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VERSION: 2.0 - Julio 2019

PERIODO I - 2020

UNIDAD ACADEMICA COCHABAMBA

PLANIFICACIÓN CURRICULAR PARA EL DESARROLLO DE COMPETENCIAS

COCHABAMBA - BOLIVIA

SIGLA

DOCENTE

INGENIERÍA COMERCIALECONOMETRIA I

COM - 05 2 23

RODRIGO PANIAGUA TAPIA

CARRERA

ASIGNATURA

CURSO A

CICLO DE FORMACION INSTRUMENTAL

I.

AP.TEO AP.PRACT AP.PRACT LAB TOTAL SEMANAL

TOTAL SEMESTRAL

4 2 0 6 120

II.

III.

DATOS REFERENCIALES DE LA ASIGNATURA

JUSTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA PARA EL CUMPLIMIENTO DEL PERFIL PROFESIONAL

La asignatura de Econometría I proporciona una introducción al método econométrico, centrándose en el modelo de regresiónlineal. Se estudia, dentro de dicho contexto, la relación entre los supuestos del modelo, las propiedades de los estimadores, ylos estimadores óptimos limitándose al caso de observaciones independientes. Al culminar en curso el estudiante está encondiciones de estudiar la realidad económica a partir de modelos lineales que vienen de la teoría económica, además depoder generar modelos propios o hipótesis económicas para poder contrastarlas con la inferencia estadística.Al finalizar el curso, los estudiantes podrán realizar modelación matemática de fenómenos económicos, además realizaránanálisis crítico de uso de datos con alto nivel de responsabilidad, puntualidad y formalidad.

La econometría se ocupa de la medición empírica de los modelos construidos por la economía matemática, para darsoporte o verificación a los planteamientos proporcionados por la teoría económica, bajo métodos apropiados deinferencia estadística. Esto supone el manejo conceptual e instrumental de dos asignaturas básicas, como ser laestadística y la economía teórica. La materia comienza con la especificación del modelo lineal, sus propiedades ysupuestos, para luego poner a prueba la validéz de los mismos, ante escenarios diversos de la vida económica engeneral.

DESCRIPCIÓN ACADÉMICA DE LA ASIGNATURA

Sigla

Ciclo de Formación INSTRUMENTAL

COM - 05 2 23

Carga Horaria

ECONOMÍA

ECONOMETRIA IAsignatura

Área de Conocimiento

Nº CRITERIO DE DESEMPEÑO UNIDADES TEMÁTICAS DE APRENDIZAJE CONTENIDO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE

1

Comprende la naturaleza de la econometría, sus principales definiciones y su metodología.

INTRODUCCION A LA ECONOMETRIA

1.1. Definición de Econometría y Metodología1.2. Variable Aleatoria1.3. Distribuciones de probabilidad1.4. Teoría Asintótica en Econometría

2

Aplica el modelo lineal general;calculando el estimador de mínimoscuadrados ordinarios; empleando lavarianza de los errores y el coeficientede determinación; determinando elestimador de máxima verosimilitud.

MODELO LINEAL GENERAL ESPECIFICACION Y ESTIMACION

2.1. Estimados de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y supuestos2.2. Propiedades del estimador MCO2.3. Varianza del estimador MCO2.4. Distribución del estimador MCO

3

Determina la validez del modelo lineal;empleando el contraste de hipótesis;identificando los intervalos deconfianza; realizando la estimación bajo restricciones, aplicando variablesficticias (DUMMY).

INFERENCIA EN EL MODELO LINEAL GENERAL

3.1. Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza3.2. Estimación bajo restricciones3.3. Cambio de régimen y variables ficticias3.4. Predicción en el modelo lineal

4

Comprende la lógica de la estimaciónmínimo - cuadrática; empleandoestimadores robustos de la matriz devarianzas y covarianzas de losestimadores, errores de especificación y multicolinealidad.

MATRICES DE COVARIANZAS NO ESCALARES

4.1. Propiedades del estimador MCO4.2. Inferencia estadística con datos erróneos 4.3. Errores de especificación4.4. Multicolinealidad

5

Determina las causas de laheterocedasticidad; empleando elestimador de los mínimos cuadradosgeneralizados; calculando matrices decovarianzas robustas aheteroscedasticidad.

HETEROSCEDASTICIDAD

5.1. Causas5.2. Detección5.3. Mínimos cuadrados generalizados MCG5.4. Matrices de covarianza robusta a heteroscedasticidad

6

Determina las causas de la autocorrelación; explicando laparticularización del estimador de losmínimos cuadrados generalizados;calculando matrices de covarianzasrobustas a auto correlación.

AUTOCORRELACION6.1. Causas.6.2. Detección6.3. Solución.

7

Realiza el análisis de series temporales; empleando modelos ARIMA paraespecificación y para predicción.

ANALISIS DE SERIES TEMPORALES

7.1. Definiciones de series temporales7.2. Modelos ARIMA especificación7.3. Modelos ARIMA predicción

8

Emplea el teorema de Bayes;empleando inferencia bayesiana,intervalos de credibilidad y test dehipótesis bayesianso; identificandométodos de simulación bayesiana;diferenciando entre la teoría bayesianay la clásica.

TEORIA BAYESIANA

8.1. Probabilidad y teorema de Bayes8.2. Información a priori8.3. Inferencia Bayesiana e intérvalos de confianza8.4. Métodos de simulación bayesianos

ÁREA DE COMPETENCIA PROFESIONAL: ECONOMÍAV. DESCRIPCIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LA COMPETENCIA A DESARROLLAR

COMPETENCIA A DESARROLLAR :Demuestra las relaciones empíricas entre variables socioeconómicas, relacionando la teoría y los hechos económicos, empleando la hipótesis de teoría económica, determinando el incumplimiento de alguno de los supuestos del modelo lineal general y sus consecuencias sobre el estimador de mínimos cuadrados ordinarios

ASIGNATURA: ECONOMETRIA I

9

Aplica métodos con regresoresestocásticos; identificando laspropiedades de los estimadoresestadísticos; diferenciando laexogeneidad y la validez de losinstrumentos, estimando launiecuacional; empleando modelos deecuaciones simultaneas

REGRESORES ESTOCASTICOS

9.1. Modelos con regresores estocásticos9.2. Propiedades de los estimadores9.3. Variables instrumentales9.4. Modelos de ecuaciones simultáneas

COMPETENCIA

APREND. TEORICO

CARGA HORARIA 4PONDERACIÓN 0%

METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA ACCIONES DEL ESTUDIANTE HRS

COD % SEM

Diferencia los tipos de definiciones sobre econometría

1. Definiciones de econometría2. Modelación econométrica

Capacidad Persuasiva para exponer ideas o proyectos.

1. Explicación teorica2. Ejemplos de la vida real

Presenta sus definiciones sobre econometría

2 0% 1

Comprende la metodología de econometría

3. Metodología de la Econometría4. Variables aleatorias y distribuciones de

Capacidad Persuasiva para exponer ideas o proyectos.

1. Explicación teorica2. Prácticas sobre metodología y distribuciones

Aplica la metodología y diferencia los conceptos de distribuciones de probabilidad

2 0% 2; 3

, 1 E.1 100% 3

ACTITUDES DEL ESTUDIANTE

UNIDAD DE APRENDIZAJE :

CONOCIMIENTOS

REACTIVOS FORMATIVOS DE APLICACIÓN PRÁCTICA Y/O EXPERIMENTALREACTIVOS FORMATIVOS DE APRENDIZAJE TEÓRICO REACTIVO DE PRÁCTICA

EN AULA, CAMPO Y/O LABORATORIO

ACCIONES DEL ESTUDIANTE

VI. PLAN DE DESARROLLO DE COMPETENCIAS POR ASIGNATURAS DE FORMACIÓN

CRITERIO DE DESEMPEÑO Nº 1

Demuestra las relaciones empíricas entre variables socioeconómicas, relacionando la teoría y los hechos económicos, empleando la hipótesis de teoría económica, determinando el incumplimiento de alguno de los supuestos del modelo

REACTIVO EVALUATIVO FINAL DEL CRITERIO DE DESEMPEÑO

ASIGNATURA :

Modelación estadístico y algebra matricial

Aplica el concepto de econometría basada en la generación de modelos matriciales con el uso de la estadística

Comprende la naturaleza de la econometría, sus principales definiciones y su metodología.

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓN

OBSERVACIONES (*):

HABILIDADES / PROCEDIMIENTOS

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

0

0%

HRS

COD % HRS

COD %

REACTIVOS FORMATIVOS DE APLICACIÓN PRÁCTICA Y/O EXPERIMENTALPRACT: LABORAT

(*)ACTITUDES DEL ESTUDIANTE

PRACT: AULA

VI. PLAN DE DESARROLLO DE COMPETENCIAS POR ASIGNATURAS DE FORMACIÓN

1100%

EV. FINAL

100%

TOTALES

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

00%

OBSERVACIONES (*):

INTRODUCCION A LA ECONOMETRIA

5

SEM

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Conoce las propiedades algebraicas y estadisticas del modelo lineal

Estimador MCO Criterio lógico en la formulación y resolución de problemas.

Exposición teórica y prácticas de derivadas lineales

Deriva el estimador lineal y sus propuedades estadísticas y algebraicas

5 0% 4Estima modelos lineales aplicados a Bolivia u otro país (Uso de laboratorio de cómputo)

Estimar vía MCO los modelosl lineales

Describe los resultados de las varianzas y covarianzas en la economía

Varianza y covarianza MCO

Respeto por las normas de ortografia y redacción.

Explicación teórica y resolución de casos

Calcula la matriz de varianzas y covarianzas 4 0% 5

Identifica la distribución de estimador lineal y los test de hipótesis

Distribución del estimador y Test

Pensamiento lógico para formular abstracciones de la realidad.

Exposición teórica y análisis de casos de la vida real

Aplica indicadores de multicolinealidad 4 T.1 100% 6

, 0% 3

UNIDAD DE APRENDIZAJE :CRITERIO DE DESEMPEÑO Nº 2

...continuación


ASIGNATURA :

Aplica el modelo lineal general; calculando el estimador de mínimos cuadrados ordinarios; empleando la varianzade los errores y el coeficiente de determinación; determinando el estimador de máxima verosimilitud.


CONOCIMIENTOSACTITUDES DEL

ESTUDIANTE

REACTIVOS FORMATIVOS DE APRENDIZAJE TEÓRICOREACTIVOS FORMATIVOS DE APLICACIÓN PRÁCTICA Y/O EXPERIMENTAL

REACTIVO DE PRÁCTICA EN AULA, CAMPO Y/O

LABORATORIOACCIONES DEL ESTUDIANTE

OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNConoce las propiedades estadísticas del modelo lineal y su relación con la realidad economica


APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

3

0%

HRS

COD % HRS

COD %

Capacidad de organizar y seleccionar información numérica y documental.

3 P.1 0% 5

MODELO LINEAL GENERAL ESPECIFICACION Y ESTIMACION

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 160% 0% 100%

REACTIVOS FORMATIVOS DE APLICACIÓN PRÁCTICA Y/O EXPERIMENTAL


PRACT: AULAPRACT: LABORAT

(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Aplica el contraste de hipótesis a modelos multivariados

Matriz de varianzas y covarianzas. Test de hipótesis multivariado y restringido

Capacidad de organizar y seleccionar información nume´rica y documental.

Presentación teórica y casos de estudio

Redacta hipótesis multivariadas y restringidas 6 0% 8

Anida modelos lineales y aplica test de cambio de régimen (Uso laboratorio cómputo, 3 horas)

Anida los modelos lineales

Identifica posible cambio de regimen en los modelos lineales y los anida para solucionarlos

Cambo de régimen y test de identificación


Exposición teórica y casos de estudio

Aplica las variables DUMMY y el proceso de anidación 4 0% 9

, 0% 7

CRITERIO DE DESEMPEÑO Nº 3 UNIDAD DE APRENDIZAJE :

...continuación


ASIGNATURA :

Determina la validez del modelo lineal; empleando el contraste de hipótesis; identificando los intervalos deconfianza; realizando la estimación bajo restricciones, aplicando variables ficticias (DUMMY).



ESTUDIANTE




OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNExplique las caracteristiscas del modelo lineal, exponenetes ventajas y desventajas.


Defensa de conceptos en clases

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

4

100%

HRS

COD % HRS

COD %


4 P.2 100% 9

INFERENCIA EN EL MODELO LINEAL GENERAL

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 140% 0% 100%




(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Estimación de modelos lineales con matrices robustas

Estimación lineal y problemas sobre la matriz de regresores

Pensamiento crítico Exposición teórica y estudio de casos

Calcula y resuelve las matrices robustas 9 0% 10

Estimación de modelos lineales con matrices de covarianza robusta

Estimación MCO

, 0%


...continuación

Demuestra las relaciones empíricas entre variables socioeconómicas, relacionando la teoría y los hechos económicos, empleando la hipótesis de teoría económica, determinando el incumplimiento de alguno de los supuestos del modelo lineal general y sus consecuencias sobre el estimador de mínimos cuadrados ordinarios

ASIGNATURA :

Comprende la lógica de la estimación mínimo - cuadrática; empleando estimadores robustos de la matriz devarianzas y covarianzas de los estimadores, errores de especificación y multicolinealidad.



ESTUDIANTE




OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNDiferencia la estimación de covarianzas robustas de la normal


Defensa de conceptos en clases

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

4

100%

HRS

COD % HRS

COD %

Criterio lógico en la formulación y resolución de problemas.

4 P.3 100% 10

MATRICES DE COVARIANZAS NO ESCALARES

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 130% 0% 100%




(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Identifica el problema de Heteroscedasticidad

Patron de heterocedasticidad y propiedades lineales MCO


1. Explicacion teorica2. Resolucion caso

Identifica el problema en modelos lineales 6 0% 11

Identifica la presencia de heteroscedasticidad (Uso de laboratorio de cómputo, 3 horas)

Resolver los ejercicios e interpretar resultados

Resuelve problemas de heteroscedasticidad en modelos lineales

Estimación eficiente, test de heteroscedasticidad y estimador White

Capacidad de representación gráfica de ideas o conceptos.

1. Explicacion teorica2. Resolucion caso

Elimina o reduce los efectos de la heterocedasticidad en modelos lineales

6 T.2 40% 12

, 0% 14


...continuación


ASIGNATURA :

Determina las causas de la heterocedasticidad; empleando el estimador de los mínimos cuadrados generalizados;calculando matrices de covarianzas robustas a heteroscedasticidad.



ESTUDIANTE




OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNIdentifica y soluciona la presencia de heteroscedasticidad en los modelos lineales


Discusión de conceptos en clases

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

6

60%

HRS

COD % HRS

COD %


6 P.4 60% 13

HETEROSCEDASTICIDAD

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 180% 0% 100%




(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Identifica el problema de autocorrelación en los modelos lineales

Estimador MCO y propiedades estadísticas

Pensamiento crítico 1. Explicacion teorica.2. Presentacion de un caso

Identifica las consecuencias del problema de la autocorrelación residual

6 0% 15Resuelve la presencia de autocorrelación en modelos lineales (Uso de laboratorio de cómputo 3

Resolver modelos lineales y aplicar test respectivos

Soluciona el problema de autocorrelación de orden uno

Test Durbin Watson Pensamiento lógico para formular abstracciones de la realidad.

1. Explicacion teorica.2. Presentacion de un caso

Aplica las medidas correctivas a los modelos lineales 3 T.3 40% 16

, 0% 16


...continuación


ASIGNATURA :

Determina las causas de la auto correlación; explicando la particularización del estimador de los mínimoscuadrados generalizados; calculando matrices de covarianzas robustas a auto correlación.



ESTUDIANTE




OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNIdentifica el problema de autocorrelación residual y su efecto en las estimaciones lineales.


Repaso de conceptos en clases

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

6

60%

HRS

COD % HRS

COD %


6 P.5 60% 15

AUTOCORRELACION

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 150% 0% 100%




(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Especifica los modelos ARIMA

Procesos en series de tiempo y estacionariedad.


1. Explicacion teorica2.- Casos de estudio

Aplica la metodología MCO6 T.4 40% 16

Estimación de modelos ARIMA

Aplica la metodología de la econometría

Estima y predice con modelos ARIMA

Estacionariedad e inferencia estadística


1. Explicacion teorica2.- Casos de estudio

Aplica la metodología MCO6 T.5 30% 17

, 0% 18


...continuación


ASIGNATURA :

Realiza el análisis de series temporales; empleando modelos ARIMA para especificación y para predicción.



ESTUDIANTE




OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNReconocer las TIC como influencias sobre los recursos humanos y la organización.


Invitar a profesionales expertos en el area y entrevistas como trabajo de campo

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

6

30%

HRS

COD % HRS

COD %


6 P.6 30% 18

ANALISIS DE SERIES TEMPORALES

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 180% 0% 100%




(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Aplica el teorema de Bayes en la estimación econométrica

Estimación e inferencia bayesiana


Exposición en clases y estudio de casos

Aplicación de los conceptos a la realidad económica 10 T.6 0% 18

, 100% 19


...continuación


ASIGNATURA :

Emplea el teorema de Bayes; empleando inferencia bayesiana, intervalos de credibilidad y test de hipótesisbayesianso; identificando métodos de simulación bayesiana; diferenciando entre la teoría bayesiana y la clásica.



ESTUDIANTE




OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNComprende y Aplica la teoria bayesiana a la estimacion en Econometria


Repaso conceptual en clases

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

0

0%

HRS

COD % HRS

COD %

TEORIA BAYESIANA

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 100% 100% 100%




(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

COMPETENCIA

APREND. TEORICO



COD % SEM

Aplica variables instrumentales al analisis econometrico

Identificacion de instrimentos. Propiedades del estimados MCO


Aplicaciòn de casos de la realidad

Estima modelos con variables instrumentales 3 T.9 25% 19

Estimacion de modelos con variables instrumentales

Estima el modelo

Estima modelos de variables simultaenas

Propiedades de la estimacion condicionada de modelos simultaneos


Aplicaciòn de casos de la realidad

Estima modelos de ecuaciones simultaneas 2 T.10 25% 19

, 0% 19


...continuación


ASIGNATURA :

Aplica métodos con regresores estocásticos; identificando las propiedades de los estimadores estadísticos;diferenciando la exogeneidad y la validez de los instrumentos, estimando la uniecuacional; empleando modelosde ecuaciones simultaneas



ESTUDIANTE




OBSERVACIONES (*):

CRITERIO DE CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓNEncuentra los estimadores de MCO para modelos de ecuaciones simultáneas


Resuelve ejercicios de ecuaciones simultáneas

APREND.PRÁCT:

AULA /CAMPO

6

50%

HRS

COD % HRS

COD %


6 P.7 50% 19

REGRESORES ESTOCASTICOS

...continuación

ECONOMETRIA I

APREND.

PRÁCT

LABORATOR.

EV. FINAL TOTALES

0 0 110% 0% 100%




(*)

SEM

OBSERVACIONES (*):

VII.

APRE

ND.

TEO

RICO

APRE

ND.

PRÁC

T:AU

LA /

CAM

PO

APRE

ND.

PRÁC

TLA

BORA

TOR.

EVAL

UACI

ÓN

FI

NAL

DEL

CR

ITER

IO

TOTA

LES

APRE

ND.

TEO

RICO

APRE

ND.

PRÁC

T:AU

LA /

CAM

PO

APRE

ND.

PRÁC

TLA

BORA

TOR.

EVAL

UACI

ÓN

FI

NAL

PON

DER

ACI

ÓN

A

CUM

ULA

DA

AP. TEÓRICO

1 Comprende la naturaleza de la econometría, sus principales definiciones y su metodología. 4 0 0 1 5 0% 0% 0% 100% 100% Semana:1; 2; 3; ; ;

2 Aplica el modelo lineal general; calculando el estimador de mínimos cuadrados ordinarios; empleando la varianza de los errores y el coeficiente de determinación; determinando el

13 3 0 0 16 100% 0% 0% 0% 100% Semana:4; 5; 6; ;

3 Determina la validez del modelo lineal; empleando el contraste de hipótesis; identificando los intervalos de confianza; realizando la estimación bajo restricciones, aplicando variables ficticias

10 4 0 0 14 0% 100% 0% 0% 100% Semana:8; 9; ; ;

4 Comprende la lógica de la estimación mínimo - cuadrática; empleando estimadores robustos de la matriz de varianzas y covarianzas de los estimadores, errores de especificación y

9 4 0 0 13 0% 100% 0% 0% 100% Semana:10; ; ; ;

5 Determina las causas de la heterocedasticidad; empleando el estimador de los mínimos cuadrados generalizados; calculando matrices de covarianzas robustas a heteroscedasticidad.

12 6 0 0 18 40% 60% 0% 0% 100% Semana:11; 12; ; ;

6 Determina las causas de la auto correlación; explicando la particularización del estimador de los mínimos cuadrados generalizados; calculando matrices de covarianzas robustas a auto

9 6 0 0 15 40% 60% 0% 0% 100% Semana:15; 16; ; ;

7 Realiza el análisis de series temporales; empleando modelos ARIMA para especificación y para predicción.

12 6 0 0 18 70% 30% 0% 0% 100% Semana:16; 17; ; ;

8 Emplea el teorema de Bayes; empleando inferencia bayesiana, intervalos de credibilidad y test de hipótesis bayesianso; identificando métodos de simulación bayesiana; diferenciando

10 0 0 0 10 0% 0% 0% 100% 100% Semana:18; ; ; ;

9 Aplica métodos con regresores estocásticos; identificando las propiedades de los estimadores estadísticos; diferenciando la exogeneidad y la validez de los instrumentos, estimando la

5 6 0 0 11 50% 50% 0% 0% 100% Semana:19; 19; ; ;

84 35 0 1 120

4 2 0 0 6

PONDERACIONES PLANIFICADAS CRONOGRAMA DE DESARROLLO POR Nº DE SEMANA

CARGA HORARIA PLANIFICADA, PONDERACIONES DE EVALUACIÓN Y CRONOGRAMA

PROMEDIOS DE CARGA HORARIA EN EL SEMESTRE

PROMEDIO DE HORAS SEMANALAES PLANIFICADAS

Nº CRITERIO DE DESEMPEÑO

CARAG HORARIA PLANIFICADA

APREND. PRÁCTICO Y

LABORATORIO

Semana:; ; ; ; PRIMER PARCIAL Semana: 3

Semana:5; ; ; ; PRIMER PARCIAL Semana: 3

Semana:9; ; ; ; PRIMER PARCIAL Semana: 7

Semana:10; ; ; ; SEGUNDO PARCIAL Semana:

Semana:13; ; ; ; SEGUNDO PARCIAL Semana: 14

Semana:15; ; ; ; SEGUNDO PARCIAL Semana: 16

Semana:18; ; ; ; EVALUACIÓN DE

FINAL DE SEMESTRE

Semana: 18

Semana:; ; ; ; EVALUACIÓN DE

FINAL DE SEMESTRE

Semana: 19

Semana:19; ; ; ; EVALUACIÓN DE

FINAL DE SEMESTRE

Semana: 19

CRONOGRAMA DE DESARROLLO POR Nº DE SEMANA

CRON

. DE

EVAL

.PAR

CIAL

ES Y

EV

A.FI

NAL P

OR N

º DE

SEM

ANA

CARGA HORARIA PLANIFICADA, PONDERACIONES DE EVALUACIÓN Y CRONOGRAMA

PERIODO DE EVALUACIÓN

VIII.

Nº AUTOR (AÑO)1 William Greene 20182 Damodar Gujarati 20123 Walter Enders 20084 J. Wooldridge 20165 Johnston y Dinardo 2013

IX.

Nº AUTOR (AÑO) TITULO DE ARTÍCULO Nº

123

X.

Nº TITULO DE INTERÉS FECHA DE VISITA

12345

XI.

Nº TITULO DEL RECURSO FECHA DE EDICIÓN

1 Eviews 7 20132 STATA 20123 Blog personal 20174 Moodle / Classroom5

BIBLIOGRAFÍA EMPLEADA EN EL PROCESO: LIBROS

PÁGINAS WEB DE INTERÉS

DIRECCIÓN URL

www.ine.gob.go

Pearson 8va Ed.Mc Graw HillPrentice Hall

Cenpage Learning - 4ta EdVicents Vivers

DESCRIPCIÓN GENERAL

www.udape.gob.bo

EDITORIAL / Nº EdiciónTITULO

EconometriaEconometria

BIBLIOGRAFÍA EMPLEADA EN EL PROCESO: REVISTAS CIENTÍFICAS

Introduccion a la econometriaMétodos de Econometría

Econometric Analysis

REVISTA

www.redalyc.orgwww.scielo.org

Software econométrico


econometria101.wordpress.comwww.cepal.org/es/temas/econometria

datos.bancomundial.org

OTROS RECURSOS INTERACTIVOS DE FORMACIÓN

RECURSO

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BIBLIOGRAFÍA EMPLEADA EN EL PROCESO: REVISTAS CIENTÍFICAS


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