Estadística I Estadística II

Después del curso el estudiante conocerá los fundamentos básicos del análisis de datos dinámicos mediante el estudio de modelos. Dichos modelos se aplicarán en la solución de problemas reales económicos y financieros ilustrando formas innovativas de hacer que la toma de decisiones empresariales sea más eficiente. En concreto, los modelos serán implementados en el análisis de series temporales de variables macroeconómicas y de rendimientos financieros. En este sentido, el estudiante sabrá medir, por ejemplo, la dependencia de la incertidumbre del precio un determinado stock con respecto al pasado. Además, se utilizarán modelos para contrastar diferentes teorías y modelos financieros como, por ejemplo, el contraste de la eficiencia de un mercado o la estimación del valor en riesgo de un determinado activo. TRANSVERSALES: Interpretación de datos. Utilización de software diseñado para el análisis de datos.

CAPITULO 1. CONCEPTOS BASICOS EN EL ANALISIS DE SERIES TEMPORALES 1.1 Características de datos dinámicos: dependencia y correlación 1.2 Estacionariedad y transformaciones 1.3 Modelos lineales univariantes: ARIMA 1.4 Estimación y diagnóstico de modelos ARIMA CAPITULO 2. MODELOS LINEALES MULTIVARIANTES 2.1 El modelo VAR 2.2 Modelos no estacionarios: cointegración 2.3 Modelos de regresión dinámica CAPITULO 3. MODELOS NO LINEALES 3.1 Características de variables financieras 3.2 Modelos GARCH univariantes 3.3 Modelos GARCH multivariantes

El curso tendrá una parte presencial en el aula donde se utilizarán tanto pizarra como medios audiovisuales para presentar los conceptos abstractos. Además, se realizarán clases prácticas en las aulas informáticas donde los estudiantes aprenderán a utilizar el software necesario para implementar los modelos en datos reales.