Ikasgai-zerrenda eta bibliografia
- Introducción a la Econometría.Elementos de la Econometría. Concepto de modelo: Modelo económico y Modelo econométrico. Ejemplo. El término de error. Tipos de datos. Variables cuantitativas y cualitativas. Variables ficticias: Ejemplos. Etapas en la elaboración de un modelo. Usos del modelo
- Modelo de Regresión Lineal General: Especificación, Estimación e Inferencia y Predicción. Especificación del MRLG: supuestos básicos. Forma funcional. Cambios de escala y origen. Variables ficticias. Estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO. Bondad del ajuste: el coeficiente de determinación. Propiedades en muestras finitas del estimador MCO: el teorema de Gauss Markov. Estimación mínimo-cuadrática sujeta a restricciones. Contrastes de significatividad individual. Contrastes con variables cualitativas. Estimación por intervalo. Contraste general de restricciones lineales Problemas de especificación. Multicolinealidad: Predicción por punto y por intervalo.
- Generalización del Modelo de Regresión Lineal. Heterocedasticidad y Autocorrelación.Especificación y causas de heterocedasticidad. Contrastes de heterocedasticidad. MCG o MCP y MCGF: Especificación de un modelo para la heterocedasticidad. Especificación y causas de autocorrelación. Contrastes de autocorrelación Estimador robusto de la matriz de varianzas y covarianzas.
- Regresores Estocásticos y Modelos Dinámicos. Errores en variables y variables latentes: Propiedades del estimador MCO. Variable endógena retardada: Propiedades del estimador MCO. Método de Variables Instrumentales (VI). Contraste de Hausman. Modelos con retardos de variables exógenas.
- Datos de panel. Modelización: Efectos fijos y aleatorios. Estimadores para datos de panel. Contrastes básicos. Test de Hausman
- Variables dependientes cualitativas. Modelo lineal de probabilidad. Modelo de elección discreta. Estimación MV. Logit y Probit ordenado. Logit Multinomial. Logit conditional. Modelos de seleccion muestral. Censura vs Truncamiento. Modelo Tobit.
- Análisis básico de series temporales. Naturaleza y estructura de las series temporales. Características esenciales y componentes. Procesos estocásticos y propiedades. Estacionariedad. Funciones de autocovarianza y autocorrelación (fac). Función de autocorrelación parcial (facp).
- Modelos probabilísticos estacionarios: procesos AR, MA y mixtos. Proceso AR(1), AR(2) y AR(p) general: fac y propiedades. Proceso MA(1), MA(q) general y ARMA(p,q) general:Identificabilidad, invertibilidad y estacionariedad
- Estimación, Contrastación y selección de modelos ARMA: Las ecuaciones de Yule-Walker. Contraste de Box-Pierce, de Box-Ljung. Selección de modelos. Predicción con modelos ARMA.
- Modelización Box-Jenkins. Procesos integrados (ARIMA). Modelos probabilísticos estacionales (SARMA). Modelos Multiplicativos. Predicción.
Bibliografia:Alonso, A.; Fernández, J. y Gallastegui, I. (2004). Econometría. Prentice-Hall (Pearson); ISBN: 84-205-4460-
Bibliografia:Alonso, A.; Fernández, J. y Gallastegui, I. (2004). Econometría. Prentice-Hall (Pearson); ISBN: 84-205-4460-
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Bibliografia:Bibliografía Básica
Bibliografia:Aznar, A. y Trívez, F. (1993). Métodos de Predicción en Economía, Vol. I y II, Ariel, Barna.
Bibliografia:Aznar, A. y Trívez, F. (1993). Métodos de Predicción en Economía, Vol. I y II, Ariel, Barna.
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