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PROGRAMA DE LA MATERIA

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ECONOMETRÍA II

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Grupo: 2615; lugar: Centro de Cómputo
Horario: sábados de 09:00 a 12:00 hrs.

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OBJETIVOS

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  • Proporcionar al alumno la instrucción relativa a:

    • Modelos de ecuaciones simultáneas.

    • Regresiones y pronósticos con datos de series de tiempo.

    • Modelos SUR.

  • Capacitar al alumno para que proponga, estime, evalúe y reporte un modelo con base en los instrumentos econométricos proporcionados.

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TEMAS Y SUBTEMAS

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  1. Presentación de la materia y repaso de Econometría I

    1. Presentación, contenido, alcance y programación de la materia

    2. Objetivo, objeto de estudio y alcance de la econometría

    3. El proceso econométrico

    4. Regresión simple y múltiple: matrices, Excel e EViews

    5. Elaboración, evaluación y reporte de un modelo econométrico en el marco de la materia Econometría I

  2. Modelos de ecuaciones simultáneas

    1. Naturaleza

    2. Estimación con mínimos cuadrados en dos etapas

    3. Ejemplos

  3. Regresión y pronóstico con datos de series de tiempo

    1. Series estacionarias

    2. Regresiones espurias

    3. Identificación de estacionariedad: prueba de raíz unitaria

    4. Cointegración

    5. Pronósticos

      1. Modelo ARIMA y Metodología Box-Jenkins

      2. Vectores autoregresivos (modelo VAR)

    6. Ejemplos

  4. Datos en series de tiempo y corte transversal (pooling)

    1. Regresiones aparentemente no relacionadas (SUR)

    2. Ejemplos

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BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

 

R. Carter Hill, William E. Griffiths, George G. Judge (2001) Using EViews for Undergraduate Econometrics. Ed. Jhon Wiley & Sons. EUA.

R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim (2007) Principles of Econometrics, 3a edición. Ed. Jhon Wiley & Sons. EUA.

Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter (2010), Econometría, 5ª edición. Ed. Mc Graw Hill. México. 

Wooldridge, Jeffrey M. (2009) Introducción a la Econometría, un enfoque moderno. Cengage Learning, México.​

Zellner, Arnold, J.    An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggregation bias. Amer. Statist. Assn.57, 1962. University of Wisconsin, Madison.

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METODOLOGÍA SUGERIDA Y ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

 

Leer el material sugerido para la clase y reportar resúmenes.

Aplicar las habilidades adquiridas en herramientas de cómputo.

Generar datos para modelar, ya sea mediante el muestreo aleatorio o a través de bases de datos existentes.

Reflexionar de manera individual o grupal sobre algunos temas o preguntas que sugiera el responsable de la clase.

Consolidar los conocimientos adquiridos en clase a través de un trabajo final.

Demostrar los conocimientos adquiridos con la aprobación de los exámenes que se apliquen y a través de su participación en clase.

 

POLÍTICAS DE EVALUACIÓN DEL CURSO

 

Dos exámenes parciales: 50%

Trabajo final: 20%

Tareas: 15%

Participación: 10%

Asistencia: 5%. Es necesario ser puntuales, solo se registrará en la lista de asistencia a aquellos que se presenten a la clase hasta diez minutos después de que el profesor inicie la clase.

 

RECOMENDACIONES

 

1. El alumno se apoyará en los siguientes instrumentos y cursos previos:

 

Conocimiento en el uso de:

Hoja de cálculo Excel.

Eviews.

Conocimientos previos de estadística descriptiva e inferencial.

Contar con la habilidad para leer y comprender textos en inglés.

Conocimientos en el uso de las herramientas Classroom y Meet de Google.

 

2. Forma de reportar los resúmenes de lectura y demás tareas: se envían a través de la plataforma Classroom, a más tardar el día y hora indicados. Los trabajos siempre deberán estar identificados con una portada que contenga su nombre, tema que se reporta y fecha.

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OYENTES

 

Serán aceptados en el grupo siempre y cuando cumplan con los siguientes requisitos:

 

Ajustarse plenamente a lo señalado en este programa.

Cumplir con el horario de la clase.

Realizar los exámenes.

Entregar las tareas que se solicitan.

Participar activamente en las clases.

En el caso de trabajos en grupo, integrarse y colaborar activamente.

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Forma de reportar los resúmenes de lectura y tareas adicionales:

 

Solo se aceptan los trabajos reportados a partir de la sección de Trabajo de clase de Classroom.

 

MEDIOS DE CONTACTO

 

Sitio electrónico: http://danielmtzs.wixsite.com/econometria

 

Dirección de correo electrónico: danielmartinezmas@aragon.unam.mx

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Twitter: @EconoAragon

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