INTRODUCCION

El propósito del análisis de series de tiempo es estudiar la estructura temporal o dinámica de los datos. La teoría económica durante mucho tiempo fue impuesta sobre los datos aun cuando la estructura temporal de los datos no estaba de acuerdo con los modelos que la teoría establecía. A partir de 1970, el enfoque econométrico y el de series de tiempo han empezado a converger. Dado lo anterior, la capacidad predictiva de los modelos econométricos ha mejorado considerablemente. Por otro lado, cuando se tiene diversas series de tiempo es fundamental tomar en cuenta las relaciones que intervienen entre ellas. Al respecto, la estimación de los vectores autoregresivos contribuye para analizar el comportamiento en el tiempo de estas relaciones. Por otra parte, la cointegración ha permitido identificar la existencia de evidencia estadística con respecto a que las series mantienen una relación de largo plazo, ayudando a dar consistencia a los modelos de vectores autoregresivos.

Objetivo General del curso

El objetivo de este curso es proporcionar al alumno más herramientas matemáticas y estadísticas que le permitan desarrollar un mejor análisis económico. Así como familiarizarlo con los datos utilizados en el análisis económico.

 
CONTENIDO SINTETICO

1. Integración y Conceptos Básicos.

2. Modelos aplicados a Series de Tiempo.

3. Vectores autorregresivos, raíces unitarias y cointegración.

 
CONTENIDO ANALITICO
1.- Introducción y Conceptos Básicos

1.1 Definición, ejemplos y elementos estadísticos para el análisis de series de tiempo.
1.2 Series de tiempo como procesos estocásticos.
1.3 Procesos estacionarios.

2.- Modelos Aplicados a Series de Tiempo

II.1 Modelos lineales
II.2 Modelos autorregresivos (AR)
II.3 Modelos promedio móviles (MA)
II.4 Modelos ARMA
II.5 Modelos ARIMA
a) especificación del modelo
b) estimación de parámetros
c) diagnóstico del modelo
d) pronóstico

3.- Vectores Autorregresivos, Raices Unitarias y Cointegración.

III.1 Introducción
III.2 Vectores Autorregresivos
III.3 Raíces Unitarias
III.4 Cointegración
III.4.1 Regresión
III.4.2 Vectores autorregresivos y cointegración
III.4.3 Cointegración y modelos de corrección de error (ECM)
III.4.4 Pruebas de cointegración

 
EVALUACIÓN

Las tareas se entregarán cada dos semanas o según sea el caso, así como el trabajo en clase tendrán una ponderación de 15 %. Se realizará un trabajo para entregar al final del periodo con una ponderación del 30 % . Se llevará a cabo un exámen parcial con valor de 15 % y uno final con una ponderación de 40 %.

BIBLIOGRAFÍA

No se contará con un sólo libro de texto dadas las características del curso.

-Guerrero M. Víctor, Análisis Estadístico de Series de Tiempo Económicas, UAM.
-Maddala G.S., Introduction to Econometrics, Second Edition, Maxwell Macmillan International Editions.
-Cryer D. Jonathan, Time series Analysis, University of IOWA, Duxbury Press.

 

Así como algunos artículos que les serán entregados a los alumnos durante el curso.

 
Material que necesitará el alumno

Se le entregarán diversos artículos para complementar las clases, de igual manera se le dejarán tareas cada dos semanas. Es necesario que el alumno tenga acceso a equipo de cómputo con programa TSP o Microfit.