ITESM-CCM
Requisito: haber cursado las materias Matemáticas I (MA95811), Matemáticas II (MA95812) y Estadística administrativa (CD95831) o sus equivalentes.
OBJETIVOS
GENERALES DEL CURSO
El alumno
comprenderá y será capaz de aplicar los principios y herramientas básicas de la
Econometría, al estudio y modelación de fenómenos económicos y financieros
diversos.
El
enfoque del curso está orientado a la parte práctica y aplicada por lo que el
alumno integrará los conocimientos adquiridos para resolver casos reales en el
área financiera, haciendo uso del paquete computacional EVIEWS.
CONTENIDO DEL CURSO
Parte uno
Regresión Múltiple
Enfoque matricial.
Ejemplo.
El modelo de regresión lineal con k variables.
Supuestos del modelo clásico de regresión utilizando notación matricial
Repaso de álgebra lineal
Estimación utilizando MCO
Matriz de varianza y covarianza para los parámetros a calcular.
Ejemplo en E-views
Propiedades del vector de parámetros a estimar.
El coeficiente de determinación.
La matriz de correlación
Prueba F
Regresión con dos variables: estimación por intervalos y prueba de hipótesis,( bajo el supuesto de normalidad)
Distribuciones normal, ji cuadrada y F.
Intervalos de confianza para la pendiente y la ordenada al orígen.
Intervalos de confianza para la varianza.
Prueba de hipótesis: El enfoque del intervalo de confianza.
Prueba con dos colas o bilateral.
Prueba con una cola o unilateral.
Prueba t y ji cuadrada.
Ejemplos.
Extensión del modelo de regresión lineal con dos variables: enfoque matricial.
El modelo de regresión lineal con k variables.
Supuestos del modelo clásico de regresión utilizando notación matricial
Estimación utilizando MCO
Matriz de varianza y covarianza para los parámetros a calcular.
Ejemplo en E-views
Propiedades del vector de parámetros a estimar.
El coeficiente de determinación.
La matriz de correlación
Prueba F
Parte dos
Violaciones a los supuestos clásicos
Multicolinealidad
Consecuencias
Detección
Corrección
Casos prácticos
Heteroscedasticidad
Consecuencias
Detección
Corrección
Casos prácticos
Autocorrelación
Consecuencias
Detección
Corrección
Casos prácticos
Parte Tres
Regresión
con Variables Dummy
Regresión con Variables Dummy.
Regresión con una Variable Cuantitativa y una Variable Cualitativa con dos ó más categorías.
Regresión con una Variable Cuantitativa y dos Variables Cualitativas.
Prueba de Estabilidad Estructural
Comparación de Dos Regresiones.
Manejo de las Variables Dummy en el Análisis Estacional.
Manejo de las Variables Dummy combinando Series de Tiempo e Información de Corte Transversal.
Ejemplos aplicados en el ámbito Económico-Financiero.
Regresión con la Variable Dummy como Variable Dependiente.
Modelo Lineal de Probabilidad.
Problemas en la Estimación del Modelo Lineal de Probabilidad.
Modelo Logit.
Modelo Probit.
Ejemplos aplicados en el ámbito Económico-Financiero.
Parte cuatro
Series de Tiempo
Introducción al análisis de series de tiempo
Series de tiempo macroeconómicas.
Series de tiempo financieras (precios y rendimientos).
Series bursátiles, ¿los mercados son eficientes?
Modelos lineales para series de tiempo
Modelos autorregresivos (AR).
Modelos de medias móviles (MA).
Modelos ARMA
Modelos ARIMA
Metodología Box-Jenkins
Identificación
Estimación y prueba
Predicción
Aplicación a la serie del IPC
Modelos de heterocedasticidad condicional
Modelos ARCH
Modelos GARCH
Aplicaciones
EVALUACION
Calificación
parcial:
|
Trabajo |
60% |
|
Examen |
40% |
Calificación final:
|
Parte uno |
25% |
|
Parte dos |
25% |
|
Parte tres |
25% |
|
Parte cuatro |
25% |
Gujarati, Damodar (1995),Econometría,
tercera edición, Ed. Mc
Graw Hill.
Bibliografía complementaria
Greene, W.H. (1999), Análisis Econométrico, tercera edición, Prentice Hall.
Guerrero, V., (1991), Análisis estadístico de series de tiempo económicas, UAM.
Hamilton,
J., (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.
Judge, G. et al. (1988) Introduction to the Theory and Practics of Econometrics, segunda edición, Ed. Wiley
Ludlow, J., (1997), Modelos y volatilidad de las series de tiempo generadas en la Bolsa Mexicana de Valores, UAM.
Martín, G., et al. (1997), Introducción a la econometría, Prentice Hall.
Pindyck, R. (1998) Econometric Models and Economic Forecasts, cuarta edición, Ed. McGraw-Hill.