Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

Esta asignatura permite al alumno profundizar en las distintas técnicas utilizadas en el análisis de series económicas temporales y su tratamiento estadístico, poniendo especial énfasis en el análisis en el dominio de la frecuencia y los modelos de volatilidad dinámica. Con ella se pretende que el alumno pueda realizar una investigación de calidad en el ámbito del análisis económico aplicando instrumentos y conocimientos estadísticos y econométricos avanzados. Al finalizar el curso el alumno debe saber cómo extraer la información de una serie económica, utilizar distintos paquetes estadísticos y econométricos, y dominar los modelos estadísticos tanto semiparamétricos como no paramétricos. Asimismo, deberá conocer las características y utilidades de los procesos integrados y fraccionalmente integrados y de los modelos de volatilidad cambiante, de especial importancia en series financieras.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Las competencias serán evaluadas mediante un proceso de evaluación continua y la calificación final será obtenida de la forma siguiente:

- Examen final escrito: 40% ;

- Ejecución y presentación de ejercicios individuales y/o en grupo: 60%.



Los alumnos que no sigan la evaluación continua serán evaluados mediante una prueba final que valore todas las competencias de la asignatura.

El alumno que desee ser evaluado mediante el sistema de evaluación final deberá presentar por escrito al profesorado responsable de la asignatura la renuncia a la evaluación continua en las 9 primeras semanas del curso.

En segunda convocatoria y posteriores, el alumno se presenta al 100% de la nota mediante la prueba final.

La no presentación del alumno a la prueba final supondrá la renuncia automática a la convocatoria correspondiente y la calificación de no presentado.

Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Evaluación mediante prueba escrita final.

Irakasgai-zerrenda

Se describe R que es un sistema para análisis estadísticos y gráficos y que tiene una naturaleza doble de programa y lenguaje de programación y es considerado como un dialecto del lenguaje S. R posee muchas funciones para análisis estadísticos y gráficos y guarda sus resultados como un objeto, de tal manera que se puede hacer un análisis sin necesidad de mostrar su resultado inmediatamente. Se describe diferentes formas de creación de bucles y estructuras. Se analiza la vectorización que hace los bucles implícitos en las expresiones.

En el uso de máxima verosimilitud es inevitable la aplicación de métodos de optimización numérica. Se analizan los algoritmos de Newton-Raphson, Gauss-Newton, Scoring y BHHH. Finalmente se discute la identificabilidad loca y global de un modelo econométrico.

Se presentan y describen las herramientas necesarias para realizar un análisis detallado de series temporales en el dominio de la frecuencia, alternativo al dominio temporal tradicional. Así, se describe el concepto de ciclo, distribución y densidad espectrales, se analizan los efectos de los filtros lineales, se introduce el periodograma y estimadores de las funciones de densidad espectral y se describen forma de estimación de modelos en el dominio de la frecuencia.

Se describe esta extensión de los modelos ARIMA que permiten ordenes de integración fraccionales y se proponen técnicas de estimación, tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia.

Se describen varios modelos financieros para la heterocedasticidad dinámica, tanto dentro del enfoque ARCH como de Volatilidad Estocástica, describiendo sus propiedades y métodos de estimación.

Bibliografia

Nahitaez erabili beharreko materiala

Mariel, P. (2009), Máxima Verosimilitud y Métodos de Optimización Numérica en Econometría, Facultad de CC.EE. y Empresariales, UPV/EHU, Bilbao, apuntes de curso.



Arteche, J. (2012) Análisis de Series Temporales en el Dominio de la Frecuencia. Facultad de CC.EE. y Empresariales, UPV/EHU, Bilbao, apuntes de curso.



Arteche J. (2012) Modelos para la Volatilidad en Series Financieras. Facultad de CC.EE. y Empresariales, UPV/EHU, Bilbao, apuntes de curso.

Oinarrizko bibliografia

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Gehiago sakontzeko bibliografia

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Aldizkariak

R Journal

Estekak

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

www.tutorialr.es/