Material docente

Tema 1: Análisis de series temporales

• Procesos estacionarios (archivo PDF)
• Extensiones y metodología (archivo PDF)
• Casos prácticos y datos:
  • Series simuladas de algunos procesos estocásticos elementales. Archivos XLS, GDT
  • Número de pasajeros de líneas aéreas: modelos univariante y RegARIMA con efectos calendario. Archivos WF1, GDT y PDF

Tema 2: Perturbaciones no esféricas en el MLG (archivo PDF)

• Tratamiento general
• Autocorrelación
• Heterocedasticidad
• Casos prácticos
  • Ejemplo de autocorrelación: modelización de la temperatura media en Madrid (archivo GTD)
  • Ejemplo de heterocedasticidad: análisis comparativo de un conjunto de países de la OCDE (archivos GTD y XLS)

Tema 3: Regresores estocásticos en el MLG (archivo PDF)

• Causas
• Consecuencias sobre la estimación MCO
• Estimador de variables instrumentales
• Ejemplos
  • Ecuaciones simultáneas
  • Modelos dinámicos

Bibliografía (textos teóricos):

• Wooldridge, J.M. (2006), Introducción a la Econometría: un Enfoque Moderno. Paraninfo Thompson Learning.
• Greene, W.H. (2003), Econometric Analysis, Prentice Hall. Existe traducción al castellano de una edición anterior.
• Peña, D. (2005), Análisis de Series Temporales, Alianza Editorial.

Bibliografía (libros de problemas):

• Aznar, A. García-Ferrer, A. y  A Martín. (1994), Ejercicios de Econometría I, Pirámide.
• Fernández, A. González, P. Regúlez, M. Moral, P. y V. Esteban, V. (2005), Ejercicios de Econometría, McGraw-Hill.
• Pérez, T. Amorós, P. y S. Relloso (1993), Ejercicios de Econometría Empresarial, McGraw-Hill.

Enlaces de interés:

• Tablas de las distribuciones estadísticas más comunes (archivo PDF).
• También se puede descargar de Internet una herramienta gratuita llamada PQRS que permite calcular probabilidades y cuantiles a partir de las distribuciones estadísticas más comunes.