Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
TEMA 1. INTRODUCCIÓN
TEMA 2. ANÁLISIS DE REGRESIÓN CON DATOS TEMPORALES
Estimación e inferencia en regresiones lineales con regresores estocásticos
Regresores endógenos
Errores de medida aleatorios
Contrastes diagnóstico en regresión: El caso particular de contrastes de autocorrelación en el término de error
BLOQUE I. MODELOS DINÁMICOS DE REGRESIÓN
TEMA 3. REGRESIÓN DINÁMICA
La clase de modelos dinámicos de regresión autorregresivos de retardos distribuidos (ADL)
Estudio del caso particular ADL(1,1)
Causas contrastables de endogeneidad en modelos con estructura autorregresiva
Principales medidas características de la relación dinámica en modelos dinámicos estables: multiplicadores dinámicos, efecto a largo plazo, retardos medio y mediano,
y vida media de un shock.
BLOQUE II. ANÁLISIS UNIVARIANTE DE SERIES TEMPORALES
TEMA 4. PROPIEDADES BÁSICAS DE LAS SERIES TEMPORALES Y MODELIZACIÓN ARIMA
Principales conceptos y deficiones en el estudio de las propiedades de una serie temporal.
Representación básica de componentes inobservados: Estacionariedad y no estacionariedad determinista y estocástica.
Contrastes discriminantes entre estacionariedad y no estacionariedad estocástica.
Identificación y análisis de la estructura de autocorrelación en series temporales estacionarias.
TEMA 5. METODOLOGÍA BOX-JENKINS: IDENTIFICACIÓN, ESPECIFICACIÓN, ESTIMACIÓN Y PREDICCIÓN
BLOQUE III. COINTEGRACIÓN
TEMA 6. COINTEGRACIÓN: DEFINICIÓN Y ANÁLISIS EN REGRESIONES COINTEGRANTES
Concepto general de cointegración entre series temporales no estacionarias.
Regresión cointegrante, cointegración estacionaria y regresión espuria.
Estimación MCO y contrastes de no cointegración.
Estimación asintóticamente eficiente en regresiones de cointegración estacionaria y contrastes de cointegración.
TEMA 2. ANÁLISIS DE REGRESIÓN CON DATOS TEMPORALES
Estimación e inferencia en regresiones lineales con regresores estocásticos
Regresores endógenos
Errores de medida aleatorios
Contrastes diagnóstico en regresión: El caso particular de contrastes de autocorrelación en el término de error
BLOQUE I. MODELOS DINÁMICOS DE REGRESIÓN
TEMA 3. REGRESIÓN DINÁMICA
La clase de modelos dinámicos de regresión autorregresivos de retardos distribuidos (ADL)
Estudio del caso particular ADL(1,1)
Causas contrastables de endogeneidad en modelos con estructura autorregresiva
Principales medidas características de la relación dinámica en modelos dinámicos estables: multiplicadores dinámicos, efecto a largo plazo, retardos medio y mediano,
y vida media de un shock.
BLOQUE II. ANÁLISIS UNIVARIANTE DE SERIES TEMPORALES
TEMA 4. PROPIEDADES BÁSICAS DE LAS SERIES TEMPORALES Y MODELIZACIÓN ARIMA
Principales conceptos y deficiones en el estudio de las propiedades de una serie temporal.
Representación básica de componentes inobservados: Estacionariedad y no estacionariedad determinista y estocástica.
Contrastes discriminantes entre estacionariedad y no estacionariedad estocástica.
Identificación y análisis de la estructura de autocorrelación en series temporales estacionarias.
TEMA 5. METODOLOGÍA BOX-JENKINS: IDENTIFICACIÓN, ESPECIFICACIÓN, ESTIMACIÓN Y PREDICCIÓN
BLOQUE III. COINTEGRACIÓN
TEMA 6. COINTEGRACIÓN: DEFINICIÓN Y ANÁLISIS EN REGRESIONES COINTEGRANTES
Concepto general de cointegración entre series temporales no estacionarias.
Regresión cointegrante, cointegración estacionaria y regresión espuria.
Estimación MCO y contrastes de no cointegración.
Estimación asintóticamente eficiente en regresiones de cointegración estacionaria y contrastes de cointegración.
Actividades a desarrollar en otro idioma
Consulta de los manuales en inglés relacionados en la bibliografía complementaria y material docente disponible en el aula virtual de la asignatura que permiten profundizar en los conceptos y adquirir el vocabulario propio del análisis de series temporales. Elaboración de un glosario de términos que ayudará a la resolución de aquellas actividades redactadas en inglés.