Última actualización: 04/07/2020


Curso Académico: 2020/2021

Econometría Financiera
(15908)
Titulación: Master in Finance (261)
Escuela de Empresa


Coordinador/a: GONZALO MUÑOZ, JESUS

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Economía

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Dirigido a: Este curso es adecuado para cualquier estudiante de la Maestría en Finanzas. Se supone un conocimiento básico de la teoría de la probabilidad y de las propiedades de la esperanza condicional. Idioma del curso: Inglés. El curso de Financial Statistics debería haber sido completado previamente. Las prácticas de ordenador se harán con EViews. **Professor: Antonio Rubia (Associate Professor Universidad de Alicante)
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
Este curso tiene como objetivo proporcionar al estudiante habilidades básicas de técnicas econométricas utilizadas en la investigación económica empírica. Este objetivo se logra a través de clases teóricas, sesiones prácticas, y conjuntos de problemas. En concreto, para el final del curso el alumno deberá ser capaz de: 1) Aplicar técnicas de regresión lineal básicas en problemas económicos. 2) Utilizar el software apropiado (EViews) para implementar la investigación cuantitativa. Habilidades que el alumno será capaz de ganar durante el curso son: 1) Comprensión de las limitaciones de datos y sus consecuencias en el análisis empírico. 2) La comprensión de los méritos de métodos cuantitativos alternativos. 3) Interpretación de los resultados en términos de implicaciones políticas y de predicción.
Descripción de contenidos: Programa
Parte I: Modelos de Regresión Lineal 1.1 Introducción. 1.2 Preliminares. 1.3 Estimación de parámetros. 1.4 Análisis de regresión 1.5 Fuera de los supuestos clásicos. 1.6 Inferencia estadística en los modelos de regresión lineal. Parte II: Panel data 2.1 Introducción 2.2 Preliminares. 2.3 Estimador Pooled MCO 2.4 Efectos fijos 2.5 Efectos aleatorios 2.6 Resumen. Parte III: Relaciones de largo plazo en finanzas 3.1 Introducción. 3.2 Preliminares. 3.3 Test raices unitarias 3.4 Regresiones esperas 3.5 VAR análisis. 3.6 Test cointegración.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Learning activities will consist on lectures, computer practice sessions (illustrating the implementation of the econometrics techniques using real economic and financial data), and solving exercises from problem sets. Computer exercises will be done using Eviews. Practice is essential to learning and understanding econometric tools. Therefore, there will be computer practice sessions and also computer exercises as homework. The course will focus on how to implement basic econometric techniques. Slides and book references are provided to facilitate successful course attendance. Slides, exercises, and other materials will be available at Aula Global. The chosen software to practice with econometric tools is Eviews. No late work will be accepted. Students will also be encouraged to attend the office hours in order to receive clarification on material covered in class. Office hours will not be available for checking if answers to homework are correct: Students will be encouraged to compare answers with their classmates for this purpose.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
Bibliografía básica
  • Brooks, C. . Introductory Econometrics for Finance. . Cambridge University Press, 4th edition. 2019
  • Greene, W. H. . Econometric Analysis, . Pearson 8th edition. 2017
  • Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach,. 2nd ed., Thomson South-Western. 2003
Bibliografía complementaria
  • Stock, J. and Watson, M.. Introduction to Econometrics. Addison-Wesley. 2003

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.


Dirección web para más información: http://www.eco.uc3m.es/~jgonzalo/teaching/timeseriesMA.html