Materia
Macroeconometría
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Descripción y contextualización de la asignatura
La asignatura se dedica al estudio de técnicas econométricas utilizadas principalmente en el análisis de agregados macroeconómicos. En esta asignatura el alumno será capaz de entender los métodos de detección de atípicos, analizar las implicaciones de la no estacionariedad de los datos en modelos macroeconómicos multivariantes y utilizar modelos dinámicos multivariantes, como los modelos VARMA, VAR y el modelo de corrección de error, tanto en lo que se refiere a su especificación, estimación o utilización como medio de predicción. Asimismo, el alumno desarrollará habilidades en el dominio de los métodos estadístico-econométricos multivariantes de uso más común y será capaz de y elaborar informes a partir de los resultados obtenidos.Además de las competencias básicas de la asignatura recogidas en la memoria de la titulación, a lo largo del curso se trabajan las siguientes Competencias Transversales:
CT1692 - Manejar las tecnologías de la información y comunicación en su desempeño profesional e investigador en el campo del análisis económico.
CT1702 - Planificar tareas, organizar recursos y gestionar de forma eficiente el tiempo.
CT1709 - Identificar y resolver problemas concretos desarrollando la capacidad de análisis y de síntesis.
CT1711 - Comunicarse de forma fluida, tanto de forma oral como escrita en castellano, así como leer, comprender y redactar textos en inglés.
Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
GARCIA ENRIQUEZ, JAVIER | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctor | Bilingüe | Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa | javier.garcia@ehu.eus |
MORAL ZUAZO, MARIA PAZ | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctora | No bilingüe | Economía Aplicada | mpaz.moral@ehu.eus |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Comprender la lógica de la modelización y los métodos econométricos para el análisis de datos de series temporales y de sección cruzada, así como su utilidad en la predicción económica. | 20.0 % |
Adquirir conocimientos sólidos de los métodos estadístico-econométricos modernos para la cuantificación de las relaciones económicas, el contraste de teorías y la evaluación de políticas públicas. | 20.0 % |
Identificar, buscar, organizar y sistematizar la información estadística relevante para ayudar a explicar las cuestiones económicas de interés, tanto a nivel microeconómico como macroeconómico. | 20.0 % |
Realizar trabajos empíricos, seleccionando los métodos estadístico-econométricos apropiados según la naturaleza de los datos y el problema a analizar y utilizando los programas informáticos especializados. | 20.0 % |
Interpretar y transmitir los resultados de un análisis cuantitativo y elaborar informes. | 20.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 30 | 50 | 80 |
Seminario | 5 | 10 | 15 |
P. de Aula | 10 | 10 | 20 |
P. Ordenador | 10 | 20 | 30 |
Taller Ind. | 5 | 0 | 5 |
Actividades formativas
Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
---|---|---|
Clases magistrales | 80.0 | 37 % |
Prácticas de aula | 20.0 | 33 % |
Prácticas de ordenador | 30.0 | 33 % |
Seminarios | 15.0 | 33 % |
Teoría | 5.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Examen escrito | 40.0 % | 60.0 % |
Preguntas a desarrollar | 40.0 % | 60.0 % |
Resultados del aprendizaje de la asignatura
Los resultados de Aprendizaje de esta asignatura, relacionados con las competencias específicas de la asignatura son:- Interpretar en términos económicos los resultados matemáticos de modelos formales.
- Saber buscar información en las distintas fuentes de datos macroeconómicos relevantes para evaluar la situación económico tanto a nivel territorial como de los distintos mercados de interés: laboral, financiero, ...
- Comprender la lógica de la modelización econométrica para el análisis de datos de series temporales.
- Adquirir conocimientos sólidos de los métodos econométricos modernos para el análisis de series temporales.
- Aplicar los métodos estadístico-econométricos para el análisis de series temporales multivariantes en el campo de la macroeconomía.
- Realizar trabajos empíricos, seleccionando los métodos estadístico-econométricos apropiados según la naturaleza de los datos y el problema a analizar y utilizando los programas informáticos especializados.
- Interpretar y transmitir los resultados de un análisis cuantitativo y elaborar informes.
Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia
En la convocatoria ordinaria se seguirá un sistema de evaluación continua: los trabajos y exposiciones que se realizarán a lo largo del curso tendrán un peso del 50% en la calificación final; el 50% restante es la prueba escrita a entregar en la fecha fijada en el calendario oficial de exámenes. Los alumnos que no sigan la evaluación continua serán evaluados mediante una prueba final que valore todas las competencias de la asignatura.Para renunciar a la convocatoria ordinaria será suficiente con no presentarse a esta prueba final.
Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia
La evaluación en la convocatoria extraordinaria consistirá en una prueba individual (que supondrá el 100% de la calificación) en la que se evaluarán todos los resultados del aprendizaje de la asignatura.Para renunciar a la convocatoria extraordinaria será suficiente con no presentarse a esta prueba individual escrita.
Temario
Se recomienda que el alumno curse previamente, además de Econometría, las asignaturas de "Análisis Básico de Series Temporales" y "Temas de Estadística y Series Temporales".Tema 1. Modelos de función de transferencia (o RegARIMA). Análisis de intervención. Detección de outliers.
Tema 2. Introducción a la desestacionalización y efectos de calendario.
Tema 3. Introducción al análisis de series temporales multivariantes.
Tema 4. Procesos vectoriales autorregresivos (VAR) estacionarios.
Tema 5. Análisis de series integradas. Contrastes de raíces unitarias.
Tema 6. Sistemas I(1) y cointegración. Contrastes y estimación de relaciones de cointegración.
Bibliografía
Materiales de uso obligatorio
- Software para análisis econométrico: Gretl o R, JDemetra+- Los ficheros de datos, notas y el resto de material de uso obligatoria estará disponible en la plataforma egela.
Bibliografía básica
Franses, P.H., van Dijk, D. y Opschoor, A. (2014). Time Series Models for Business and Economic Forecasting, 2ª edición. Cambridge University Press.Peña, D. (2005). Análisis de series temporales. Alianza ed.
Cáceres, J.J., Martín G. y Martín, F.J. (2008). Introducción al análisis univariante de series temporales económicas. Delta Publicaciones, capítulo 5.
Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer.
Bibliografía de profundización
Banerjee, Dolado, Galbraith y Hendry (1993). Co-integration, Error correction, and the econometric analysis of non-stationary data. Oxford University Press.Engle, R. y Granger, C., eds. (1991). Long-Run Economic relationships: readings in Cointegration. Oxford University Press, Advanced Texts in Econometrics.
Kilian, L. & Lütkepohl, H. (2017). Structural Vector Autoregressive Analysis. CUP.
Peña, D., Tiao, G.C. y Tsay, R.S. (eds) (2001). A course in time series analysis, Wiley, cap. 7 y 8, pp. 171-248.
Revistas
EconometricaJournal of the American Statistical Association
Journal of Business and Economics Statistics
Journal of Econometrics.
Journal of Time Series Analysis
Journal of Monetary Economics
Enlaces
Software para análisis econométricoGretl: http://gretl.sourceforge.net
R: http://www.r-project.org
JDemetra+: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/content/software-jdemetra_en
Libro online gratuito:
Cochrane, J. Time Series for Macroeconomics and Finance. https://www.fsb.miamioh.edu/lij14/672_notes_Cochrane.pdf
Datos:
Banco de España: www.bde.es
Eurostat: epp.eurostat.ec.europa.eu
Banco Mundial: http://databank.worldbank.org/ddp/home.do