PROGRAMA DE LA MATERIA
ECONOMETRÍA II
Grupo: 2615; lugar o medio: Centro de Cómputo
Horario: sábados de 09:00 a 12:00 hrs.
OBJETIVOS
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Proporcionar al alumno la instrucción relativa a:
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Modelos de ecuaciones simultáneas
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Regresiones y pronósticos con datos de series de tiempo
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Modelos SUR
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Capacitar al alumno para que proponga, estime, evalúe y reporte un modelo con base en los instrumentos econométricos proporcionados.
TEMAS Y SUBTEMAS DEL CURSO
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
2. Modelos de ecuaciones simultáneas
2.1 Naturaleza
2.2 Estimación con mínimos cuadrados en dos etapas
2.3 Ejemplos
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
4. Datos en series de tiempo y corte transversal (pooling)
4.1 Regresiones aparentemente no relacionadas (SUR)
4.2 Ejemplos
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
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Carter R. Hill, George G. Judge, William E. Griffiths (2001) Using EViews for Undergraduate Econometrics. Ed. Jhon Wiley & Sons. EUA.
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Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter (2010), Econometría, 5ª edición. Ed. Mc Graw Hill. México.
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R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim (2007) Principles of Econometrics, 3a edición. Ed. Jhon Wiley & Sons. EUA.
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Wooldridge, Jeffrey M. (2009) Introducción a la Econometría, un enfoque moderno. Cengage Learning, México.
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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.
METODOLOGÍA SUGERIDA Y ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE
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Leer el material sugerido para la clase y reportar resúmenes.
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Aplicar las habilidades adquiridas en herramientas de cómputo.
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Generar datos para modelar, ya sea mediante el muestreo aleatorio o a través de bases de datos existentes.
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Reflexionar de manera individual o grupal sobre algunos temas o preguntas que sugiera el responsable de la clase.
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Consolidar los conocimientos adquiridos en clase a través de un trabajo final.
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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
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Dos exámenes parciales: 50%
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Trabajo final: 20%
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Tareas: 15%
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Participación: 10%
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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 su servidor inicie la clase.
RECOMENDACIONES
1. El alumno se apoyará en los siguientes instrumentos y cursos previos:
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Conocimiento en el uso de:
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Hoja de cálculo Excel
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Eviews
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Conocimientos previos de estadística descriptiva e inferencial
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Contar con la habilidad para leer y comprender textos en inglés
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.
OYENTES
Serán aceptados en el grupo siempre y cuando cumplan con los siguientes requisitos:
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Ajustarse plenamente a lo señalado en este programa
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Cumplir con el horario de la clase
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Realizar los exámenes
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Entregar las tareas que se solicitan
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Participar activamente en las clases
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En el caso de trabajos en grupo, integrarse y colaborar activamente
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
Twitter: @EconoAragon