Parte I: Análisis uniecuacional basado en series temporales macroeconómicas
I.1 Modelos univariantes
I.1a Evolución y descomposición de series univariantes
- Variables estacionarias y no-estacionarias. Procesos integrados, caminos
aleatorios, martingalas y contrastes de raíces unitarias (Dickey-Fuller)
- Transformaciones de variables (logaritmos y diferencias)
- Propiedades tendenciales y cíclicas de las variables macroeconómicas.
- Descomposición ciclo-tendencia de Beveridge-Nelson (BN) y filtro de Hodrick
y Prescott (HP)
- Modelos ARIMA: Funciones de impulso respuesta y predicción
Aplicaciones empíricas:
- Evolución internacional de la renta per cápita y de sus componentes
- Evolución de agregados macroeconómicos y monetarios
- Paridad el poder de compra (PPP)
- Eficiencia de mercados financieros, etc.
I.1b No-linealidad y estacionalidad
- Filtros estacionales, variables ajustadas de estacionalidad.
- No-linealidad en parámetros vs. no-linealidad en regresores,
- Cambio estructural en los parámetros y variables con umbrales
- Modelos autorregresivos de transición suave (STAR)
- Modelos de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH, GARCH)
- No linealidad en la media versus no linealidad en la varianza
Aplicaciones empíricas:
- Modelización de precios de la energía en mercado organizados (asimetrías y
volatilidad)
- Asimetrías en las subidas y bajadas de precios de la gasolina etc. Hipótesis de
cohetes y plumas, etc.
- Modelización de la inflación y su volatilidad
- Modelización de precios de activos financieros y su volatilidad
I.2 Modelos uniecuacionales
I.2a Especificación y contrastes en modelos uniecuacionales
- Estimación e inferencia en modelos de regresión estáticos y dinámicos
- Especificación de modelos de lo general a lo particular
- Contrastes de especificación: Congruencia y modelos anidados
- Exogeneidad y causalidad: Conceptos y contrastes
- Modelos de corrección del error lineales y no lineales (EC y EqCM) y Co-integración
- Regresión espuria y cointegración
Aplicaciones empíricas:
- Micro-fundamentos de la especificación uniecuacional
- Funciones de producción y contabilidad del crecimiento
- Determinantes del crecimiento
- Demanda de Dinero en el Reino Unido (1878-1970)
- Contrastes de hipótesis en modelos financieros (CAPM), etc.
I.2b Modelos uniecuacionales no lineales
- Estimación e inferencia en modelos de regresión dinámicos no lineales
- Modelos de corrección de error no lineales (NEC)
- Modelos de regresión de transición suave (STR) y cambio estructural
Aplicaciones empíricas:
- Demanda de Dinero en el Reino Unido (1878-1970)
- Inflación y desempleo: La curva de Phillips
Parte II: Análisis de Modelos Multiecuacionales
II.1 El modelo Vectorial Autorregresivo (VAR) estacionario
a) Caso estacionario:
- Forma estructural (SVAR) vs. forma reducida(VAR): Identificación
- Representación VMA (Wold) y funciones de impulso y respuesta
- Descomposición de la varianza de predicción
- Formulación, estimación, diagnóstico, selección de número de retardos.
- El modelo SVAR, exogeneidad débil y fuerte, causalidad de Granger, la
crítica de Lucas, super- exogeneidad
b) Caso no-estacionario y sin cointegración:
- Descomposición ciclo-tendencia multivariante de Beveridge-Nelson (BN)
- Vector autorregresivo estructural (SVAR) con variables I(1) e I(0):
Identificación con restricciones de largo plazo
Aplicaciones empíricas:
-Análisis del mercado de pescado (Fulton) en Nueva York: Sistema de
ecuaciones de demanda y oferta
-Contrastes de neutralidad a largo plazo
-Modelo de Blanchard and Quah con restricciones de largo plazo: PIB y
Desempleo
c) Caso no-estacionario y con cointegración:
- Descomposición ciclo-tendencia multivariante de Beveridge-Nelson (BN) y
representación de tendencias comunes
- Mecanismo de corrección de error y análisis de co-integración: Teorema de
Representación de Granger
- Modelos de series temporales multivariantes/Modelos de Corrección de Error Vectoriales (VEqCM)
- Enfoque de Máxima Verosimilitud de Johansen para estimar el rango de cointegración.
Aplicación Empírica
- Demanda de dinero
Parte III: Proyecto Empírico del estudiante.