1 / 21

Clase I: Econometría II.

Clase I: Econometría II. Syllabus. Horario de Clases. Bibliografía. Clase.

Download Presentation

Clase I: Econometría II.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Clase I: Econometría II.

  2. Syllabus

  3. Horario de Clases

  4. Bibliografía

  5. Clase La econometría es la aplicación rigurosa de la estadística para analizar datos socioeconómicos, en especial los de series de tiempo común mente utilizados para analizar modelos macroeconómicos. El objetivo principal del curso, por tanto, será el de guiar a los estudiantes en el uso e interpretación de variables económicas y las metodologías básicas diseñadas para analizar las relaciones entre dichas variables. En particular, nos pondremos a identificar los problemas más comunes que se enfrentan al analizar datos económicos y las metodologías que se han desarrollado para solucionar dichos inconvenientes.

  6. Objetivo específicos • Fortalecer los argumentos provenientes de la teoría económica en especial la macroeconomía y microeconomía • Búsqueda de utilidad social y científica de la práctica econométrica • Analizar características estadísticas particulares de cada serie involucrada en la estimación.

  7. Obligaciones de los estudiantes • Cumplir con las disposiciones generales y gozar de las prerrogativas establecidas en el Reglamento del Régimen Académico Estudiantil, vigente, de la UCA. • El uso de celulares dentro de aula está estrictamente prohibido, so pena de ser expulsado del aula de clase. • El horario de clase contempla 15min para aquellos que lleguen tarde, pasado este tiempo serán considerados ausentes. • La entrada y salida del aula una vez comenzada la clase está prohibida; todos aquellos que salgan quedarán fuera del aula. • Las personas que faltasen a una prueba tendrán derechos a la reprogramación de la misma hasta el final del curso. • Realizar sesiones de consulta con el docente, en el día y hora establecido par ello. • Atender y seguir las instrucciones del docente para la realización de cualquier trabajo o actividad dentro y fuera de clase. • Entregar las tareas y asignaciones orientadas por el docente en las fechas establecidas por él mismo. • Previo a cada clase, los estudiantes deberán haber leído el material instruido por el docente, el cual se detalla en el syllabus

  8. Sistema de calificaciones • 4 pruebas de 20 pts. c/u (una prueba por unidad del programa) • Tareas (Talleres y Pruebas cortas)

  9. Contenido I. Datos Panel (Semana 1 y 2) • Mínimos cuadrados generalizados • Modelos de efectos fijos • Modelos de efectos aleatorios • Estudios de Casos a discutir en clases • Modelos de series temporales con datos panel

  10. Contenido II. Ecuaciones Simultáneas (Semana 3 y 4) • Identificación de modelos estructurales de ecuaciones simultáneas • Mínimos cuadrados indirectos • Mínimos cuadrados en 2 etapas • Mínimos cuadrados en 3 etapas • Variables instrumentales

  11. Contenido III. Teórica clásica de series temporales (Semana 5 y 6) • Series temporales y métodos de predicción • Series temporales y métodos estocásticos • Modelos ARIMA, estacionales y generales • Modelos de regresión múltiple de series temporales

  12. Contenido IV Modelos Dinámicos con series temporales (Semana 7 y 8) • Modelos con retardos distribuidos • Estabilidad estructural en modelos de series temporales • Contraste de Chow • Cusum y CumQ

  13. Contenido V. Archy Garch (Semana 9 y 10) • Autocorrelación y Heteroscedasticidad en modelos de series de tiempo • Soluciones de (19) • Multicolinealidad y soluciones

  14. Contenido • Modelos VAR (Semana 11 y 12) • Modelos de vectores autorregresivos • Identificación y Estimación • Cointegración y Test de Johansen

  15. Clase 1: Datos Panel El término de datos panel se refiere a conjuntos de datos donde se tiene información para una misma unidad de sección cruzada o individuo sobre varios periodos de tiempo. Uno de los contextos de estimaciones más utilizadas es el de funciones de producción. Esta técnica permite estudiar cierta información que no se puede examinarse por sí solo con método de series temporales o método de sección cruzada.

  16. Datos Panel El enfoque de efectos fijos que considera a como un término constante especifico del grupo en el modelo de regresión en particular donde esta correlacionado con una o más variables incorporadas en . El otro enfoque es de efectos aleatorios el cual es un error especifico del grupo, similar a , estando no correlacionado con . La estimación del enfoque de efectos fijos se efectúa por mínimos cuadrados y la de efectos aleatorios por mínimos cuadrados generalizados

  17. Base de datos ¿Cómo estructurar una base de datos a panel?

  18. Base de datos 1. Filas agrupadas por unidad. Piénsese en la matriz de datos como si estuviera compuesta de n bloques, cada uno con T filas. El primer bloque de T filas contiene las observaciones de la unidad 1 de la muestra para cada uno de los periodos; el siguiente bloque contiene las observaciones de la unidad 2 para todos los periodos, y así sucesivamente. De hecho, la matriz de datos es un conjunto de datos de series temporales apilados verticalmente

  19. Base de datos 2. Filas agrupadas por periodo. Piénsese en la matriz de datos como si estuviera compuesta por T bloques, cada uno con n filas. El primer bloque de n filas contiene las observaciones de cada unidad muestral en el periodo 1; el siguiente bloque contiene las observaciones de todas las unidades en el periodo 2; y así sucesivamente. La matriz de datos es un conjunto de datos de muestra de sección cruzada, apiladas verticalmente.

  20. Base de datos I: Greene

  21. Base de datos II: Desigualdad y comercio internacional

More Related