Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

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

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

Los resultados de Aprendizaje de esta asignatura, relacionados con las competencias específicas de la asignatura son:



- Aplicar la teoría económica para representar situaciones reales.



- Interpretar en términos económicos los resultados matemáticos de modelos formales.



- Saber buscar información en las distintas fuentes de datos microeconómicos y 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 y de sección cruzada.



- 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.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Cada alumno deberá realizar tres trabajos de curso, de aproximadamente 2000 palabras cada uno. Para el primero deberá realizarse una presentación oral al final de la cuarta semana de clases. El segundo trabajo se elaborará entre la quinta y la séptima semana y será enviado por correo electrónico al profesor responsable y presentado en la sesión correspondiente a la séptima semana. El tercer trabajo se elaborará a partir de la octava y será presentado por escrito el día de la prueba final. Los alumnos deberán realizar un examen sobre el temario impartido en las nueve semanas de clase. El peso de cada prueba evaluable en la nota final de la asignatura será de un 16,7% para cada trabajo de curso y un 50% para el examen.



Para renunciar a la convocatoria bastará con no presentarse al examen.

Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

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. Quedará reflejado en el acta como NO PRESENTADA / NO PRESENTADO.

Irakasgai-zerrenda

Propiedades de las series temporales no estacionarias y sus consecuencias econométricas. Contrastes para determinar la estacionariedad o no de una serie.

Presentación de los objetivos y los conceptos básicos del análisis de un conjunto de series temporales económicas que están dinámicamente interrelacionadas.

Estudio de los modelos multivariantes aplicados en series estacionarias, sus propiedades y análisis (especificación, estimación y validación).

Introducción al análisis multivariante de series temporales no estacionarias: cointegración y tendencias comunes. Los modelos de corrección de error.

Estudio de la existencia de relaciones de cointegración: contrastes de Engle-Granger y de Johansen. Estimación de modelos de corrección de error.

Aplicación de los modelos multivariantes: su uso para la predicción y la evaluación. La función de predicción y la función impulso-respuesta.

Los modelos en el espacio de los estados y filtro de Kalman en el análisis de series temporales: parámetros cambiantes, estimación de modelos ARMA y suavizamiento.

Estudio de los modelos estructurales de series temporales (MEST). Especificación de los componentes de ciclo-tendencia y estacionalidad y su estimación.

Bibliografia

Nahitaez erabili beharreko materiala

Nelson, C. R. and Plosser, C. I. (1982). "Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series". Journal of Monetary Economics 10, 139-62.

Engle, R. y Granger, C.W.J. (1987). "Co-integration and error correction: representation, estimation and testing", Econometrica, 55, 251-276.

Oinarrizko bibliografia

Cáceres, J.J., Martín G. y Martín, F.J. (2008). Introducción al análisis univariante de series temporales económicas. Delta Publicaciones.

H. Lütkepohl (1991). Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer.

A.C. Harvey (1981).Time Series models, 2ª edición. Pearson ed.

Gehiago sakontzeko bibliografia

Engle, R. y Granger, C., eds. (1991). Long-Run Economic relationships: readings in Cointegration. Oxford University Press, Advanced Texts in Econometrics.

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

Harvey, A.C. (1990). The Econometric Analysis of Time Series, 2ª edición. Philip Allan, LSE Handbooks in Economics.

Hylleberg, S., ed. (1992). Modelling Seasonality. Oxford University Press, Advanced Texts in Econometrics.

Aldizkariak

Econometrica

Journal of the American Statistical Association

Journal of Business and Economics Statistics

Journal of Econometrics.

Journal of Time Series Analysis

Journal of Monetary Economics

Estekak

Software para análisis econométrico

Gretl: http://gretl.sourceforge.net

R: http://www.r-project.org

Libros online gratuitos:

Cochrane, J. Time Series for Macroeconomics and Finance. http://faculty.chicagobooth.edu/john.cochrane/research/papers/time_series_book.pdf

Varios, ¿A First Course on Time Series Analysis¿ http://statistik.mathematik.uni-wuerzburg.de/timeseries.

Datos:

Banco de España: www.bde.es

Eurostat: epp.eurostat.ec.europa.eu

Banco Mundial: http://databank.worldbank.org/ddp/home.do