P oyec o de Inno ación
Con oca o ia 2023/2024
Nº de P oyec o 466
Sis ema de
ayuda al
desa ollo de
modelos
economé icos
sob e lenguaje R
Responsable del P oyec o
Lo enzo Esco
Facul ad de Es udios Es adís icos
Depa amen o de Economía Aplicada, Pública y Polí ica
P oyec o de inno ación
“Inno a Docencia” de la UCM
Con oca o ia 2023/2024
P oyec o núme o 466
Sis ema de ayuda al desa ollo de modelos economé icos sob e lenguaje R
Lo enzo Esco 1, Ignacio Aliende Po edano2, Alicia Pé ez-Alonso1, José Luis B i a-Paja3,
C is obal Pa eja Flo es4
1
Dp o. Economía Aplicada, Pública y Polí ica,
Facul ad de Es udios Es adís icos, Uni e sidad Complu ense de Mad id
2
Dp o. Economía Aplicada, Pública y Polí ica,
Facul ad de Ciencias Económicas y Emp esa iales, Uni e sidad Complu ense de Mad id
3
Dp o. Es adís ica y Ciencia de los Da os,
Facul ad de Es udios Es adís icos, Uni e sidad Complu ense de Mad id
4
Dp o. de Sis emas In o má icos y Compu ación,
Facul ad de Es udios Es adís icos, Uni e sidad Complu ense de Mad id
RESUMEN: El obje i o undamen al de es e p oyec o es el de p opo ciona un sis ema de ayuda
a la docencia de la asigna u a de econome ía u ilizando el lenguaje R (SADMER). Es e
lenguaje es adís ico de código abie o p esen a un g an núme o de en ajas y po ello es el que
se u iliza en las asigna u as de Econome ía en la Facul ad de Es udios Es adís icos. Po
ejemplo, hay disponibles una g an a iedad de paque es en la pla a o ma CRAN, po lo que es
posible aplica odas las écnicas economé icas que se impa en en los cu sos de econome ía.
Po o o lado, R ambién p esen a una se ie de des en ajas en e a o os so wa es
elacionadas p incipalmen e con su cu a de ap endizaje y con la necesidad de ges iona
adecuadamen e la abundancia de ecu sos, lib e ías y unciones disponibles pa a la
modelización economé ica. P ecisamen e pa a supe a algunas de es as limi aciones,
p esen amos SADMER, un sis ema de he amien as y ecu sos pa a la enseñanza de la
econome ía con R que acili a la p epa ación del alumnado a a és de guías eó icas y
p ác icas, ejemplos de código, y una aplicación web que acompaña al usua io en la esolución
de los e os que plan ea el modelo economé ico. De es a o ma, pensamos que el sis ema de
ayuda a la docencia acili a el en oque lipped class oom y da un impulso a la aplicación de
modelos economé icos en p oyec os eales.
Con enido
1. Obje i os p opues os en la p esen ación del p oyec o ............................................................. 1
2. Obje i os alcanzados ..................................................................................................................... 3
3. Me odología empleada en el p oyec o......................................................................................... 4
4. Recu sos humanos ......................................................................................................................... 5
5. Desa ollo de las ac i idades ........................................................................................................ 6
6. Re e encias Bibliog á icas ........................................................................................................... 11
7. ANEXOS ......................................................................................................................................... 13
ANEXO 2. Caso p ác ico de aplicación de la guía web.......................................................................... 14
ANEXO 3. Guías didác icas pa a el epaso de la u ilización de R ......................................................... 15
ANEXO 4. Guías didác icas del con enido eó ico y de aplicaciones p ác icas de cada capí ulo
de la asigna u a .................................................................................................................................... 16
ANEXO 5. Ap ende a ap ende R......................................................................................................... 18
ANEXO 6. La IA es u amiga, úsala ........................................................................................................ 19
ANEXO 7. Da a Camp o he class oom .............................................................................................. 21
ANEXO 8. Recu sos didác icos de au oe aluación p esencial: Wooclap ............................................. 23
ANEXO 9 Recu sos didác icos de au oe aluación asinc ónica: los cues iona ios de R/exams ............ 25
1
1. Obje i os p opues os en la p esen ación del p oyec o
En un mundo cada ez más impulsado po los da os, la econome ía eme ge como una b újula
que guía a economis as, in es igado es y es udian es a a és de un con ex o de ince idumb e
económica. Enseña econome ía no es simplemen e impa i conocimien os écnicos sob e
modelos y es adís icas; es inspi a al es udian ado a desen aña las complejas elaciones que
igen nues as economías y sociedades. Po lo an o, la enseñanza de la econome ía debe
cen a se en desa olla las compe encias del alumnado, de modo que puedan aplica es os
conocimien os pa a comp ende y esol e p oblemas económicos y sociales en el mundo eal.
En es e abajo p esen amos un Sis ema de Ayuda a la Enseñanza de Modelización
Economé ica u ilizando el lenguaje R (SADMER), un p oyec o diseñado pa a ayuda al
alumnado de econome ía en el desa ollo de modelos de eg esión con R. Hemos c eado un
ma co pa a la docencia de la econome ía que p opo ciona una se ie de ecu sos didác icos al
es udian ado que acili an el ap endizaje de los con enidos p opios de la asigna u a de
econome ía y su aplicación en la p ác ica median e lenguaje R.
Es e p oyec o se ha implemen ado y desa ollado inicialmen e pa a es udian es de econome ía
de la Facul ad de Es udios Es adís icos de la Uni e sidad Complu ense de Mad id. Pe o
pensamos que pod ía se adap ado pa a la enseñanza de la econome ía en o as i ulaciones
y p og amas o ma i os. Nues o es udian ado no son es udian es ni de economía ni de
ma emá icas. Se a a de es udian es de los G ados en Es adís ica Aplicada y de Ciencia de
Da os Aplicada, que se ca ac e izan po p opo ciona una o mación en análisis de da os
eminen emen e p ác ica, con muchas aplicaciones. De hecho, la asigna u a de Econome ía
es á concebida en el plan de es udios como una asigna u a del Módulo Aplicaciones de la
Es adís ica, jun o o as como Sociología, Ma ke ing o Bioes adís ica. Se a a de una asigna u a
de 3e /4o cu so.
Nues o alumnado iene un amplio conocimien o an o de es adís ica eó ica, como de
in e encia, mues eo, y de las p incipales écnicas de análisis mul i a ian e (y algunas écnicas
de análisis de eg esión lineal pe o no odas). Una g an en aja es que nues o es udian ado
conoce el lenguaje R. Cu san en p ime o de g ado una asigna u a de so wa e es adís ico (R,
SAS, Py hon) y aplican R en o as asigna u as del g ado an es de llega a la asigna u a de
econome ía.
Con es os an eceden es, el en oque de nues a asigna u a es eminen emen e p ác ico, y con la
inalidad p incipal de enseña a nues o alumnado de es adís ica cómo u ilizamos los
economis as la Es adís ica y la Ciencia de Da os, cómo aplicamos los economis as los modelos
de eg esión en el análisis económico. Y haciendo siemp e e e encia a ejemplos p ác icos
como ¿Es án ealmen e disc iminadas las muje es?, ¿cuán o?; ¿cuán o ale u casa?; ¿han
sido e icaces las e o mas del me cado de abajo?; ¿son e icaces los subsidios pa a mejo a
la igualdad?; ¿se ha cumplido en la úl ima década la Ley de Okun en España?; e c.
La mejo a de la docencia de los modelos economé icos a a és del uso del lenguaje de
p og amación R puede abo da se desde a ias pe spec i as. P ime o, la in eg ación de R en la
enseñanza de econome ía acili a la aplicación p ác ica y el análisis empí ico, como se des aca
en el desa ollo de una biblio eca de casos comp ensi a pa a la economía ambien al (Chen,
2023) y la mac oeconomía (Long and Tu ne , 2020). Es a es a egia no sólo mejo a la
comp ensión concep ual, sino que ambién p epa a al alumnado pa a en en a p oblemas de
las líneas in es igación ac uales den o del campo de conocimien o. Aunque la asigna u a no
abo da explíci amen e el uso de R, se puede in e i que la inclusión de he amien as de so wa e
especializadas, como R, en la enseñanza de econome ía es cohe en e con las endencias
gene ales en la educación supe io de in eg a ecnología y mé odos p ác icos pa a mejo a la
calidad de la enseñanza y el ap endizaje (Sca alon e al., 2020).
Además, la adopción de R puede se is a como pa e de un en oque más amplio de la
pedagogía basada en la ecnología, que se ha mos ado e ec i a en o os campos, como la
2
enseñanza del idioma inglés y la educación ísica (Zhou e al., 2023). Es o no sólo e ue za la
comp ensión eó ica, sino que ambién p opo ciona compe encias p ác icas aliosas pa a el
es udian ado, alineándose con las endencias con empo áneas de in eg ación de la ecnología
en la educación (Chen, 2023; Sca alon e al., 2020).
En la búsqueda de un so wa e de código abie o, el lenguaje R o ece a ias en ajas en
compa ación con o as aplicaciones como G e l o Py hon en el con ex o de econome ía. En el
ámbi o de la econome ía inancie a, po ejemplo, R se compa a a o ablemen e con EViews y
G e l en el modelado de se ies empo ales inancie as, aunque cada so wa e iene sus p opias
en ajas y des en ajas (Liashenko e al., 2018)
En é minos gene ales, R sob esale po su lexibilidad, su comunidad de apoyo y la
disponibilidad de ecu sos especializados pa a econome ía (Vinod, 2008; Zeileis and Koenke ,
2008; Yal a, 2010; Heiss, 2020; Fe nández-A ilés and Mon e o, 2024;). R cuen a con una
amplia comunidad de usua ios y desa ollado es que con ibuyen con paque es especializados
y ac ualizaciones egula es, lo que puede acili a la ealización de análisis es adís icos
a anzados y la implemen ación de mé odos ecien es (Imankhan, 2023).
Aunque puede habe desa íos elacionados con la cu a de ap endizaje de R y la necesidad de
in eg ación con o os so wa es, es as limi aciones se en con a es adas po su capacidad
pa a ealiza análisis complejos y su adap abilidad a las necesidades cambian es de la
in es igación (Haghish, 2019; Imankhan, 2023; Wa d, 2013). Adicionalmen e, conside amos
que con la u ilización de R en nues a docencia los alumnos adquie en o e ue zan sus
des ezas en el uso del lenguaje es adís ico, lo que edunda á en una mayo empleabilidad de
nues os eg esados, ya que cada ez es más gene alizado el uso de es e lenguaje en las
emp esas y o ganizaciones, los u u os empleado es de nues os es udian es.
Una de las p incipales des en ajas del uso de R es, cu iosamen e, la abundancia de lib e ías y
unciones, ya que en muchos casos son a ias las que ealizan las mismas unciones, siendo
complejo desen aña la ma aña de opciones que o ecen pa a aplica a cada in es igación.
Con R sí es posible aplica odos los mé odos y écnicas que in oluc a la econome ía, pe o no
odas esas écnicas y con as es es án disponibles en un paque e único que se ajus e al
con enido de la asigna u a. Es deci , nadie se enca ga de adminis a o ges iona un paque e
que incluya algo simila a un menú con las di e en es opciones y écnicas de eg esión que
aho e iempo al es udian e o in es igado .
En es e sen ido, no es posible aplica el mé odo de ap endizaje u ilizado en paque es
come ciales como SPSS, E iews o S a a, donde, sin conoce odas las écnicas, se puede i
explo ando po los menús y po sus documen os de ayuda, a e que écnicas o ece el
p og ama e in es iga cada una de ellas de o ma in ui i a. No es posible ealiza es e
ap endizaje con R, po que simplemen e no exis e dicho menú de écnicas es adís icas
disponibles.
El obje i o undamen al de es e p oyec o es el de p opo ciona un sis ema de ayuda a la
docencia de la asigna u a de econome ía u ilizando el lenguaje R (SADMER). Y pa a ello los
obje i os pa icula es p opues os en la p esen ación del p oyec o ue on
Obje i o 1. P o ee al es udian ado un conjun o de ecomendaciones ac ualizadas que le guíen
en el p oceso de aplicación del p ocedimien o economé ico a los modelos de eg esión
en R. En pa icula , con as es de especi icación y diagnosis del modelo de eg esión
múl iple en econome ía, a amien os en e a p oblemas del modelo de eg esión
múl iple e indicación de los paque es a emplea .
Obje i o 2. In eg a en la asigna u a de Mé odos Economé icos en Economía y Finanzas en
pa icula , y en cualquie asigna u a que u ilice la econome ía, en gene al, un ecu so de
ayuda y o ien ación en pa alelo al p og ama, ac i idades y casos que ayuden al
es udian ado a comple a las p ác icas y eco da las explicaciones expues as en el aula
Obje i o 3. Sin e iza en un ecu so ac ualizado pe manen emen e los pun os cla e del
p og ama de Mé odos Economé icos en Economía y Finanzas del G ado en Es adís ica

3
Aplicada. Los ecu sos i án con o mándose con los di e en es modelos y con as es a
medida que se ayan iendo en el cu so de o ma que el p opio sis ema de ayuda si a
como ma e ial de apoyo al es udian ado pa a consolida los emas. Se a a pues de i
dando de al a a di e en es pa es del sis ema de Ayuda a media que se a anza en la
asigna u a de o ma que el es udian ado i á iendo como c ece dicha he amien a y se a
comple ando has a llega a o ma se comple amen e con el conjun o de odos los emas,
modelos y con as es que in eg an el ema io de la asigna u a.
Obje i o 4 P o undiza en los obje i os de dicha asigna u a, en pa icula : P oblemas de mala
especi icación, e o es de medida, da os incomple os, mues as no alea o ias y
obse aciones a ípicas. También se p o undiza á en los mé odos de eg esión an e
he e oscedas icidad, au oco elación, mul icolinealidad y endogeneidad (MCG, MC2E,
e c.), inco po ando elemen os p opios del a ance en los úl imos años de la ma e ia.
2. Obje i os alcanzados
A pa i de es a p opues a inicial hemos ido desa ollando la he amien a de ayuda SADMER
que nos ha pe mi ido alcanza sa is ac o iamen e los obje i os inicialmen e p opues os. En
pa icula , el desa ollo del sis ema de ayuda obje o de es e p oyec o se ha ma e ializado en los
los siguien es obje i os alcanzados:
- P epa ación del i ine a io y mapa concep ual de la Asigna u a de Econome ía. Es e
mapa concep ual pe mi e ene una isión de conjun o de los con enidos y obje i os
docen es de la asigna u a de Econome ía, lo que pe mi i á iden i ica las aplicaciones
de R que se á necesa io inco po a a lo la go del cu so.
- Elabo ación de una memo ia jus i ica i a del Uso de R pa a la docencia de Econome ía,
en el que se incluya una e isión de aspec os undamen ales de R como la Consola y
los IDE de R (Rs udio, RCommande , Ra le o Radian ) que acili an el uso de R pa a el
análisis economé ico y el concep o de las lib e ías y paque es de R
- Elabo ación y/ p esen ación de los di e en es elemen os del Sis ema de Ayuda
SADMER:
i. Elabo ación de un Chea shee o guía ápida pa a la aplicación del análisis
economé ico en R
ii. Ma e ial didác ico (guías de ayuda) pa a el uso de R (in oducción al uso gene al
de R)
iii. Ma e ial didác ico (guías eó icas y p ác icas) en el que se p esen an los
p incipales elemen os eó icos de cada capí ulo adap ado a las écnicas y mé odos
u ilizados po las di e en es lib e ías y unciones de R que hemos empleado en la
p epa ación de los eje cicios p ác icos (en o ma de sc ip s de R) de cada capí ulo.
En pa icula se han p esen ado guías pa a los siguien es apa ados del ema io:
- Tes de Cambio Es uc u al y modelos lineales
- Tes He e ocedas icidad;
- Tes Raíces uni a ias y coin eg ación;
- Tes de Au oco elación y co elaciones con empo áneas;
- P ocedimien os especi icación au omá ica de modelos uni a ian es ARMA
- Endogeneidad, Va iables Ins umen ales y mínimos cuad ados en dos e apas;
- Es imación de modelos lineales con Da os de panel;
- Modelos de Reg esión cuan ílica;
- SIG y modelos de econome ía espacial.
4
i . Ma e ial didác ico pa a ap ende a ap ende R (CRAN Task Views, R-blogge s,
S ack O e low, e c)
. He amien as de apoyo a la p og amación en R u ilizando la In eligencia A i icial
Gene a i a (Cha GPT, Gemini and Gi Hub Copilo )
i. Recu sos pa a el au oap endizaje en línea sob e R: Aulas Da aCamp
ii. Recu sos pa a la Au oe aluación p esencial (Kahoo /Wooclap)
iii. Recu sos pa a la Au oe aluación no p esencial (cues iona ios con R/Exámenes)
Po úl imo, y como obje i o alcanzado, aunque no inicialmen e p og amado, hemos enido la
opo unidad de da di usión a los esul ados de nues o p oyec o ya que han sido p esen ados
al Fi s In e na ional Con e ence in Teaching Inno a ions in Economics, o ganizado po
ASEPELT en la Uni e sidad Miguel He nández, el 18 de junio en la ciudad de Elche. Un
esumen de dichos esul ados a a se ambién publicados como capí ulo en un lib o sob e
inno ación docen e edi ado po los p o eso es Ma ía del Ca men Valls y José Ma ía Mon e o
que a a se p óximamen e publicado po la edi o ial Sp inge Na u e (ISBN 978-3-031-72548-
7)
3. Me odología empleada en el p oyec o
La me odología empleada se a ha jus ado a cada uno de los obje i os p opues os.
1. Se ha e isado el p og ama y los con enidos de la asigna u a pa a ealiza el mapa
concep ual de la asigna u a
2. Una ez de ec adas las necesidades de con enidos de la asigna u a se han ido
ecopilando y elabo ando los ma e iales didác icos que con o man el sis ema de Ayuda.
Algunas de es as guías didác icas habían sido p e iamen e elabo adas po los
p o eso es de la asigna u a y an sólo ha habido que adap a las y ac ualiza las.
3. O os ecu sos didác icos han enido que se elabo ados pa a el p oyec o. Po ejemplo,
la elabo ación Chea shee o guía ápida pa a la aplicación del análisis economé ico en
R, que se ha diseñado como una he amien a web alojada en la siguien e di ección
(asequible al público gene al) h ps://sadme .c ea ed.app
4. O o de los ecu sos empleados ha sido la IA Gi hubCopilo que ha sido in eg ada den o
de la IDE de Rs udio y p esen ada al es udian ado como ecu so de ayuda a la
p og amación.
5. Se han desa ollado nue os cues iona ios de epaso u ilizando la he amien a Wooclap,
que iene la en aja, en e aplicaciones como Khoo (que es la que se enía u ilizando
an e io men e) que es á pe ec amen e in eg ada den o de la pla a o ma de Moodle que
es la u ilizada po la UCM en su campus i ual
6. Al inicio del cu so se p ocedió a da de al a dos g upos en la pla a o ma Da aCamp o
he class oom, y se mandó es a eas al es udian ado a a és de es a pla a o ma de
ap endizaje. Es a a ea consis ía en la ealización de es cu sos de la pla a o ma
elacionados con la asigna u a. Cada uno de esos cu sos se cumplimen aba en 4 ho as.
Los cu sos elegidos ue on (iniciación a R, Reg esión con R, y Análisis de se ies
empo ales con R)
5
7. Se ha u ilizado la lib e ía R/exams pa a p opone una se ie de cues iona ios in eg ados
den o de la pla a o ma de Moodle que es la u ilizada po la UCM en su campus i ual,
y que pe mi ían ob ene una au oe aluación con inua del es udian ado. Pa a acili a es a
e aluación cada cues iona io pe mi ía has a dos in en os, ma cando después del
p ime o la pun uación ob enida, con lo que se da la opo unidad de co egi y mejo a las
espues as en el segundo in en o.
8. Po úl imo, pa a incen i a el uso au ónomo de odas es as he amien as, se p opuso un
hacka hon de p edicción económica, donde el alumnado, o ganizado po g upos de es
o 4 es udian es, enía que desca ga los da os de las bases del minis e io de Economía
(Dg de P e isión y coyun u a), que con enían más de 9000 se ies empo ales de
di e en es a iables económicas nacionales e in e nacionales de di e en e pe iodicidad.
Los equipos u ie on que implemen a odas las ases del desa ollo de un modelo
economé ico de una mane a p ác ica. La in oducción de cie a compe i i idad en e los
g upos supuso un alicien e más que se e lejó en algunos abajos de al a calidad.
4. Recu sos humanos
Equipo del P oyec o:
1. Lo enzo Esco Mangas
(PDI UCM esponsable del p oyec o, Dp o. de Economía Aplicada, Pública y Polí ica,
Facul ad de Es udios Es adís icos) [email p o ec ed]s
2. Ignacio Aliende Po edano
(PDI UCM Dp o. Economía Aplicada, Pública y Polí ica, Facul ad de Ciencias
Económicas y Emp esa iales, Uni e sidad Complu ense de Mad id) [email protected]
3. Alicia Pé ez Alonso
(PDI UCM, Dp o. de Economía Aplicada, Pública y Polí ica, Facul ad de Es udios
Es adís icos) ape [email protected]
4. José Luis B i a Paja
(PDI UCM, Dp o. de Es adís ica y Ciencia de los Da os, Facul ad de Es udios
Es adís icos) jlb i a@es ad.ucm.es
5. C is óbal Pa eja Flo es
(PDI UCM, Dp o. de Sis emas In o má icos y Compu ación, Facul ad de Es udios
Es adís icos) cpa [email protected]
6
5. Desa ollo de las ac i idades
Una de las p ime as ases en del desa ollo del p oyec o de inno ación ha sido el de in eg a el
mapa concep ual de la asigna u a de Econome ía con un i ine a io o ma i o que incluyese una
secuencia de sesiones y emplease los dis in os ecu sos. G acias a es e mapa concep ual el
alumnado no sólo ob iene una isión global de la asigna u a sino que les ab e los ojos sob e
qué écnicas pueden u iliza se en los p oyec os en los que empleen la modelización
economé ica (Figu a 1).
Figu a1
El i ine a io docen e en el que se plasma el an e io mapa concep ual es el siguien e:
• Capí ulo 1. In oducción al cu so.
• Capí ulo 2. Reg esión Lineal y Mínimos Cuad ados O dina ios, mul icolinealidad y es
de cambio es uc u al.
• Capí ulo 3. Modelos con da os de sección c uzada I: he e ocedas icidad.
• Capí ulo 4. Modelos con Se ies Tempo ales I: Raíces Uni a ias, es aciona iedad,
coin eg ación, eg esiones espu ias y modelos de co ección del e o .
• Capí ulo 5. Modelos con Se ies Tempo ales II: au oco elación, indicado es
adelan ados y modelos ARMAX.
• Capí ulo 6. Modelos con Se ies empo ales III: he e oscedas icidad y se ies
empo ales inancie as (GARCH).
• Capí ulo 7. Modelos con da os de sección c uzada II: endogeneidad, a iables
ins umen ales y Mínimos Cuad ados en dos E apas.
• Capí ulo 8. Modelos de eg esión con da os de panel: e ec os ijos, e ec os alea o ios y
mix os.
• Capí ulo 9. Modelos con a iables dependien es cuali a i as.
• Capí ulo 10. In e encia causal y e aluación de polí icas económicas.
• Capí ulo 11. Modelos de eg esión cuan ílica.
• Capí ulo 12. Modelos de econome ía espacial.
• Capí ulo 13. Modelos de supe i encia.
13
7. ANEXOS
ANEXO 1. Mapa concep ual Comple o de la Asigna u a de Econome ía
h w
R
P
R z R ...
h h P
R
h
P
h ...
R
z
A
z
P z
AR A
. R
P P
AR AR
P
A
P h
R
j
R ...
aciona iedad
R
R

14
ANEXO 2. Caso p ác ico de aplicación de la guía web
CASO PRÁCTICO DE APLICACIÓN DE LA GUIA WEB
Aplicación del Modelo Economé ico al Análisis del Impac o del Gas o en Educación sob e el C ecimien o
Económico:
1 Desc ipción de los Da os:
Pa a es e análisis, u ilizamos da os de panel que combinan da os de sección c uzada y se ies
empo ales. Los da os p o ienen de di e en es países de la UE a lo la go de a ios años y con ienen
in o mación sob e el gas o en educación (como po cen aje del PIB) y el c ecimien o del PIB anual.
Con amos con los da os de 28 países de la UE con da os quinquenales pa a el pe iodo 2000-2020 (4
obse aciones pa a cada país)
Va iables:
- `coun y`: Iden i icado del país
- `pe iod`: pe iodo de 5 años
- `educa ion_expendi u e`: Gas o en educación (como po cen aje del PIB)
- `gdp_g ow h`: C ecimien o del PIB anual (%)
- `o he _con ols`: (p.ej., in lación, in e sión ex anje a di ec a, e c.)
2. De ección de los P oblemas Economé icos
Los p oblemas ípicos de panel pueden se :
- He e ogeniedad de la sección c uzada: Exis encia de e ec os di e enciados pa a cada país
- Endogeneidad: Cuando exis e alguna causa común no obse able elacionada an o con la a iable
dependien e como con los e ec os ijos no obse ables
- He e ocedas icidad: Cuando la a ianza de los e o es de cada sección c uzada son di e en es.
En consecuencia, aplica emos es os es economé icos:
- Tes de E ec os Fijos: Tes F de sumas esiduales modelo pooled s e ec os Fijos
- Endogeneidad: Tes de Hausman.
Un ejemplo de aplicación del Tes de Hausman con la lib e ía plm:
>model_ ixed <- plm(gdp_g ow h ~ educa ion_expendi u e + o
he _con ols, da a = panel_da a, model = "wi hin")
>model_ andom <- plm(gdp_g ow h ~ educa ion_expendi u e +
o he _con ols, da a = panel_da a, model = " andom")
>hausman_ es <- ph es (model_ ixed, model_ andom)
3. Es imación del modelo según Endogeneidad
- An e la p esencia de Endogeneidad ( es de Hausman) hab ía que u iliza el es imado de p ime as
di e encias o de e ec os ijos. Si exis en a iables Explica i as ijas en el iempo hab ía que u iliza el
es imado CRE (Co ela ed Randmom E ec s)
- Si no exis e p oblema de endogeneidad ( es de Hausman) en onces debe aplica se el modelo de
e ec os Alea o ios, y gene aliza lo a un modelo con e ec os alea o ios ambién en los coe icien es de
impac o (Es imado de modelos Mix os)
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ANEXO 3. Guías didác icas pa a el epaso de la u ilización de R
El p ime paso pa a pode aplica el lenguaje R a la asigna u a de econome ía es ene un
conocimien o básico del p opio lenguaje es adís ico de R. Es po ello que o ecemos a a és
del Campus i ual de la asigna u a una se ie de ecu sos didác icos sob e la p opia u ilización
del lenguaje R (desde su ins alación, IDE RS udio, p incipales elemen os de la p og amación,
Da aF ames, lec u a de a chi os de da os, e c.…. . R
o ma o h ml (c eadas con RMa kdown y Qua o) y es án diseñadas pa a una ácil lec u a y
na egación po sus con enidos (Figu a 4)
Figu a 4. Ejemplo de ecu sos de iniciación a R
.
Como ya hemos comen ado an e io men e, los p og amas de los es udios de g ado de la
acul ad de es udios es adís icos se han cambiado ecien emen e pa a inco po a el ap endizaje
del lenguaje R desde los p ime os años. En es e sen ido, nues o es udian ado iene ya con un
conocimien o p e io su icien e como pa a pode segui la asigna u a de R sin p oblemas, po lo
que es os ma e iales son cada ez menos necesa ios pa a es udian es de la Facul ad de
Es udios Es adís icos, aunque al ez pa a o os g ados y i ulaciones sí esul en in e esan es.
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ANEXO 4. Guías didác icas del con enido eó ico y de aplicaciones p ác icas de
cada capí ulo de la asigna u a
Cada capí ulo del p og ama de la asigna u a se acompaña de una se ie de e e encias
bibliog á icas pa a su p epa ación. Du an e las clases nos cen amos en iden i ica los
elemen os esenciales de cada uno de los capí ulos (supues os del modelo, es imación y
diagnosis). Pa a comple a las clases magis ales se p opo cionan una se ie de guías didác icas
de los con enidos eó icos y con aplicaciones p ác icas de cada capí ulo Figu a 5).
Figu a 5. Ejemplo de icha guía sob e el capí ulo de Endogeneidad.
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Es as guías didác icas se o ecen al p incipio del cu so a a és del Campus i ual, po lo que
odos es os ma e iales pueden u iliza se pa a el au oap endizaje p e io de cada capí ulo y como
ecu so pa a epasa y a ianza los con enidos explicados du an e las clases. Además de esas
guías didác icas, se o ecen una se ie de a chi os con da os y los sc ip s con los códigos de
ins ucciones en R pa a la ealización de las a eas p ác icas du an e las clases (Figu a 6). En
o al se han plan eado 27 de es as a eas p ác icas que cada es udian e iene que segui y
ejecu a en su p opio equipo du an e las clases.
Figu e 6. Ejemplo de sc ip de código de p ác ica del ema de Endogeneidad
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ANEXO 5. Ap ende a ap ende R
La adopción de R en la docencia de las asigna u as de econome ía equie e p opo ciona al
alumnado un epe o io de écnicas a u iliza y el conocimien o de cómo de ec a la idoneidad
de su uso en cada aplicación p ác ica. En es e sen ido, en el p esen e p oyec o hemos c eado
la guía Web SADMER pa a o ece el índice de lib e ías y unciones que mejo se adap an a
los p ocedimien os, mé odos y con a es que se p esen an en los p og amas de nues as
asigna u as, de modo que apo en cla idad a alumnos e in es igado es de ca a a la esolución
de los casos que se plan ean.
El p oblema con es e ipo de lis ados o guías es su obsolescencia. En e ec o, R es un lenguaje
i o, en el que con inuamen e es án apa eciendo nue as lib a ías que inco po an nue as
unciones. No es su icien e po an o con p opo ciona a los alumnos lis ados o epe o ios de
unciones y lib e ías que puedan u iliza .
También es necesa io p opo ciona les las he amien as pa a que ellos mismos ap endan a
ap ende R. Nos e e imos a o ien a les en cues iones como dónde busca las unciones que
pod ían necesi a pa a alguna aplicación especial, o cómo encon a la solución a p oblemas
especí icos que en el u u o les puedan apa ece .
En es e sen ido las CRAN Task View de R-p ojec p opo ciona una excelen e o ien ación sob e
qué paque es en el Comp ehensi e R A chi e Ne wo k (CRAN) son ele an es pa a a eas
elacionadas con un de e minado ema. O ecen un b e e esumen de los paque es incluidos,
los cuales ambién pued á z q ‘ ’.
is as es án diseñadas pa a ene un en oque p eciso de modo que quede su icien emen e cla o
qué paque es deben se incluidos (o excluidos). En cualquie caso, ampoco se de ienen en
comen a en p o undidad las posibilidades que o ece cada paque e. Pa a ello hay que ecu i
a desc ipción que cada lib e ía o ece en su página del CRAN de R-p ojec
O os ecu sos, como los o os y blogs de -blogge s, s acko e low y eddi .o he amien as pa a
la búsqueda de lib e ías elacionadas con un ópico como h ps:// -uni e se.de /sea ch/ que
o ecen se icios simila es al an e io men e ci ado CRAN Task View pueden se sin duda de
g an u ilidad pa a el alumnado en su a ea de ap endizaje.

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ANEXO 6. La IA es u amiga, úsala
Desde que en no iemb e de 2022 se pusie a a disposición del público gene al los modelos de
lenguaje de in eligencia a i icial de Cha Gp , han ido apa eciendo o as aplicaciones de IA
(como Gemeni o Gi Hub Copilo ) que cada ez acie an más en sus espues as y
ecomendaciones, al menos en el e eno de la ayuda a la p og amación (en el lenguaje
es adís ico R pe o ambién en Py hon y o os lenguajes de p og amación). De hecho, el uso
gene alizado de es as ayudas a la c eación de código pa a el análisis de da os es á
sus i uyendo en buena medida las ayudas que an e io men e se o ecían en los o os de
p og amación como s acko e low o eddi .
Desde nues as aulas animamos a nues os es udian es a u iliza ac i amen e es as ia pa a la
c eación de sus códigos de p og amación en R. De hecho, las p incipales IDE pa a el manejo
de R, como po ejemplo RS udio o Vs Code, inco po an desde sus úl imas e siones la
posibilidad de ac i a las suge encias p opo cionadas po la IA de Gi Hub Copilo de Mic oso
(Figu a 7)
Gi Hub Copilo es una he amien a de in eligencia a i icial desa ollada po OpenAI y Mic oso
(a a és de Gi Hub) que asis e a los desa ollado es de so wa e al suge i líneas de código y
unciones en iempo eal mien as esc iben.
Figu a 7. In eg ación de Gi hub Copilo en R-S udio.
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Puede se u ilizado an o den o como ue a del aula pa a mejo a la enseñanza y el ap endizaje
de la p og amación y desa ollo de so wa e. Aquí se explica cómo Gi Hub Copilo puede se
empleado como he amien a o ma i a:
• Los p o eso es pueden u iliza Gi Hub Copilo pa a demos a la esc i u a de código en
iempo eal, mos ando cómo la he amien a sugie e y comple a líneas de código. Es o
puede ayuda a los es udian es a ap ende las mejo es p ác icas y es uc u as de código
e icien es.
• Du an e los alle es, los es udian es pueden usa Gi Hub Copilo pa a ecibi
suge encias de código mien as abajan en sus p oyec os. Es o les ayuda a esol e
p oblemas de codi icación más ápidamen e y a en ende di e en es en oques pa a
esol e un p oblema.
• Los p o eso es pueden u iliza Gi Hub Copilo pa a enseña a los es udian es sob e
es ánda es de codi icación y buenas p ác icas. Al e suge encias de código bien
es uc u adas, los es udian es pueden ap ende a esc ibi código limpio y man enible.
• Gi Hub Copilo puede se u ilizado en p oyec os de g upo den o del aula, ayudando a
los es udian es a colabo a más e icazmen e al p opo ciona suge encias de código que
pueden se discu idas y e inadas en equipo.
• Los es udian es pueden usa Gi Hub Copilo mien as abajan en a eas y p oyec os
ue a del aula. La he amien a puede ayuda les a encon a soluciones ápidas a
p oblemas de codi icación y mejo a su e iciencia.
• Gi Hub Copilo acili a el au oap endizaje al p opo ciona suge encias y ejemplos de
código en iempo eal. Los es udian es pueden expe imen a y p ac ica nue os
concep os de p og amación po su cuen a.
• Al abaja en p oyec os pe sonales, los es udian es pueden bene icia se de las
suge encias de Gi Hub Copilo pa a c ea aplicaciones más complejas y obus as,
en iqueciendo así su po a olio.
En cualquie caso, es as he amien as, aunque suponen un apoyo que es necesa io ap o echa
y u iliza , ampoco son in alibles. Y menos con el lenguaje R. Fallan y mucho, sob e odo con
los a gumen os o inpu s de algunas unciones, que en muchos casos no exis en. Es po ello po
lo que es as IA deben u iliza se siemb e con mucha cau ela, comp obando siemp e la
suge encia de código que p opo cionan, supe isando el código que gene an y omándolo más
como una uen e de inspi ación que como un sus i u o a la labo de p og amación del es udian e
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ANEXO 7. Da a Camp o he class oom
O o de los ecu sos de au oap endizaje pa a el alumnado que enimos u ilizando ya desde
hace algunos años es la pla a o ma de enseñanza online Da aCamp o class oom.
Da aCamp es una pla a o ma de ap endizaje en línea diseñada pa a ayuda a es udian es a
mejo a sus capacidades en ciencia de da os a a és de cu sos in e ac i os. Se puede u iliza
an o den o como ue a del aula pa a en iquece el p oceso de ap endizaje.
Du an e la clase:
• El p o eso ado puede in eg a cu sos de Da aCamp en su plan de es udios pa a
complemen a las lecciones eó icas con eje cicios p ác icos in e ac i os. Po ejemplo,
después de explica un concep o en clase, puede asigna un módulo de Da aCamp que
cub a el mismo ema pa a e o za el ap endizaje.
• Una aplicación de es a he amien a consis e en co egi los es en el aula, haciendo
hincapié en aquellas cues iones que han p esen ado más e o es.
• U iliza Da aCamp du an e las sesiones de expe imen ación con p og amación en R
pa a p opo ciona al alumnado eje cicios p ác icos y p oyec os. Los cu sos de
Da aCamp incluyen eje cicios de codi icación en i o que pe mi en al es udian ado
aplica inmedia amen e lo que han ap endido.
• El p o eso ado puede usa Da aCamp pa a e alua el p og eso del es udian ado
median e los quizzes y p oyec os incluidos en los cu sos. Además, pueden hace un
seguimien o del p og eso de cada es udian e y p opo ciona e oalimen ación
pe sonalizada.
• Da aCamp pe mi e a cada es udian e ap ende a su p opio i mo, lo que puede se
especialmen e ú il ue a del aula donde los ni eles de habilidad pueden a ia
signi ica i amen e. El p o eso ado puede asigna cu sos básicos pa a un subconjun o
del es udian ado y cu sos a anzados pa a o os, según sus necesidades indi iduales.
• El p o eso ado puede asigna cu sos de Da aCamp como a eas o abajos pa a se
comple ados ue a del aula. Es o pe mi e al es udian ado con inua ap endiendo y
p ac icando ue a del ho a io de clases, asegu ando un ap endizaje con inuo.
• Da aCamp o ece p oyec os basados en da os eales que el es udian ado puede
comple a . Es os p oyec os pueden se asignados como pa e de la e aluación del
cu so, ayudando al alumnado a aplica sus conocimien os en con ex os del mundo eal.
• El es udian ado puede u iliza Da aCamp pa a epasa y p ac ica an es de exámenes y
e aluaciones. La pla a o ma o ece una a iedad de eje cicios y quizzes que pueden
ayuda a consolida el conocimien o.
• El es udian ado puede usa Da aCamp pa a adqui i habilidades adicionales que son
demandadas en el me cado labo al. Los ce i icados de Da aCamp pueden se añadidos
a sus cu ículums y pe iles de LinkedIn pa a demos a sus habilidades a empleado es
po enciales.
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