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CARRERA: Lic. En Administración y Gestión de Agronegocios
ASIGNATURA: Econometría
PLAN: 2012
NIVEL: 3º año
HORAS CÁTEDRA POR SEMANA: 5
AÑO ACADÉMICO: 2013
PROFESOR A CARGO: Lic. Víctor BRESCIA (MsSc, PhD (c))
I-OBJETIVOS:
a) Lograr en los alumnos la comprensión de los principios fundamentales de la
econometría aplicada, con énfasis en modelos de formación de precios.
b) Presentar y ejercitar las herramientas metodológicas que contribuyan al análisis
de los mercados agropecuarios a partir de los fundamentos originados tanto en
la demanda como en la oferta.
II-CONTENIDO:
PARTE I: “Formación de Precios Agropecuarios”
Unidad I: Fundamentos microeconómicos del análisis de precios:
Tecnología, costos, precios de insumos y de productos.
Representación gráfica secuencial: del mercado al productor.
Formación de precios: competencia perfecta y mercados regulados.
Elasticidades de oferta de producto y de demanda de insumos:
Unidad II: Indices de Precios y de Cantidades:
Indices tipo Laspeyres, Paasche y Fisher
Indice de precios al consumidor (IPC). Estructura del índice por capítulos. Sistema de
índices de precios mayoristas (SIPM). Estructura por capítulos del índice de precios
internos al por mayor (IPIM).
Indice (de cantidades) de volumen físico de la producción agropecuaria argentina.
Indice de precios implícitos en el PBI. Ejemplos de uso.
Unidad III: Estimación de Oferta y Demanda:
La variable dependiente utilizada en las estimaciones .
Análisis empírico de la demanda de productos agrarios.
Autocorrelación de los errores (rho).
Modelo AR(1). Prueba d. Tablas de Durbin-Watson.
Predicción en presencia de autocorrelación. Ejemplo.
La oferta de productos agrarios
Elasticidades de oferta de productos agrícolas.
Elasticidades precio de ofertas lineales.
Funciones de oferta dinámicas: Modelos “a la Nerlove”.
Modelo de expectativas adaptativas de precios y ajuste parcial de la oferta. Coeficiente
de ajuste (). Trayectoria y velocidad del ajuste. Elasticidades de corto y de largo
plazo.
Unidad IV: Variaciones de Precios en el Tiempo:
El modelo de la telaraña (cobweb).
Oscilación convergente y divergente.
Trayectoria de precios.
Estacionalidad: Modelo aditivo P=T*C*E*A.
Ejemplos de cálculo.
Unidad V: Relaciones Espaciales de Precios:
Modelo de equilibrio espacial para dos países o regiones.
Costo de transporte. Arbitrage.
Representación gráfica. Solución analítica.
Precios en el mercado exportador y en el importador.
Alcance (límites) de los mercados.
Efectos de los costos de transporte sobre el destino de la producción.
PARTE II: “Econometría”
Unidad I: La naturaleza de la econometría. Modelización econométrica. Modelos,
datos, variables. Relaciones y formas funcionales.
La técnica del análisis de regresión lineal. El modelo de regresión lineal simple.
Función de regresión poblacional (FRP) y muestral (FRM).
Estimación del modelo: método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO-OLS).
Supuestos estocásticos del modelo. La relación parámetros-estimadores.
Propiedades de los estimadores MCO. El concepto del estimador MELI (blue).
Teorema de Gauss-Markov.
Criterios de bondad de ajuste del modelo: el coeficiente R2. Interpretación y abuso del
R2.
Software de aplicación: Excel (Análisis de Datos), E-Views (opción LS).
Unidad II: Estimación por intervalos de los coeficientes del modelo. Amplitud del
intervalo vs. Nivel de confianza. Intervalos individuales e intervalos simultáneos (más
de un parámetro).
La significación o relevancia de las variables del modelo. Prueba de hipótesis. El
estadístico “t” o T-ratio. Vinculación t-ratio – Intervalo de Confianza. Usando el modelo
para predecir. Predicción individual y promedio. Bandas de confianza.
Extensiones del modelo simple. Regresión a partir del origen. Cambios de escala y de
unidades de medición. Transformaciones aditivas y multiplicativas.
Modelos LOG-LIN, LIN-LOG y LOG-LOG. Impactos en la interpretación de los
coeficientes estimados. Elasticidades. La importancia de declarar las unidades de
medición de las variables.
Unidad III: Regresión lineal múltiple. El modelo múltiple como extensión natural del
modelo simple. Los coeficientes de regresión parcial. El enfoque del análisis de
variancia. ANOVA.
La prueba F para la significación global del modelo. Equivalencia con el R2.
Restricciones lineales a los parámetros. La suma de cuadrados restringida y sin
restringir. Pruebas del tipo LR (likelihood ratio). LR test.
El modelo Cobb-Douglas: Rendimientos a escala. Economías de escala.
Estimación de elasticidades. Pruebas de hipótesis. Su cálculo de acuerdo a la forma
funcional empleada. Modelos LOG-LOG, LOG-LIN y LIN-LOG.
Unidad IV: Multicolinealidad: la alta correlación entre regresores y su implicancia en las
propiedades de los estimadores. Detección. Medidas remediales.
Variables dummies. Incorporando efectos cualitativos al modelo.
Comparación de múltiples regresiones entre sí. Alternativa a la prueba de Chow.
Cambio estructural. Estimación de modelos con tramos de regresión lineal
interconectados o discontínuos.
III-METODOLOGÍA
Metodología de enseñanza: El desarrollo de la materia consistirá en clases
magistrales, resolución de problemas, trabajos prácticas en el aula y
domiciliarios (uso de herramientas de computación), análisis de casos y lectura
de trabajos publicados.
Para la presentación de cada unidad se vinculará el concepto teórico a
desarrollar con su aplicación empírica.
IV-CRITERIOS DE EVALUACIÓN
a) Procedimiento de regularización de la materia: Se ajustarán a las normas
generales de la Universidad en lo referente a exámenes parciales y
recuperatorios.
b) Procedimiento de las instancias prácticas: los trabajos prácticos serán
calificados de acuerdo a:
i) Tiempo y forma en que han sido entregados
ii) Contenido
iii) Resolución de la problemática planteada
iv) Aplicación de los conceptos teóricos
c) Procedimiento de examen final: se ajustará a las normas generales de la
Universidad en lo referente a exámenes finales. Se realizará una evaluación
integradora al finalizar el ciclo de clases.