Memoria ID-098. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2018-2019

Ortega Osona, José Antonio

Santos García, Gustavo

Sánchez León, José Guillermo

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Gestion del Repositorio Documental de la Universidad de Salamanca

1     Econometría basada en aplicaciones de R Memoria del Proyecto de Innovación y Mejora Docente ID2018/098  José Antonio Ortega, Gustavo Santos García, José Guillermo Sánchez-León Departamento de Economía e Historia Económica  20 de junio de 2019   2  Contenido  Entorno ......................................................................................................................................................... 3 Problemas identificados ............................................................................................................................... 3 Propuesta de Innovación Docente 2018-2019. ............................................................................................ 3 Contenido ..................................................................................................................................................... 4 Habilidades de R ........................................................................................................................................... 4 Habilidades econométricas .......................................................................................................................... 4 Materiales elaborados .................................................................................................................................. 4 Ejemplo de materiales: Manejo de datos ..................................................................................................... 4 Ejemplo de materiales: Teoría asintótica ..................................................................................................... 6 Ejemplo de materiales: Contraste de permutaciones .................................................................................. 6 Ejemplo de actividades: Hoja de problemas ................................................................................................ 7 Ejemplos de resultados de estudiantes ........................................................................................................ 9 Resultados: Grado en ADE .......................................................................................................................... 12 Difusión ....................................................................................................................................................... 13 Discusión ..................................................................................................................................................... 13    3 Entorno • La Econometría se imparte en los grados de Economía y ADE en la USAL. • Secuencia de 2 semestres en Economía (1 grupo), sólo 1 semestre en ADE (3 grupos). • Debido a una jubilación, todos los profesores con docencia en ADE (nuestro equipo) eramos nuevos. Ortega había estado enseñando Econometría I en Economía basada en un enfoque práctico utilizando R.  Problemas identificados • Muchos estudiantes en ADE debido a la baja tasa de progresión en años anteriores. • Muchos estudiantes de ADE tenían Econometría como la última asignatura pendiente. • A pesar de una secuencia de dos cursos de Estadística, muchos estudiantes tenían problemas para entender conceptos estadísticos básicos y nula experiencia con paquetes estadísticos o econométricos. • En ADE, Econometría es la única asignatura donde aprenden a trabajar con datos. Propuesta de Innovación Docente 2018-2019. • Coordinar la enseñanza en los 3 grupos en ADE en línea con la experiencia de Econometría I en Economía. • Basándonos en un enfoque práctico con el programa R : • Cada semana, hoja de problemas práctica autocalificada en Moodle con componentes aleatorios para evitar trampas. • Cada semana, clase de prácticas en el Aula de Informática. • Cada semana, una sesión de teoría en el aula. • Desde el primer día, ejemplos basados en datos reales que cubren todas las etapas del trabajo empírico: obtención y manejo de datos, modelización y validación de modelos, y presentación de resultados. • Trabajo de curso individual de manejo de datos con todo el análisis y la producción de documentos (word,html) 100% en R. Elegido en el plan de Innovación y Mejora Docente de la USAL para el curso 2018-19 como proyecto ID2018/098   4 Contenido Habilidades de R • Uso del entorno RStudio. • Entrada de datos: varios formatos, incluyendo datos en línea. • Gestión de datos basada en métodos de vanguardia eficientes (tidyverse) • Gráficos de alta calidad ggplot2 • Generación automática de documentos utilizando knitr. • Herramientas de modelización: • mosaic y mosaicModel: bootstrap, validación cruzada,... • Rcmdr: GUI guiada por menú Habilidades econométricas • Simulación para comprender los conceptos estadísticos. • Efectos causales para la evaluación de políticas: • Papel de los experimentos. • Comprensión del sesgo de selección • Métodos no paramétricos: knn, loess, árboles • Tratamiento en profundidad de modelos lineales. • Como ejemplo de estrategias generales de modelización: distribución en el muestreo, ML, MSE, criterios de información, conflicto sesgo-varianza. • Aplicación de las herramientas generales de modelización a otros métodos o estructuras de datos: • splines , lasso, gam • En ADE: glm , series temporales.  Materiales elaborados Ejemplo de materiales: Manejo de datos Ejemplos guiados para problemas completos incluyendo el código R, enlaces a las fuentes de datos, ejercicios y bibliografía recomendada  Disponible en http://rpubs.com/jaortega/tidyverse2 5   6 Ejemplo de materiales: Teoría asintótica El enfoque novedoso basado en la simulación, aparte de presentar la teoría la aclara con ejemplos que el estudiante puede reproducir y alterar en R de modo que fije las ideas sin perderse en los detalles ligados a los desarrollos matemáticos.  Ejemplo de materiales: Contraste de permutaciones Uno  de los conceptos estadísticos más problemáticos para los estudiantes son los contrastes de hipótesis. En el mejor de los casos, mucho estudiantes tienen una noción operativa de los contrastes como una fórmula a aplicar que cambia dependiendo de los supuestos. Esto lo aleja de los conceptos básicos que intervienen en los contrastes, como la idea de la distribución en el muestreo bajo la hipótesis nula y el p-valor. Los contrastes de permutaciones permiten ilustrar directamente lo que es un contraste de hipótesis al replicar la distribución bajo la nula emplean un recurso ingenioso: “barajar” los valores de la variable explicativa x entre las distintas observaciones de modo que a la y  correcta se le asigna una x al azar. De este modo, por construcción, el coeficiente del modelo estimado tiene un valor esperado de 0, como el de los contrastes de significatividad. La distribución en el muestreo producida en la simulación sería la distribución bajo la nula, y el p-valor de un determinado estimador se calcularía a partir del percentil empírico correspondiente en esa distribución bajo la nula. De este modo el estudiante puede comprender mejor en qué consiste un contraste y los distintos elementos que lo constituyen, apreciando qué es básico, y qué es accesorio (el supuesto concreto utilizado para derivar el contraste, …) 7    Ejemplo de actividades: Hoja de problemas  Las hojas de problemas semanales requieren trabajar con datos correspondientes a una aplicación interesante de los métodos estudiados. Una primera parte es acceder a los datos. En las primeras hojas se suelen cargar los datos directamente desde páginas web o servidores estadísticos (ej: www.ine.es). En la que se reproduce en concreto se proporcionan los datos en formato R y se la guía al estudiante en la resolución. Es un procedimiento muy orientado al estudio individual, similar al que utilizan los MOOC más prestigiosos sobre el tema. Un problema específico es que, a diferencia de en los MOOC, los estudiantes se conocen y pueden tener incentivo a “copiar”. Para limitar este problema la estrategia utilizada es doble: - Exigir que el estudiante sea capaz de explicar en las clases prácticas donde se corrige, el modo en el que ha llegado a la respuesta cuando la respuesta es correcta. - La aleatorización de preguntas, como en las preguntas 7 y 8. Consiste en preguntar a cada estudiante una variante diferente bien mediante la utilización de preguntas con un cuestionario Wiris, o de variantes múltiples con la ayuda del paquete `exams` de R.  8  9 Ejemplos de resultados de estudiantes Uno de los objetivos de la orientación práctica es que todos los estudiantes se hayan enfrentado a problemas no triviales que permitan aplicar las técnicas estudiadas y apreciar lo que pueden conseguir con ellos.  De nuevo uno de los problemas es garantizar que trabajan personalmente. Para ello se han planteado una serie de actividades que tienen en común las bases de datos con las que trabajan: los microdatos de accidentes de la DGT y el padrón de población a nivel de municipio ambos para el año 2016. Cada estudiante, mediante la utilización de preguntas aleatorizadas en un cuestionario Moodle, tiene que enfrentarse a una tarea diferente que implica relacionar los datos, calcular una tabla y realizar un gráfico con R.  Esta actividad responde a los contenidos más específicos de R del primer mes.  La actividad completada, que debía realizarse íntegramente con R, incluida la preparación del documento, tiene que subirse a un lugar específico de Studium junto con el código R que lo genera.  Se les dio un punto adicional a los estudiantes que, además de preparar el trabajo en formato Word, subieron el html al sitio www.rpubs.com. A modo de ejemplo, se reproducen dos de dichos trabajos junto con la dirección en la que se pueden ver en tamaño real:  - http://rpubs.com/Enrique_Beneitez/436475 - http://rpubs.com/pablo97/435648  10    11   12 Resultados: Grado en ADE • Una gran mayoría de los estudiantes matriculados participaron en todas las actividades semanales. • Baja tasa de abandono. • Buenas calificaciones en evaluación continua (40% de nota final) A la mayoría de los estudiantes les va bien en los exámenes (60% de calificación final, mínimo 4/10) • Muy alta tasa de progresión • Alta motivacion • Algunas actuaciones destacadas. Resultados de los estudiantes de Econometría de ADE, 2018-2019, Grupos 1, 2 y 3 Concepto Total 1ª Convocatoria 238 Presentados 203 Aprobados 131 Sobresaliente 10 Notable 42 Aprobado 79 Suspenso 72 No presentados 35 2ª Convocatoria 110 Presentados 74 Aprobados 58 Sobresaliente 0 Notable 8 Aprobado 50 Suspenso 23 No presentados 36 Superan (%) 79.4% Sobresaliente 5% Notable 26% Aprobado 68%  El proyecto ha tenido éxito en llegar a la gran mayoría de los estudiantes y en términos de habilidades y conocimientos adquiridos.  13 Difusión El proyecto se ha expuesto, con una acogida muy favorable, en las siguientes conferencias: • Econometrics: A hands-on approach using R, en el Innovation and Experiences in Teaching Symposium, II International Teaching Week, Facultad de Economía y Empresa, Universidad de Salamanca el 14 de febrero de 2019 • Econometría basada en aplicaciones de R, en las XI Jornadas de Docencia en Economía, Universidad de Zaragoza, Zaragoza, 30 y 31 de mayo de 2019 Discusión • La capacidad para llevar a cabo investigaciones empíricas y trabajar con datos es una habilidad necesaria para los graduados tanto en economía como en ADE. • El enfoque tradicional, basado principalmente en la teoría y en los ejemplos enlatados. o Pierde muchos estudiantes o No los deja en condiciones de realizar su propio análisis. • El enfoque aplicado llevado a cabo dentro de este proyecto: o Enfatiza la comprensión de conceptos a través del uso de la simulación. o Proporciona competencias que son muy útiles en el mercado laboral. o Consigue experiencia a través de las tareas semanales. o Capacita a los estudiantes para ampliar individualmente sus conocimientos para cualquier tarea específica que puedan necesitar para el futuro, incluida su TFG. 

Econometría basada en aplicaciones de R

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Econometría basada en aplicaciones de R

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