LICENCIADO EN INVESTIGACION Y TECNICAS DE MERCADO
Profesores de la asignatura
Programa de la asignatura
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Objetivos docentes específicos
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Competencias transversales genéricas
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Competencias específicas
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Contenidos de la asignatura
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Actividades formativas de segundo cuatrimestre
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Sistemas y criterios de evaluación
Este programa de la asignatura corresponde al curso académico 2009 - 2010
Esta asignatura tiene como propósito iniciar al alumno en los métodos que se utilizan para la predicción y simulación dinámica en el contexto de la gestión de empresas y particularmente relacionadas con el marketing, a través de modelos de series temporales y econométricos. Con ello se dota al alumno de instrumentos válidos en la elaboración de predicciones que nos ayudan a tomar decisiones acertadas en una situación de incertidumbre.
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Capacidad de análisis y síntesis
(Se entrena de forma intensa)
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Capacidad de organizar y planificar
(Se entrena de forma intensa)
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Conocimientos generales básicos
(Se entrena de forma moderada)
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Comunicación escrita en la lengua nativa
(Se entrena de forma intensa)
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Comunicación oral en la lengua nativa
(Se entrena de forma moderada)
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Toma de decisiones
(Se entrena de forma intensa)
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Habilidades para recuperar y analizar información desde diferentes fuentes
(Se entrena de forma intensa)
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Resolución de problemas
(Se entrena de forma intensa)
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Toma de decisiones
(Se entrena de forma intensa)
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Capacidad de crítica y autocrítica
(Se entrena de forma intensa)
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Trabajo en equipo
(Se entrena de forma moderada)
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Compromiso ético
(Se entrena de forma moderada)
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Capacidad para aplicar la teoría a la práctica
(Se entrena de forma intensa)
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Habilidades de investigación
(Se entrena de forma intensa)
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Capacidad de generar nuevas ideas
(Se entrena de forma moderada)
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Habilidad para trabajar de forma autónoma
(Se entrena de forma intensa)
Conocer los métodos de predicción en el contexto económico
Elaborar e interpretar un informe de predicción económica
Elaboración de predicciónes a traves del análisis de series temporales
Elaboración de prediccines a través del análisis econométrico
Manejo de software;: SPSS, EXCEL, EVIEWS
TEMA 1. LOS MODELOS DE PREDICCIÓN DINÁMICA
1.1. El empleo de los modelos en la investigación científica
1.2. Tipos de modelos
TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES
2.1. Caracterización y finalidad de las series temporales
2.2. Etapas necesarias que se necesitan cubrir en el análisis de series temporales
TEMA 3. FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS CLÁSICO DE SERIES TEMPORALES
3.1. Introducción
3.2. Componentes de una serie temporal
3.3. Forma de combinar las componentes
3.4. Criterios para detectar el modelo
3.5. Análisis de la tendencia
3.6. Análisis de la estacionalidad
TEMA 4. MÉTODOS DE ALISADO
4.1. Introducción
4.2. Métodos aplicables a series sin tendencia ni estacionalidad
4.3. Métodos aplicables a series con tendencia
4.4. Modelo de Holt-Winters
TEMA 5. MODELOS ARIMA (I)
5.1. Concepto de proceso estocástico
5.2. Procesos estacionarios y ergódicos
5.3. Modelos autorregresivos
5.4. Modelos de medias móviles
5.5. Modelos mixtos
5.6. Modelos estacionales
TEMA 6. MODELOS ARIMA (II)
6.1. Etapas necesarias en la elaboración de modelos ARIMA: visión de conjunto
6.2. Identificación del modelo
6.3. Estimación del modelo
6.4. Validación del modelo
6.5. Predicción
TEMA 7. MODELOS ECONOMÉTRICOS
7.1. Formulación y justificación del modelo
7.2. Método de los mínimos cuadrados ordinarios
7.3. Hipótesis básicas
7.4. Validación del modelo
Clases teóricas
- Horas presenciales: 0.0
- Horas no presenciales: 0.0
- Metodología de enseñanza aprendizaje:
- Competencias que desarrolla
Clases teóricas
- Horas presenciales: 75.0
- Horas no presenciales: 0.0
- Metodología de enseñanza aprendizaje:
- Competencias que desarrolla
Clases teóricas
- Horas presenciales: 0.0
- Horas no presenciales: 0.0
- Metodología de enseñanza aprendizaje:
- Competencias que desarrolla
Exposiciones y seminarios
- Horas presenciales: 11.0
- Horas no presenciales: 0.0
- Metodología de enseñanza aprendizaje:
- Competencias que desarrolla
Actividades académicas dirigidas con presencia del profesor
- Horas presenciales: 60.0
- Horas no presenciales: 0.0
- Metodología de enseñanza aprendizaje:
- Competencias que desarrolla
Exámenes
- Horas presenciales: 4.0
- Horas no presenciales: 0.0
- Metodología de enseñanza aprendizaje:
- Competencias que desarrolla
Existen dos modalidades de evaluación: semipresencial o contínua y no presencial
MODALIDAD 1 (semipresencial)
La primera de estas modalidades se basa en un método de evaluación con los siguientes criterios:
* Asistencia (25% de la nota final)
La asistencia será obligatoria y controlada por el profesor. Se admite un nivel de ausencias (justificadas o no) del 5% del total de clases (una o dos faltas como mucho). A partir de esta cifra, las ausencias penalizarán la nota final . La valoración de la asistencia se hará según el siguiente criterio:
-Nivel de asistencia igual o superior al 95%: 2.5 puntos sobre 10
-Nivel de asistencia entre el 85%-95%: 2 puntos sobre 10
-Nivel de asistencia entre el 75%-85%: 1.5 puntos sobre 10
-Nivel de asistencia menor del 75%: 0 puntos
* Trabajo (50% de la nota final)
Los alumnos procederán a realizar individualmente o en grupo, trabajos o tareas que irá concretando el profesor a lo largo del curso consistentes en: aplicaciones prácticas de los temas del programa, comentarios de lecturas, discusiones en foros de participación virtual respecto a algún tema relacionado con la asignatura, etc.
* Examen (25% de la nota final)
Al finalizar el periodo lectivo, los alumnos procederán a la realización de un examen tipo test sobre los contenidos del curso con la finalidad principal de mejorar la nota final
NOTA: para acceder a esta primera modalidad es necesario asistir a un 75% de clases presenciales.
MODALIDAD 2 (no presencial)
Los alumnos procederán a la realización de un examen final sobre los contenidos del cur-so que constará de dos partes:
-Examen teórico (50% de la nota final)
-Examen práctico (50% de la nota final)