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Con este curso aprenderás mediante un aprendizaje progresivo de la asignatura todos los contenidos necesarios para la superación de la misma, necesaria para la finalización del grado en Marketing e Investigación de Mercados.
Con nuestra plataforma digital tendrás acceso a clases online y todo el material necesario para superar las pruebas exigidas, tanto de evaluación continua durante el curso académico como el examen final de la asignatura, todo ello llevado a cabo con ejercicios prácticos realizados especialmente para practicar las diferentes partes del examen.
Nuestra academia ofrece clases tanto presenciales como online, lo que nos permite preparar a estudiantes universitarios de todo el territorio nacional que quieran superar el grado universitario.
Contamos con varios años de experiencia ayudando a nuestros alumnos a superar las asignaturas universitarias que forman parte del Grado en Marketing e Investigación de Mercados con un alto ratio de aprobados cada año.
Estudiantes universitarios del territorio nacional que quieran superar con éxito la asignatura de Econometría, la cual forma parte del tercer curso del Grado en Marketing e Investigación de Mercados.
Con el curso de Econometría profundizarás en el estudio del comportamiento de las variables y los consumidores, partiendo de datos e hipótesis abordados en la asignatura de Estadística y Matemáticas.
A través de esta asignatura universitaria conocerás la importancia de la econometría en el ámbito económico y empresarial, dando al alumno la capacidad de estimar parámetros económicos, es decir, validar la fiabilidad de una situación a través de simulaciones. Dentro de este campo aprenderás entre otros muchos contenidos:
Conocer los conceptos básicos de la econometría.
Aplicar modelos de regresión lineal.
Capacidad para la búsqueda de información relevante en fuentes primarias y secundarias.
Conocer los errores de especificación y multicolinealidad.
Aplicar contrastes de hipótesis y elaboración de pronósticos.
Interpretar los resultados obtenidos por el software libre Gretl.
Todo esto te capacitará de los conceptos, técnicas y herramientas más utilizadas en el campo del marketing para establecer relaciones causales entre variables económicas, habilitándote para la elaboración de informes.
Todas las ventajas de una clase presencial pero sin tener que desplazarte.
Si tienes poco tiempo pero necesitas preguntar las dudas de clase en directo, esta es tu modalidad.
Además, si no has podido asistir a la clase online en directo, podrás verla grabada en nuestro campus online. Así no te pierdes nada ;)
Si antes de empezar te gusta tomarte un café con tus compañeros.
Y necesitas un entorno sin distracciones en el que concentrarte mejor mientras aprendes, las clases presenciales son para ti.
Antiguos alumnos
Somos la academia mejor valorada gracias a las altas tasas de aprobados que tenemos anualmente. Debido a la experiencia docente de nuestros profesores y al esfuerzo de nuestros alumnos, tenemos más del 95% de aprobados.
TEMA 1. CONCEPTOS BÁSICOS E INTRODUCCIÓN AL PROGRAMA GRETL
1.1. Introducción
1.2. ¿Qué es la Econometría?
1.3. Elementos de un trabajo econométrico aplicado
1.4. Introducción al software Gretl
1.4.1. Datos
1.4.2. Análisis descriptivo de una variable
1.4.3. Relaciones entre variables
TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
2.1. Introducción
2.2. Especificación del modelo e hipótesis básicas
2.3. Estimación del modelo por MCO con Gretl
2.3.1. El criterio de estimación mínimo-cuadrático
2.3.2. Propiedades de los estimadores MCO
2.3.3. Precisión de los estimadores
2.3.4. Cálculo de elasticidades
2.4. Estimación mediante intervalos de confianza
2.5. Bondad del ajuste
2.6. Contrastes de significación individual
2.7. Contraste de significación conjunta
2.8. Contrastes de restricciones lineales
2.9. Contraste de cambio estructural
2.10. Criterios de selección de modelos
2.11. Contrastes de normalidad de los residuos
2.12. Predicción puntual y por intervalos
2.13. Discusión de casos prácticos
TEMA 3. AMPLIACIONES DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
3.1. Introducción
3.2. Regresión con variables explicativas ficticias
3.3. Modelos no lineales
3.4. Errores de especificación
3.5. Multicolinealidad
3.6. Perturbaciones no esféricas: heterocedasticidad y autocorrelación
3.7. Discusión de casos prácticos
TEMA 4. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE ELECCION DISCRETA
4.1. Introducción
4.2. Contexto y ejemplos de aplicaciones en el ámbito económico-empresarial
4.3. Tipología de modelos
4.4. Formulación de modelos binarios: PROBIT y LOGIT
4.5. Estimación por máxima verosimilitud e interpretación de resultados con Gretl
4.6. Contrastes de significación individual y conjunta
4.7. Bondad del ajuste y tabla de predicciones
4.8. Discusión de casos prácticos
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