Enrique A. Bour
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Métodos de Economía Cuantitativa para Abogados
Quantitative Economic Methods for Lawyers

por Enrique A. Bour
Curso UCEMA – 2018



Capítulo 1. Introducción a la Estadística y la Econometría

1.1 Economía del Crimen. Oferta de Ofensas; factores determinantes. El análisis de Becker. Análisis de los resultados de Meloni y Cerro.

1.2 Economía del Crimen. Modelo simple de elección ocupacional. El documento de Donohue y Levitt. Incidencia de la Legalización del Aborto en Estados Unidos.

1.3 El problema de causalidad. Enfoques. Cæteris Paribus y Ensayos randomizados. Ejemplos de su aplicación.

Bibliografía:

Julio Elías – La Economía del Crimen.
Enrique Bour – Apuntes sobre la Economía del Crimen en Argentina, 2018.

Bibliografía en inglés:

Joseph L. Gastwirth – Statistical Reasoning in the Legal Setting, 1992.
Joshua D. Angrist and Jörn-Steffen Pischke – Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect – Introduction, 2014.
Joshua D. Angrist and Jörn-Steffen Pischke – Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect – Chapter One - Randomized Trials, 2014.
John J. Donohue III and Steven D. Levitt – The Impact of Legalized Abortion on Crime, May 2001.



Capítulo 2. Elementos de Estadística y Teoría de la Decisión

2.1 - Medición, muestreo y relaciones causales. El caso Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals. Medición. Fiabilidad y Validez. Variable dependiente y variables independientes. Variables Confusivas. Censos y Muestreos. Sesgos de Selección. Tamaño Óptimo de una Muestra. Relaciones entre Variables. Condiciones mínimas que deben existir para inferir una relación. Distribuciones. Parámetros de una distribución: media, desviación estándar, correlación de Pearson, correlación de rangos de Spearman. Inferencia causal: validez interna y externa. Experimentos, experimentos verdaderos y cuasi-experimentos. Experimentos naturales en economía

2.2 Elementos de Teoría Estadística. Métodos de Recopilación de Datos y Estudios de Causalidad. Diseños Experimentales. Estudios de Observaciones. Encuestas y Censos. Criterios de Fiabilidad y de Validez. Representación de una Distribución. Inferencia y Estimación. Estimador. Error Estándar e Intervalo de Confianza. P-valores. Test de Hipótesis y Potencia de un Contraste. Estimación por Intervalos. Enfoques bayesianos. Relaciones entre Variables: Diagramas de Dispersión, Correlación y Asociación Lineal, Valores Atípicos. Línea de Regresión: Pendiente y Ordenada al Origen. Significatividad Estadística. Errores Estándar y Estadísticos t. Regresiones ecológicas y sus limitaciones. Teoría de la decisión: valor presente y valor esperado.

Bibliografía:

David H. Kaye and David Freedman – Medición, muestreo y relaciones causales.
David Kaye and David Freedman – Elementos de Teoría Estadística.

Bibliografía en inglés:

Michael O. Finkelstein – Basic Concepts of Probability and Statistics in the Law, Springer, 2009.
David W. Stockburger – Introductory Statistics: Concepts, Models, and Applications, 3rd Web Edition, 2016.
Phillip I. Good – Applying Statistics in the Courtroom, 2001 by Chapman & Hall/CRC.



Capítulo 3. Nociones básicas del Análisis de Regresión, Bases de Datos y Aplicaciones

3.1 Análisis de Regresión Múltiple. Uso de regresión múltiple en los tribunales. Tests Estadísticos: Errores de Tipo I y Errores de Tipo II. El enfoque de Neyman-Pearson. Especificación del modelo. Interpretación de los Resultados de una Regresión Múltiple. Problemas de variables omitidas y multicolinealidad. Análisis de residuos. Auto-correlación. Criterios de especificación. Estadísticos t y prueba de hipótesis. No linealidades. Robustez. Independencia de errores. Errores de medición. Interpretación de salida de computadora de regresión múltiple. Predicciones ex ante y ex post.

3.2 Aplicaciones del Análisis de Regresión. Modelo de Mincer. La Rentabilidad de Invertir en Educación. Funciones de ingreso estimadas: México, Chile, Argentina. ¿Es la educación un factor diferencial de evolución? El Índice de Desarrollo Humano (IDH) y la Educación. Las pruebas PISA.

3.3 Bases de Datos. Información Estadística. INDEC. Cuentas Nacionales. Metodología de estimación. Base 2004 y series a precios constantes y corrientes. Precios básicos, Precios de productor y Precios de comprador. Valor Agregado Bruto a Precios Básicos. Producto Interno Bruto. CIIU. Índices de Precios. Formas Matemáticas: Índices de Lowe, Laspeyres, Paasche, Fischer y Törnqvist. El Índice de Precios al Consumidor Gran Buenos Aires (IPC-GBA). Clasificación de Bienes y Servicios. Cálculo de los Precios Medios. Incidencia y Arrastre. Ponderaciones. Actualización de las ponderaciones. Las Tarifas de los Servicios Públicos. Mediciones de Pobreza e Indigencia.

3.4 Crítica Epistemológica de la Econometría. Cæteris Paribus e Invariancia. Críticas de Keynes. David Freedman. La Crítica de Lucas.

Bibliografía:

Enrique A. Bour – La Ecuación de Mincer, 2018.
Enrique A. Bour – Introducción a la econometría, Aplicaciones y Cuestiones de Epistemología, 2018.
Daniel L. Rubinfeld – Análisis de Regresión Múltiple.
Daniel L. Rubinfeld – Complementos de Econometría.
Alan O. Sykes – Introducción al análisis de regresión.
Damodar N. Gujarati and Dawn C. Porter – Econometría. Traducción: Pilar Carril Villarreal. Quinta edición, 2010.
Leonardo Gasparini, Martín Cicowiez y Walter Sosa Escudero – Pobreza y Desigualdad en América Latina: Conceptos, Herramientas y Aplicaciones. Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales, 2014.
Fernanda Villareal – Introducción a los Modelos de Pronósticos, Universidad Nacional del Sur2016.

Bibliografía en inglés:

Michael O. Finkelstein – Basic Concepts of Probability and Statistics in the Law, Springer, 2009.
Will Yancey – Statistical Evidence in Litigation. Página web que incluye Referencias Generales, Revistas, Decisiones de Casos, Pleitos por Discriminación, Daños Económicos en Defensa de la Competencia y Fijación de Precios, Perjuicios Masivos, Censo de Población, Auditorías Tributarias, Pleitos por Perjuicios Tóxicos.
David W. Stockburger – Introductory Statistics: Concepts, Models, and Applications, 3rd Web Edition, 2016.
Neil Ericsson – An Interview with David Hendry, 2016.



Capítulo 4. Nociones de análisis de series temporales

4.1 Representación gráfica. Procesos Estocásticos. Clasificación: estacionarios y no estacionarios.

4.2 Componentes: tendencia, estacionalidad, ciclo, irregularidad. Diferenciación y descomposición.

4.3 Predicción. Causalidad-control versus causalidad predictiva. Granger-causalidad. Modelos VAR.

Bibliografía en inglés:

Andrés M. Alonso – Introducción al Análisis de Series Temporales. Cálculo de Tendencias y Estacionalidad.
José Alberto Mauricio – Introducción al Análisis de Series Temporales. Universidad Complutense de Madrid, 2007.
Daniel Rubinfeld – Complementos de Econometría, Apéndice.



Capítulo 5. Defensa de la Competencia

5.1 Modelos econométricos en forma reducida. Simulación de Fusiones. Análisis del Pass-through. Modelos en forma estructural. Ejemplos. Criterios Estadísticos de Selección del Modelo. Identificación de Parámetros. Simulaciones de modelos econométricos. Otros métodos de identificación de la estructura de la demanda. Aplicaciones.

5.2 Recomendaciones de la OECD para la presentación de casos económicos complejos en defensa de la competencia.

Bibliografía en inglés:

Enrique A. Bour – Econometría para abogados: Defensa de la Competencia.
Jonathan B. Baker y Timothy F. Bresnahan – Evidencia económica en Antimonopolio: definición de mercados y medición del poder de mercado.
Damodar N. Gujarati and Dawn C. Porter – Econometría.
OECD – Presentación de Teorías Económicas Complejas a los Magistrados, 2008.




El autor detenta todos los derechos sobre este material.


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