Haber cursado la asignatura previa introductoria: "Tratamiento y análisis exploratorio de datos económicos".
A la hora de tomar decisiones en el ámbito de la Economía o la Empresa, es necesario analizar la realidad sobre la cual se establecen las oportunas hipótesis de trabajo. Esta realidad suele ser compleja, estando constituida por un tejido de múltiples variables, relacionadas con distinta intensidad, de diversa naturaleza e importancia con relación al fenómeno económico o empresarial en estudio.
En este contexto, la Estadística dota al análisis de datos económicos de una batería de técnicas que permiten el estudio de esta realidad, adaptándose al tipo de variables y campo de la Economía y Empresa objeto de estudio a fin de extraer de las mismos la máxima información relevante. Este conjunto de técnicas es tratado en esta asignatura, permitiendo al analista o investigador, entre otros resultados, extraer la información relevante dentro de una masa de datos económicos agrupados en numerosas variables, agrupar a los casos en estudio en grupos de características homogéneas, y verificar patrones relacionales entre variables de tipo cuantitativo y cualitativo. Además, se dará preferencia a las últimas herramientas analíticas gráficas cara a representar los resultados obtenidos de un modo fácilmente entendible, y se primará la interpretación económica de dichos resultados.
Aunque estas técnicas son aplicadas habitualmente en múltiples ramas de la Ciencia Económica en la que se trabaja con múltiples variables y actores, en esta asignatura se incidirá especialmente en el análisis sectorial, es decir, en la caracterización y modelización del comportamiento de las unidades productivas y agentes y/o actores que integran un determinado sector económico, analizando las variables de tipo económico, financiero y técnico que caracterizan a estas unidades; y dando preferencia a sectores relacionados con la economía energética y ambiental (sector eléctrico, sector generador de energías renovables, etc.) Para ello se explotará la información presente en bases de datos públicas y privadas, como es el caso de la base de datos SABI, que ofrece una elevada y minuciosa masa de información sobre los actores que integran un determinado sector.
De acuerdo con la filosofía de aprendizaje que subyace al Máster, todas las metodologías y técnicas de análisis serán tratadas de modo eminentemente empírico mediante el uso y manejo del software especializado de análisis de datos R.
| Competencias propias de la asignatura | |
|---|---|
| Código | Descripción |
| CB06 | Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
| CB07 | Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio |
| CB08 | Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios |
| CB09 | Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades |
| CB10 | Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. |
| CE04 | Ser capaz de identificar las variables relevantes que caracterizan a los actores que integran un determinado sector económico a partir del empleo de técnicas de identificación de la información relevante, mediante el empleo de software especializado. |
| CE05 | Ser capaz de segmentar un sector económico en grupos de actores con características homogéneas, representar visualmente esa segmentación, y explicitar tales características, mediante el empleo de software especializado. |
| CE06 | Ser capaz de modelizar el comportamiento de los actores que integran un sector económico mediante modelos estadístico-econométricos, tanto con respecto a variables de naturaleza cuantitativa, como cualitativa; mediante el empleo de software especializado. |
| CG01 | Saber trabajar en equipos multidisciplinares y gestionar el tiempo de trabajo, obteniendo resultados relevantes en el ámbito de la decisión empresarial o de la investigación avanzada de los fenómenos económicos. |
| CG02 | Ser capaz de generar y desarrollar de forma independiente propuestas innovadoras y competitivas en la investigación y en la actividad profesional en el ámbito del análisis de datos económicos. |
| CG03 | Ser capaz de identificar problemas y evaluar la aplicabilidad de las técnicas de análisis y modelización más adecuadas para su resolución, utilizando para ello software estadístico y econométrico especializado. |
| CG04 | Ser capaz de presentar públicamente los resultados de una investigación o un informe técnico, por medio de software y aplicaciones tecnológicas y digitales en cualquier medio económico especializado (publicación científica) o ante cualquier foro profesional (académico o empresarial), a todos los niveles de especialización. |
| CT01 | Fomentar el espíritu innovador, creativo y emprendedor. |
| CT02 | Desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad de crítica y autocrítica. |
| CT03 | Ser capaz de realizar un proceso de aprendizaje autónomo y responsable. |
| Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
|---|---|
| Descripción | |
| Conocer la clasificación y características de las técnicas de análisis de datos multivariante. | |
| Saber cuándo y con qué objetivo aplicar las diversas técnicas de análisis de datos multivariante a diversos problemas de índole económica y empresarial. | |
| Saber identificar las técnicas de análisis multivariante más apropiadas en el caso específico del análisis económico sectorial. | |
| Saber seleccionar las variables más relevantes que caracterizan a un sector económico. | |
| Saber diferenciar grupos homogéneos de unidades productivas o actores en el sector, y caracterizar tales grupos. | |
| Saber modelizar las relaciones entre las variables relevantes que caracterizan al sector, tanto si tienen carácter cuantitativo como si tienen carácter cualitativo. | |
| Saber manejar software estadístico para la aplicación de dichas técnicas en el ámbito socioeconómico. | |
| Resultados adicionales | |
| No se han establecido. |
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Tema 1: Introducción al análisis multivariante de datos económicos: aplicación al análisis de los sectores económicos.
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Tema 2: Tema 2. ¿Qué analizar? Técnicas de selección y síntesis de la información relevante: análisis factorial. Aplicación con R.
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Tema 3: ¿Quién es quién? Técnicas de agrupación de casos y segmentación de los actores de un sector económico. Clusterización jerarquizada y de k-medias. Aplicación con R.
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Tema 4: ¿Cómo se comportan? Modelos econométricos aplicados al análisis sectorial: especificidad de la estimación con datos de corte transversal. Aplicación con R.
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Tema 5: No todo son números. Técnicas de análisis de información cualitativa aplicadas al análisis sectorial: medición y visualización avanzada de la asociación entre variables cualitativas y modelos logarítmico-lineales. Aplicación con R.
| Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Descripción | |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Combinación de métodos | CB06 CB07 CB08 CB10 CE04 CE05 CE06 CG02 CG03 CT01 CT02 CT03 | 0.4 | 10 | N | N | Metodologías empleadas: Método expositivo/Lección magistral Lectura y análisis de artículos y recensiones. | |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] | Combinación de métodos | CB06 CB07 CB08 CB09 CE04 CE05 CE06 CG01 CG03 CT02 CT03 | 0.8 | 20 | N | N | Metodologías empleadas: Estudio de casos; resolución de problemas y/o casos; prácticas; talleres y seminarios. | |
| Presentación de trabajos o temas [PRESENCIAL] | Otra metodología | CB09 CG01 CG04 CT01 CT02 | 0.2 | 5 | S | S | Metodología empleada: Presentación de memorias, informes o trabajos; de modo individual y/o colectivo. | |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL] | Trabajo dirigido o tutorizado | CB06 CB07 CB08 CB09 CB10 CE04 CE05 CE06 CG01 CG02 CG03 CG04 CT01 CT02 CT03 | 0.5 | 12.5 | N | N | Esta actividad incluye: tutorías, tanto individuales como grupales. | |
| Prueba final [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CB06 CB07 CB08 CB09 CB10 CE04 CE05 CE06 CG01 CG02 CG03 CG04 CT01 CT02 CT03 | 0.1 | 2.5 | S | S | ||
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Combinación de métodos | CB06 CB07 CB08 CB09 CB10 CE04 CE05 CE06 CG01 CG02 CG03 CG04 CT01 CT02 CT03 | 2.4 | 60 | S | S | Metodologías empleadas: Trabajo dirigido o tutorizado; trabajo autónomo; trabajo en grupo. | |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | CB06 CB07 CB08 CB10 CE04 CE05 CE06 CG02 CG03 CT02 CT03 | 1.6 | 40 | N | N | ||
| Total: | 6 | 150 | ||||||
| Créditos totales de trabajo presencial: 2 | Horas totales de trabajo presencial: 50 | |||||||
| Créditos totales de trabajo autónomo: 4 | Horas totales de trabajo autónomo: 100 | |||||||
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
| Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
| Prueba final | 40.00% | 100.00% | Esta prueba final puede ser diferente según si el alumno opta por la evaluación continua o por la evaluación no-continua. |
| Trabajo | 40.00% | 0.00% | Se evaluarán los informes y trabajos que han sido propuestos a lo largo del curso. |
| Realización de actividades en aulas de ordenadores | 20.00% | 0.00% | Se evaluarán actividades realizadas en el aula tales como la presentación de trabajos y temas, resolución de ejercicios y problemas en clase, o el aprovechamiento de las clases. |
| Total: | 100.00% | 100.00% |
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Evaluación continua:La suma ponderada de la prueba final, los otros sistemas de evaluación (en su caso), y la resolución de los casos prácticos ("Trabajo") debera sumar, para superar la asignatura, al menos la calificación de 5 sobre 10. Es obligatoria la presentación a la prueba final, en caso contrario se calificará al alumno/a, independientemente de las otras actividades evaluables realizadas, como "No Presentado".
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Evaluación no continua:Se facilitará la realización de las distintas actividades formativas evaluables al alumno que no pueda acogerse al sistema de evaluación continua.
| No asignables a temas | |
|---|---|
| Horas | Suma horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] | 10 |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Combinación de métodos] | 20 |
| Presentación de trabajos o temas [PRESENCIAL][Otra metodología] | 5 |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] | 12.5 |
| Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 2.5 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Combinación de métodos] | 60 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 40 |
| Actividad global | |
|---|---|
| Actividades formativas | Suma horas |