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.

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

Cada alumno deberá realizar tres trabajos de curso, de aproximadamente 2000 palabras cada uno. Los alumnos deberán realizar un examen sobre el temario impartido en las nueve semanas de clase. El peso de la evaluación continua en la nota final de la asignatura será de un 50% para cada trabajo de curso y un 50% para el examen.



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

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

Temario

Se recomienda que el alumno curse previamente, además de Econometría, la asignatura de Análisis Básico de Series Temporales.



Tema 1. Modelos de función de transferencia (o RegARIMA). Análisis de intervención. Detección de outliers.

Tema 2. Desestacionalización. Programas X13ARIMA, TRAMO/SEATS y JDemetra+

Tema 3. Efectos de calendario.

Tema 4. Introducción al análisis de series temporales multivariantes.

Tema 5. Procesos vectoriales autorregresivos (VAR) estacionarios.

Tema 6. Análisis de series integradas. Contrastes de raíces unitarias.

Tema 7. Sistemas I(1) y cointegración. Contrastes y estimación de relaciones de cointegración.

Bibliografía

Materiales de uso obligatorio

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.

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.



Pe˜na, D., Tiao, G.C. y Tsay, R.S. (eds) (2001). A course in time series

analysis, Wiley, cap. 7 y 8, pp. 171-248.



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



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

Bibliografía de profundización

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.

Revistas

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

Enlaces

Software para análisis econométrico



Gretl: http://gretl.sourceforge.net



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



JDemetra+: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/content/software-jdemetra_en



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