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La Estadística se ha constituido como una técnica fundamental en los procesos de investigación, sobre todo en el ámbito económico. Gracias al conjunto de procedimientos de recolección, organización, representación, interpretación y análisis es posible implantar una serie de observaciones basadas en comportamientos comunes o reiterados que se constituyen como la base de tendencias futuras en las cuales se puedan fijar los profesionales para poner en marcha determinados proyectos en relación al estado del mercado.

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El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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Module 1. Economic Statistics

1.1. Introduction

1.1.1. Definition and Variations Indexes
1.1.2. Usefulness of Variation Indexes

1.2. Classification of Indexes

1.2.1. Simple Indexes
1.2.2. Composite Indexes

1.3. Simple Indexes

1.3.1. Rates of Change

1.4. Unweighted Composite Indexes

1.4.1. Definition
1.4.2. Properties

1.5. Weighted Composite Indexes

1.5.1. Laspeyres Indexes
1.5.2. Paasche Indexes
1.5.3. Edgeworth Indexes
1.5.4. Fisher Indexes

1.6. Value Indexes

1.6.1. Definition
1.6.2. Properties

1.7. Index Properties

1.7.1. Main Properties
1.7.2. Applications

1.8. Operations with Indexes

1.8.1. Renovation
1.8.2. Liaison
1.8.3. Change of Base

1.9. Chained Indexes

1.9.1. The Chained Laspeyres Volume Index

1.10. Series Valuation

1.10.1. Deflation of Economic Series

Module 2. Statistical System and Economic Indicators

2.1. Introduction

2.1.1. Economics Field
2.1.2. Three Principles of Economics: Optimality, Equilibrium and Empiricism
2.1.3. Economic Methods and Issues

2.2. Demand, Supply and Equilibrium

2.2.1. The Markets
2.2.2. How do Buyers Behave?
2.2.3. How do Sellers Behave?
2.2.4. Supply and Demand in Equilibrium

2.3. Consumers, Sellers and Incentives

2.3.1. The Buyer's Problem
2.3.2. From the Buyer's Problem to the Demand Curve
2.3.3. Demand Elasticities and Cost of Living Indices
2.3.4. Consumer Surplus
2.3.5. The Seller's Problem
2.3.6. From the Seller's Problem (In a Competitive Market) to the Supply Curve
2.3.7. The Producer's Surplus

2.4. Perfect Competition and the Invisible Hand

2.4.1. Perfect Competition and Efficiency
2.4.2. Prices Drive the Invisible Hand
2.4.3. Equity and Efficiency

2.5. Macroeconomics and its Evolution

2.5.1. Real and Nominal GDP. Price Indexes
2.5.2. Macroeconomic Issues
2.5.3. What GDP Does Not Measure
2.5.4. National Accounts: GDP, its Measurement and its Limits

2.6. Analysis of Differences in the Standard of Living between Countries

2.6.1. Income as a Measurement Element
2.6.2. The Aggregate Production Function and Productivity
2.6.3. Technology

2.7. Economic Growth

2.7.1. The Importance of Economic Growth
2.7.2. Sources of Economic Growth
2.7.3. Introduction to Growth Accounting
2.7.4. Growth, Inequality and Poverty

2.8. Short-Term Economic Analysis

2.8.1. Business Cycles
2.8.2. Macroeconomic Equilibrium and Cycles
2.8.3. Multipliers and Short- and Medium-Term Equilibrium

2.9. Stabilizing Policies

2.9.1. Monetary Policy
2.9.2. Fiscal Policy

2.10. Macroeconomics and International Trade

2.10.1. The Advantages of International Trade
2.10.2. Accounting for International Trade
2.10.3. International Trade and Economic Growth

Module 3. Econometric Methods in Economics and Finance

3.1. Introduction to the Use of R

3.1.1. Main Commands
3.1.2. Necessary Packages

3.2. Introduction to Econometrics

3.2.1. Nature and Content of Econometrics
3.2.2. Economic Modeling

3.3. Linear Regression

3.3.1. The General Linear Model (GLM)
3.3.2. Model Hypotheses
3.3.3. Ordinary Least Squares (OLS) Estimation
3.3.4. Inference and Prediction in the GLM
3.3.5. Structural Change Contrasts
3.3.6. Multicollinearity and Measurement Errors

3.4. Models with Cross-Section Data

3.4.1. Causes of Heteroscedasticity
3.4.2. Heteroscedasticity Contrasts
3.4.3. The Generalized Least Squares Estimator
3.4.4. The Feasible Weighted Least Squares Estimator

3.5. Models with Time Series Data

3.5.1. Magic "Potagia" or the Spurious Regressions
3.5.2. Stationarity and Unit Roots
3.5.3. Non-Stationarity and Cointegration
3.5.4. Cointegration and Error Correction Mechanisms (ECMs)
3.5.5. Regression Models with Stationary Time Series: Autocorrelation
3.5.6. The Generalized Least Squares Estimator (GLS)
3.5.7. Leading Indicators: Granger Causality and Contemporaneous Correlation

3.6. Stationary Dynamic Models

3.6.1. Stationary Dynamic Models

3.6.1.1. ARIMA
3.6.1.2. ARIMAX

3.6.2. Estimation of ARIMA Models
3.6.3. Diagnosis of ARIMA Models

3.7. Endogeneity, Instrumental Variables and MC2E

3.7.1. What is the Endogeneity Problem, What Problems Does It Cause?
3.7.2. Origins of Endogeneity

3.7.2.1. Omission of Some Relevant Variable (Because It Is Not Observable) That Is Correlated with Some Other Explanatory Variable
3.7.2.2. Errors in the Measurement
3.7.2.3. Regression Model with Lags and Autocorrelation in Errors

3.7.3. Instrumental Variables Estimator and Two-Stage Least Squares (MC2E)
3.7.4. Endogeneity Contrasts and Overestimation Constraints

3.8. Regression Models with Panel Data

3.8.1. Specification of Panel Data Models
3.8.2. Estimation of Models with Fixed Effects
3.8.3. Estimation of Models with Random Effects
3.8.4. System of Apparently Unrelated Equations

3.9. Spatial Econometric Models

3.9.1. Introduction to Statistics and Measures of Spatial Association
3.9.2. The Construction of the Distance Matrix for Measuring Spatial Dependencies
3.9.3. Model specifications with spatial dependence

3.9.3.1. Error Model with Spatial Delays
3.9.3.2. The Model with Spatially Autoregressive Errors

3.9.4. Ordinary Least Squares Problems for Estimating Spatially Delayed Models and the Two-Stage Least Squares Estimator

3.10. Quantile Regression Models

3.10.1. Regression on Means and Quantile Regression
3.10.2. Interquantile Regression Estimation
3.10.3. Graphical Representation of the Solution

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