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Econometría (PD_ AnaliseEconom_EstrEmpr)
Información do curso
Econometría (PD_ AnaliseEconom_EstrEmpr)
| Tipo | Actividade formativa da EIDO | ||||
| Código | EIDO075-2016 | ||||
| Nome | Econometría (PD_ AnaliseEconom_EstrEmpr) |
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| Modalidade | Presencial | ||||
| Horas | 55 | ||||
| Descrición | Actividade formativa memoria verifica: Asistencia a los seminarios programados Se trata de un curso de Econometría que tiene por objetivo que los estudiantes del programa de doctorado estén familiarizados con los instrumentos imprescindibles para el análisis y tratamiento de los datos económicos que les permitan modelizar y predecir variables económicas y financieras mediante la realización de un estudio econométrico avanzado. El curso también persigue familiarizar a los estudiantes con el manejo del programa MATLAB para resolver problemas económicos |
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| Información de contacto: | |||||
| · Teléfono | 988368764 | ||||
| · Fax | |||||
| · Enderezo electrónico | |||||
| Compartir: |
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Entidades organizadoras
PROGRAMA DE DOUTORAMENTO Análise Económica e Estratexia Empresarial (Carlos Hervés)
Información sobre o calendario (datas)
| Período de preinscrición | 01/11/2016 10:31 - 02/11/2016 14:32 |
|---|---|
| Período de matrícula | 01/11/2016 10:00 - 02/11/2016 14:30 |
| Período de docencia | 23/01/2017 - 31/05/2017 |
Prazas e créditos
| Número mínimo de participantes | 1 |
|---|---|
| Número máximo de participantes | 12 |
Destinatarios/as
Alumnado de programas de doutoramento da Universidade de Vigo, con preferencia do programa organizador
Calendario
2º cuadrimestre 2016/17
Impartido en
Facultade de CC Económicas e Empresariais
Observacións
Curso gratuíto
El objetivo fundamental de este curso es que los estudiantes de doctorado adquieran los conocimientos necesarios que les permitan modelizar y predecir variables económicas y financieras mediante la realización de un estudio econométrico avanzado y robusto. Los alumnos alcanzarán un bagaje econométrico que les permitirá afrontar de una manera sólida todos aquellos problemas estadísticos/econométricos que puedan surgir durante la realización de la tesis doctoral.
El curso se estructurará en 5 partes. En la Primera Parte se explican aspectos básicos del Modelo de Regresión Lineal Clásico (especificación y supuestos), el proceso de estimación (MínimosCuadrados Ordinarios y Máxima Verosimilitud), Inferencia Estadística y Diagnosis del Modelo Estimado. En una Segunda Parte, el estudiante adquirirá los conocimientos necesarios para detectar y solucionar problemas en el proceso de estimación (autocorrelación, heterocedasticidad, omisión de variables relevantes…). En la Tercera Parte se presentarán aplicaciones específicas del estudio econométrico (datos de panel y series temporales). Finalmente, en la Cuarta Parte del curso se enseñarán métodos novedosos basados en la aproximación data-driven. En esta parte los alumnos conocerán qué es una red neuronal y cómo se construye. También aprenderán a cómo aplicar redes neuronales artificiales para solucionar problemas específicos de modelización y predicción.
Al margen de los conocimientos econométricos que adquirirán los estudiantes, el curso también tiene como objetivo el enseñar de una forma básica el manejo del programa MATLAB para resolver problemas econométricos
Profesorado
D. Marcos Álvarez Díaz– Profesor Titular da Universidade de Vigo da Área de Coñecemento de Fundamentos da Análise Económica
