Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Módulo/Materia

Optativa de cuarto curso: Econometría.

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Descripción/Contenidos

La mayor parte de esta asignatura se dedica al estudio de la dimensión dinámica de diferentes modelos econométricos. El curso comienza con el análisis clásico de series temporales, conocido como el enfoque Box-Jenkins. Posteriormente se estudian las propiedades de los estimadores clásicos dentro del modelo lineal general cuando se utilizan series temporales. En este contexto la estacionariedad de las series temporales es crucial por lo que se separa la exposición en función del cumplimiento de dicha propiedad.

La segunda parte del curso se dedica a diferentes tópicos que todo economista debería conocer: modelos de ecuaciones simultáneas y modelos para datos de panel.

Cada tema desarrollado será convenientemente ilustrado mediante aplicaciones empíricas.

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Competencias genéricas

CG01. Capacidad de análisis y síntesis.

CG03. Comunicación oral y escrita en la lengua nativa.

CG04. Comunicación oral y escrita en una lengua extranjera.

CG07. Capacidad para la resolución de problemas.

CG09. Capacidad para trabajar en equipo.

CG11. Trabajo en un contexto internacional.

CG12. Habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas.

CG17. Trabajar capacidad de aprendizaje autónomo.

CG19. Trabajar creatividad.

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Competencias específicas

CE01. Entender las instituciones económicas como resultado y aplicación de representaciones teóricas o formales acerca de cómo funciona la economía.

CE02. Identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.

CE03. Derivar de los datos información relevante imposible de reconocer por no profesionales.

CE04. Utilizar criterios profesionales para el análisis económico, preferiblemente aquellos basados en el manejo de instrumentos técnicos.

CE05. Redactar informes de asesoramiento sobre situaciones concretas de la economía (internacional, nacional o regional) o de sectores de la misma.

CE10. Evaluar consecuencias de distintas alternativas de acción y seleccionar los mejores dados los objetivos.

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Resultados aprendizaje

R14. Econometría y estimación de modelos económicos. Series temporales.

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Metodología

1. Exposición preliminar en el aula: descripción y breve exposición de los contenidos, adecuación de los contenidos a los hechos reales y presentación de los instrumentos necesarios para el análisis. (Profesor)
2. Lectura del tema, comprensión de los contenidos y manejo de los instrumentos del análisis. (Estudio personal del alumno)
3. Adquisición de la destreza en la utilización de los contenidos e instrumentos del análisis y su aplicación a casos reales ( Discusión en el aula y sesiones prácticas)
4. Evaluación del aprendizaje de los contenidos y destrezas adquiridas (sesiones prácticas, ejercicios individuales o en grupo, y examen final)

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Evaluación

Los instrumentos de evaluación I1 e I3 se recuperarán en el examen de recuperación final

Se considerará NO PRESENTADO si no se realiza el examen final y realiza menos del 50% de las evaluaciones contempladas en I1 e I2.

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Temario

1. El método de máxima verosimilitud:

1. 1. Estimación.

1. 2. Contraste de hipótesis basados en la verosimilitud: Wald, Multiplicadores de Lagrange y Razón de Verosimilitudes.

2. Análisis univariante de series temporales:

2. 1. Principales conceptos e instrumentos del análisis.

2. 2. Modelos Autorregresivos (AR). Definición y propiedades.

2. 3. Modelos de Medias Móviles (MA). Definición y propiedades.

2. 4. Modelos mixtos autorregresivos y medias móviles (ARMA).

2. 5. Procesos no estacionarios y procesos integrados. Modelos ARIMA.

2. 6. Procesos estacionales. Modelos ARIMA estacionales.

2. 7. Predicción con modelos univariantes de series temporales.

3. Análisis de regresión con datos de series temporales.

3. 1. Propiedades en muestra finitas del estimador MCO.

3. 2. Propiedades asintóticas.

3. 3. Autocorrelación y heteroscedasticidad en regresiones de series temporales: detección, estimación eficiente e inferencia robusta.

3. 4. Modelos de heteroscedasticidad condicional autorregresiva (ARCH).

3. 5. Modelos generalizados de heteroscedasticidad autorregresiva (GARCH)

3. 6. Detección, estimación y diagnosis en modelos GARCH.

3. 7. Predicción

4. Análisis de regresión con series temporales no estacionarias

4. 1. Regresión espuria.

4. 2. Contrastes de raíz unitaria.

4. 3. Cointegración.

4. 4. Modelos de corrección del error.

4. 5. Predicción.

5. Modelos de ecuaciones simultáneas.

5. 1. Estimación por variables instrumentales.

5. 2. Mínimos cuadrados en dos etapas.

5. 3. Naturaleza de los modelos de ecuaciones simultáneas

5. 4. Sesgo de simultaneidad en el estimador MCO

5. 5. Identificación y estimación.

6. Modelos para datos de panel.

6. 1. Métodos simples de datos de panel.

6. 2. Estimador de efectos fijos.

6. 3. Modelo de efectos aleatorios

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.

Bibliografía básica.

Wooldridge, J.M.: Introducción a la econometría (2ª edición) Thomson, 2005

Bibliografía complementaria.

Brooks, C.: Introductory Econometrics for Finance (2nd Edition), Cambridge University Press. 2008

Granger, C.W.J.: Forecasting in Business and Economics (2nd Edition) Academic Press. 1986.

Greene, W. H.: Econometric Analysis (7th Edition). Prentice Hall, 2011.

Hamilton J.D.: Time Series Analysis Princeton University Press, 1994

Lütkepohl, H.: New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer-Verlag 2006.

Tsay, R.S.: Analysis of financial time series. John Wiley & Sons. 2002.

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Idiomas

Castellano.

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Lugar de impartición

Aula y Aula de Informática en el Aulario.

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