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PROGRAMA DE LA MATERIA

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ECONOMETRÍA II

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

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OBJETIVOS

 

A. Proporcionar al alumno la instrucción relativa a:
   I. Modelos de ecuaciones simultáneas
   II. Regresiones y pronósticos con datos de series de tiempo
   III. Modelos SUR

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B. 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
   1.1. Presentación, contenido, alcance y programación de la materia
   1.2. Objetivo, objeto de estudio y alcance de la econometría
   1.3. El proceso econométrico
   1.4. Regresión simple y múltiple: matrices, Excel e EViews
   1.5. Elaboración, evaluación y reporte de un modelo econométrico en el marco de la materia Econometría I

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2.  Modelos de ecuaciones simultáneas
   2.1. Naturaleza
   2.2. Estimación con mínimos cuadrados en dos etapas
   2.3. Ejemplos

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3. Regresión y pronóstico con datos de series de tiempo
   3.1. Series estacionarias
   3.2. Regresiones espurias
   3.3. Identificación de estacionariedad: prueba de raíz unitaria
   3.4. Cointegración
   3.5. Pronósticos
      3.5.1.    Modelo ARIMA y Metodología Box-Jenkins
      3.5.2.    Vectores autoregresivos (modelo VAR)
   3.6. Ejemplos

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4. Datos en series de tiempo y corte transversal (pooling)
   4.1. Regresiones aparentemente no relacionadas (SUR)
   4.2. Ejemplos
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BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

 

  • Ben Volgelvang (2005) Econometrics, Ed. Prentice Hall, EUA.

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

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

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

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

  • Zellner, Arnold, J. (1962) An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggregation bias. Amer. Statist. Assn.57, 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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