresión de tipo estadístico, así como el desarrollo
teórico de las bases de dichos modelos y el análisis de los supuestos que lo sustentan, entrando a la
observación y trabajo bajo la ruptura de algunos de ellos, para que al final del curso el Estudiante pueda
aplicar este tipo de Modelos e identificar las diferentes situaciones que pueden presentarse en su
desempeño académico y profesional.
2. JUSTIFICACIÓN:
Dentro de los procesos de Gestión, Planeación y control de las organizaciones, es necesario contar con el
bagaje estadístico y matemático para realizar mediciones y estimaciones de datos obtenidos a través de
los diferentes procesos que se suceden tanto al interior como el exterior de la misma. El Análisis de
Regresión y el Análisis Econométrico de las diferentes variables que intervienen en los procesos de
producción y de Gestión de las Organizaciones es una de las herramientas más utilizadas y potentes para
realizar inferencias sobre los comportamientos e interrelaciones entre las variables y poder hacer las
inferencias necesarias sobre estas variables y conocer su comportamiento con el fin de mejorar la Gestión
y desarrollo de las Organizaciones a través del conocimiento del sistema.
3. OBJETIVO GENERAL:
Introducir al Estudiante en el manejo y conceptualización de la Teoría Estadística asociada al Análisis de
regresión, Econométrico y realizar las prácticas necesarias para verificar el desarrollo de dichas teorías y
las técnicas de estimación utilizadas para dichos análisis.
4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Verificar que el Estudiante conozca y maneje los conceptos estadísticos asociados al Análisis de
Regresión.
Autores: Coordinación Maestría 2004.

Introducir al Estudiante al análisis de datos de corte transversal con el fin de hacer inferencias
sobre la población de los datos mediante el análisis de Regresión.
Presentar la metodología de Estimación del Modelo MRLS.
Presentar la metodología de especificación del modelo clásico de regresión lineal múltiple
(MCRLM).
Utilizar las herramientas computacionales más eficientes para dichos análisis.
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5. PARÁMETROS METODOLÓGICOS:
El curso se desarrolla en gran porcentaje por medio de la exposición magistral del docente, se realizan
talleres en clase individuales y en grupo, además se plantarán talleres tipo caso para que el estudiante
adquiera destreza en el análisis de los datos de forma estadística y utilicen herramientas computacionales
necesarias para afianzar los conocimientos.
6. RECURSOS FÍSICOS REQUERIDOS:
Dentro
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
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de este aspecto se requiere para el desarrollo del curso los siguientes recursos físicos:
Software: SPSS, RATS, MS Office.
Computador por Estudiante para la realización de las prácticas.
Material Bibliográfico sugerido en la Bibliografía.
7. PRACTICAS ESPECIFICAS:
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Estimación del Modelo MRLS.
Inferencias sobre el MRLS.
Especificación del modelo clásico de regresión lineal múltiple (MCRLM).
Inferencias sobre el modelo MCRLM.
Metodologías para la selección de modelos.
Violación de supuestos del MCRLM.
Análisis de regresión de series de tiempo.
III. PARCELADO
No
1
2
3
4
5
6
TEMA A DESARROLLAR
Realizar un repaso de los conceptos
básicos de álgebra lineal
Realizar un repaso de los conceptos
básicos de la teoría de la probabilidad y
la inferencia estadística
Conocer sobre la naturaleza de la
econometría y de los datos económicos
Presentar el modelo de regresión lineal
simple (MRLS)
Presentar la metodología de Estimación
del Modelo MRLS
Realizar Inferencias sobre el MRLS
Autores: Coordinación Maestría 2004.
SEMANAS ACADÉMICAS
1
2
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4
5
6
7
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9
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11
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13
14
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16
7
8
9
10
11
Presentar la metodología de
especificación del modelo clásico de
regresión lineal múltiple (MCRLM)
Realizar inferencias sobre el modelo
MCRLM
Presentar metodologías para la
selección de modelos
Analizar la violación de supuestos del
MCRLM.
Realizar análisis de regresión de series
de tiempo
PROYECTOS ESPECÍFICOS DE CÁTEDRA.
El programa es completado con las siguientes actividades:
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Investigación autónoma por parte del Estudiante.
Desarrollo de Ejercicios y trabajo autónomo por parte del Estudiante.
Análisis de casos aplicativos en el ámbito Industrial.
8. ELEMENTOS DE EVALUACIÓN:
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Realización de talleres y prácticas dirigidas.
Evaluación de conocimientos mediante exámenes.
Evaluación del desempeño del Estudiante vía desarrollo de las prácticas y entrega de informes de
trabajo e investigación.
IV. BIBLIOGRAFÍA
AUTOR (ES)
Gujarati, Damodar.
Greene, William.
Wooldridge.
Brockwell.
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TG:
TC:
TR:
TA:
Texto
Texto
Texto
Texto
TITULO
Ecnometría Básica
Análisis Econométrico
Introducción a la Econometría.
Introduction to Time Series and
Forecasting.
Guía
Consulta
Referencia
Adicional
Autores: Coordinación Maestría 2004.
Editorial
Mc-Graw Hill
Pearson
Thompson
SpringerVerlag
Edición y/o año Tipo*
5ª edición, 2004
3ª edición, 2003
2ª edición, 2004
2a edición, 1998.
TG
TG
TC
TR.