Segundo Semestre 2021

Descripción

Este curso provee una revisión de la teoría y las principales aplicaciones del uso de datos de series de tiempo en econometría. Los tópicos cubiertos incluyen tanto modelos univariados como multivariados caracterizados por procesos tanto estacionarios y como no estacionarios. Se pondrá énfasis en el uso de series de tiempo para realizar predicciones o pronósticos y para identificar efectos causales dinámicos. El objetivo principal es proveer al alumno de habilidades para realizar, entender y evaluar críticamente trabajos empíricos relacionados con el uso de series de tiempo.

Puedes encontrar información del curso aquí

Contenidos

  1. Introducción al uso de R [Slides] [Ejemplos en R]
  2. Introducción a la econometría de series de tiempo [Slides] [Ejemplos en R]
  3. Modelos de Series de Tiempo Estacionarias
  4. Modelos de series de tiempo no estacionarias [Slides] [Ejemplos en R]
  5. Modelos de series de tiempo multivariados [Slides] [Ejemplos en R]
    • Modelo de vectores autoregresivos
    • Cointegración y el modelo de corrección de error
  6. Heterocedasticidad en modelos de series de tiempo [Slides] [Ejemplos en R]

Nota: Las presentaciones pueden ser impresas en formato pdf directamente desde el navegador (se recomienda usar Google Chrome para realizar la impresión).

Material adicional:

  • El modelo de regresión simple [pdf].
  • El modelo de regresión múltiple [pdf].
  • Propiedad de insesgamiento de MCO [pdf].
  • Varianza MCO y el teorema de Gauss-Markov [pdf].
  • Propiedades estadísticas de los modelos MA(1) y AR(1) [pdf].

Referencias bibliográficas básicas

  • Stock, James y Watson, Mark (2012). Introducción a la Econometría. Tercera Edición, Prentice- Hall.
  • Wooldridge, Jeffrey M. (2010). Introducción a la Econometría. Un Enfoque Moderno. Cuarta Edición, Thomson.

Software

Las tareas y los módulos prácticos requieren del uso del paquete R. Las páginas web para la descarga de R y RStudio:

https://www.r-project.org/

https://rstudio.com/

Referencias útiles:

  • Introduction to Econometrics with R de Christoph Hanck, Martin Arnold, Alexander Gerber y Martin Schmelzer (replica las aplicaciones empíricas del libro de texto de Stock y Watson): Página Web del Libro
  • Using R for Introductory Econometrics de Florian Heiss (replica las aplicaciones empíricas del libro de texto de Wooldridge): Página Web del Libro
  • Principles of Econometrics with R de Constantin Colonescu (tiene una mezcla de aplicaciones): Página Web del Libro
  • Introduction to Econometrics with R de Florian Oswald et.al.: Página Web del Libro

Bases de datos

  • Las bases de datos del libro de texto de Wooldridge (4ta edición) pueden descargarse de la página web de Cengage. Además están disponibles en Boston College. Las bases de datos del libro de Stock y Watson (3ra edición) pueden descargarse de la página web de Pearon.
  • El paquete de R wooldridge contiene también las bases de datos del libro de texto de Wooldridge.