EC4301 Macroeconometría

Acerca de este sitio

¡Bienvenidos al curso de Macroeconometría, primer semestre de 2020!

En este sitio pondré a su disposición copia de los materiales del curso, así como avisos importantes.

Programa del curso

Acá puede ver el programa del curso.

Horario

  • Clase: Lunes, 6:00pm a 8:50pm, aula 143CE quédate en tu casa, nos vemos por Zoom hasta nuevo aviso
  • Laboratorio: Miércoles, 7:00am a 8:50am, aula 242/243CE en serio, quédate en casa

Asistente

Marco Antonio Badilla Maroto ma.badilla@hotmail.com

Libros de texto

Los libros recomendados para este curso son:

  • Hamilton 1994 Time Series Analysis. Princeton
  • Enders 2015 Applied Econometric Time Series. Wiley, 4° edición.
  • Kirchgassner, Wolters, y Hassler 2013 Introduction to Modern Time Series Analysis. Springer, 2° edición
  • Becketti 2013 Introduction to Time Series Using Stata. Stata Press
  • Greene 2018 Econometric Analysis. Pearson, 8° edición
  • Lutkepohl 2007 New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer

Presentaciones

Estos apuntes (actualizados el 30 de mayo de 2020) contienen el mismo material que aparecen en las presentaciones, aunque en formato de libro . Este archivo lo iré actualizando conforme estén disponibles los siguientes temas.

Parte 1: Métodos para el análisis de una serie de tiempo individual

1. Introducción al análisis de series de tiempo

2. Ecuaciones en diferencia

3. Modelos AutoRegresivos de Media Móvil (ARMA)

1. Introducción
3. MA(q)
5. AR(p)
7. Estimación y selección de modelos
2. MA(1)
4. AR(1)
6. ARMA(p,q)
8. Pronósticos

4. Modelos de volatilidad

1. Introducción
3. Estimación de modelos ARCH
2. Propiedades de modelos ARCH
4. Modelos GARCH

5. Modelos para series con tendencia

1. Tipos de tendencias, caminatas aleatorias
3. Raíces unitarias y regresiones espúreas
5. Pruebas KPSS
2. Eliminando una tendencia
4. Pruebas Dickey-Fuller
6. El filtro Hodrick-Prescott

6. Cambio Estructural

1. Prueba de Chow
3. Prueba de Zivot y Andrews
2. Prueba de Perron

7. Análisis de series estacionales

1. Introducción y análisis gráfico
3. Ajuste estacional
2. El modelo SARIMA
4. Raíces unitarias estacionales

Parte 2: Métodos para el análisis conjunto de varias series de tiempo

8. Introducción a sistemas de ecuaciones

1. Motivación
2. El modelo SUR

9. Modelos de sistemas de ecuaciones

1. Representación, formas estructural vs reducida
3. Convergencia en probabilidad
2. Problema de identificación
4. Estimación de las ecuaciones

10. Vectores autorregresivos (VAR)

1. VAR, parte 1
2. VAR, parte 2

11. Cointegración y modelos de corrección de errores (VECM)

Tareas

TareaPreguntasFecha de entrega
1Tarea1.pdf30 de marzo 13 de abril
2Tarea2-2020a.pdf18 de mayo

Lecturas y materiales adicionales

Estas hojas de resumen son muy útiles para aprender los distintos programas:

Ejercicios para laboratorio

Laboratorio 1:

Materiales: Laboratorio01-Introducción-a-Python.zip

Laboratorio 2:

Materiales: Laboratorio02-Descargando-datos-del-BCCR.zip

Descargando datos del BCCR usando el paquete bccr de Python

Laboratorio 3:

Materiales: Laboratorio03-Manipulando-datos-con-Python.zip

Ejemplo 1: Importando datos de Internet
Ejemplo 2: Estimación econométrica

Laboratorio 4

Materiales: Laboratorio04-Pruebas-ruido-blanco.zip

Ejemplo 1: Pruebas de ruido blanco, IMAE
Ejemplo 3: Pruebas de ruido blanco con STATA
Ejemplo 2: Pruebas de ruido blanco, Euro/USD
Ejemplo 4: Estimación de la demanda de dinero

Laboratorio 5

Materiales: Laboratorio05-Modelo-ARMA.zip

Parte 1: ¿la función de log-verosimilitud puede ser positiva?
Parte 3: Simulando un proceso ARMA con Stata
Parte 2: Simulando un proceso ARMA con macrodemos
Parte 4: Estimación de un modelo ARMA de inflación

Laboratorio 6

Materiales: Laboratorio06-Modelo-GARCH.zip

Controlando la generación de números aleatorios
Parte 1: Simulación de procesos ARCH y GARCH
Parte 3: Estimación de un modelo GARCH para los retornos del índice SP500
Extensiones para JupyterLab
Parte 2: Simulaciones de MonteCarlo de estimaciones de máxima verosimilitud de modelos ARCH y GARCH

Laboratorio 7

Materiales: Laboratorio07-Programando-en-R.zip

1. Introducción a R y RStudio
3. Introducción a R Markdown
2. Simulando modelos ARMA con R

Laboratorio 8

Materiales: Laboratorio08-Raíces-unitarias.zip

1. Quitando tendencia con el método equivocado
3. Regresión espuria
5. Nelson y Plosser
2. Autocorrelación de una serie integrada
4. La distribución de Dickey y Fuller
6. KPSS

9. Series estacionales

Materiales: Laboratorio09-Estacionalidad.zip

Análisis de series estacionales

10. Estimación de ecuaciones simultáneas

Materiales: ejemplos-SEM.zip

1. El modelo 1 de Klein
2. El modelo de la telaraña

11. VAR

Materiales: Laboratorio11-VAR.zip

1. Simulación de un VAR
2. Representación de un VAR como una clase de Python