Guía didáctica de Microeconometría

Fundamentación

El estudio de la Microeconometría impulsa el análisis empírico del comportamiento de los agentes económicos individuales (hogares, empresas e instituciones). A diferencia de los enfoques macroeconómicos o de la econometría tradicional basada en series de tiempo, esta disciplina se centra en el tratamiento riguroso de datos a nivel micro (datos de panel y de corte transversal). Asimismo, capacita en la formulación, estimación y validación de modelos estadísticos específicos para abordar fenómenos donde las variables de interés suelen ser cualitativas, truncadas o de respuesta limitada, garantizando así una interpretación robusta de las decisiones individuales en entornos de complejidad de datos.
De igual forma, la Microeconometría se constituye como una herramienta para la evaluación de impacto y la contrastación empírica de teorías económicas. El dominio de sus técnicas permite al futuro profesional resolver problemas metodológicos críticos, tales como el sesgo de selección y la endogeneidad, asegurando la identificación de relaciones causales y no meramente correlacionales.
De este modo, la experiencia de aprendizaje provee las bases científicas necesarias tanto para la investigación académica rigurosa como para el diseño, optimización y evaluación de políticas públicas y estrategias corporativas basadas en evidencia, promoviendo una toma de decisiones de alto valor estratégico.

Competencias generales

Gestiona procesos de tutoría y enseñanza en entornos virtuales aplicando de manera crítica y responsable las tecnologías educativas, bajo un enfoque de inclusión, equitativo y de respeto a la diversidad de género y sexualidades. Asimismo, fundamenta su práctica en el marco normativo universitario vigente para prevenir la discriminación y la violencia, promoviendo una comunidad académica segura, ética y de calidad.

Competencias específicas

Desarrolla una comprensión profunda del rol del tutor virtual en la educación a distancia, empleando tecnologías responsablemente en la gestión y evaluación de la enseñanza virtual. Considera éticamente la evaluación de estudiantes y la interacción en la comunidad universitaria, procurando un enfoque educativo efectivo.

Conoce y aplica los conceptos de género y sexualidades para desafiar los estereotipos y fomentar la igualdad y el respeto a la diversidad en el ámbito educativo, promoviendo un entorno inclusivo y equitativo en el aula.

Comprende las leyes y regulaciones del entorno universitario, incluyendo la violencia de género y discriminación, y sus implicaciones en la gestión académica y administrativa, para promover un ambiente universitario seguro y equitativo.

Estructura del contenido

Nombre del temaNombre del subtema
Tema 1: IntroducciónSubtema 1:
Subtema 2:
Subtema 3:
Tema 2: Heterocedasticidad, autocorrelación y MCGSubtema 1: Heteroscedasticidad y Autocorrelación: El Método de los MCG
Subtema 2: Heteroscedasticidad
Subtema 3: Autocorrelación
Tema 3: EndogeneidadSubtema 1:  Introducción a la teoría asintótica Libro
Subtema 2: Endogeneidad y variables instrumentales Libro
Subtema 3: Estimación de ecuaciones simultáneas Libro
Tema 4: Modelos con data de panelSubtema 1: 
Subtema 2:
Subtema 3:
Tema 5: Modelos con variable dependiente binariaSubtema 1: Introducción a la estimación por máxima verosimilitud Libro
Subtema 2: Modelos con variable dependiente categórica binaria
Subtema 3:

Metodología de trabajo

Productos de aprendizaje
Además del trabajo en clase, se asignarán actividades individuales y en equipo en favor
del aprendizaje autónomo y la aplicación práctica de los contenidos, las cuales serán:

  1. Cuestionarios (Quizzes)
  2. Ejercicios
  3. Ensayos

Seguimiento
Para el desarrollo de la clase, se emplearán dos herramientas tecnológicas distintas:
Campus Digital UG y Microsoft Teams.
En el aula del Campus Digital UG, podrán encontrar el material de la UDA, que incluye
presentaciones y los recursos (datos, software) que se utilizarán durante el curso.
Asimismo, en esta plataforma se asignarán las tareas y actividades propuestas para
favorecer el aprendizaje.
Por su parte, Microsoft Teams será el medio por el cual se lleve a cabo toda
comunicación con el profesor, tal es el caso de atención de dudas, avisos, entre otros.

Criterios de evaluación

Respecto a la evaluación de los aprendizajes, se considera indispensable observar los puntos siguientes:

Faltas:

  • Cada falta restará al alumno 1/100 puntos de su calificación final.
  • El máximo de faltas permitidas es de 10.
  • Estudiantes con más de 10 faltas reprobarán automáticamente.

Modalidad de examen

Todos los exámenes se presentarán en forma presencial, a menos que exista un comunicado oficial de virtualidad por parte de la Universidad de Guanajuato.

Evaluación docente

Como parte del compromiso institucional con la mejora continua de la calidad educativa, es fundamental valorar la práctica docente. Debido a lo antedicho, se solicita, con carácter obligatorio, la realización de la Evaluación del Desempeño Docente como uno de los criterios para aprobar esta UDA.

Asignación de calificación final

Bajo ninguna circunstancia se asignará una calificación como materia no cursada (D2) o No cursó (NC) a alumnos inscritos al finalizar el semestre.

Bibliografía o Material didáctico complementario

Baltagi, B. (2011). Econometrics. (5th Edition). Springer.
Greene, W. (2012). Econometric Analysis. (7th Edition). Prentice Hall.
Gujarati, D. y Porter, D. (2010). Econometría. (5a Edición). McGraw-Hill.
Wooldridge, J. (2015). Introducción a la econometría, un enfoque moderno. (5a Edición). Cengage Learning.

Créditos

AUTOR DESARROLLO Y PRODUCCIÓN
Alejandro Mosiño JassoSUME (Sistema Universitario de Multimodalidad Educativa)