El objetivo de curso es comprender la evolución temporal de las variables económicas más relevantes (PIB, desempleo, inflación, tipos de interés, tipo de cambio, precios de activos financieros, etc.) y el análisis de las relaciones dinámicas causales existentes entre dichas variables con el propósito de realizar predicciones y llevar a cabo análisis de políticas económicas. Para lograr este objetivo el alumno debe adquirir una serie de conocimientos, capacidades (específicas y generales) y actitudes Conocimientos: Al final del curso el estudiante será capaz de: - Construir modelos adecuados para realizar predicciones - Construir modelos adecuados para analizar las relaciones causales dinámicas entre variables económicas. - Analizar el crecimiento de las variables económicas y sus relaciones de largo plazo. En términos de preguntas concretas, el estudiante aprenderá a responder de forma cuantitativa y sintética, vía un proyecto empírico, a preguntas del tipo: - Cómo influyen los tipos de interés en el crecimiento económico, nivel de empleo, precios, etc.? - Cómo influye el crecimiento económico en los niveles de CO2 y éstos en la temperatura? - Se pueden predecir los rendimientos de activos financieros? Competencias específicas: El alumno al finalizar el curso será capaz de: - Aislar y analizar las características principales de la evolución temporal de los datos económicos. - Distinguir los diferentes tipos de datos y los componentes de una serie temporal. - Construir modelos adecuados para el contraste de hipótesis económicas y para la predicción. - Realizar análisis de causalidad entre variables económicas. - Evaluar y criticar diferentes enfoques para tratar un problema práctico. Competencias generales o destrezas: - Capacidad para resolver problemas complejos. - Capacidad para discriminar la información relevante contenida en los datos económicos. - Capacidad para seleccionar el mejor modelo entre un conjunto de modelos alternativos. - Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica. - Capacidad de análisis y síntesis. - Trabajo en equipo. - Comunicación oral, escrita y gráfica. Actitudes: - Actitud crítica sobre las soluciones y modelos aportados por otros. - Actitud constructiva en base a información o ideas parciales.

En este curso se desarrollan los modelos econométricos básicos para el análisis de datos de series temporales, su predicción y el estudio de relaciones dinámicas causales entre variables económicas. Los contenidos fundamentales del curso son: - Características de los datos económicos de series temporales. - Modelos univariantes estacionarios. - Predicción y selección de modelos. - Modelo de regresión lineal con autocorrelación: Inferencia robusta. - Modelos Econométricos dinámicos uniecuacionales: Problemas de endogeneidad, Solución vía estimación por Variables Instrumentales (mínimos cuadrados bietápicos) y/o transformación del modelo dinámico. Contrastes de endogeneidad. - Modelos dinámicos multiecuacionales (VAR) y análisis causal. Identificación de shocks. Función de respuesta a un shock. - Procesos no estacionarios: Contrastes de raíces unitarias y descomposición Tendencia-Ciclo. - Regresión con variables no-estacionarias: Regresiones espurias y cointegración.

ESTE AÑO SEGUIREMOS el SISTEMA DE CLASE INVERSA (FLIPPING TEACHING). La metodología docente minimizará los aspectos formales, primando la discusión intuitiva de los conceptos y el manejo de bases de datos reales, con el objetivo de que el/la alumno/a alcance un dominio práctico de la econometría con datos de series temporales. La asignatura se impartirá mediante lecciones teóricas (clases magistrales), y sesiones en las aulas informáticas donde el alumno aprenderá a desarrollar su proyecto empírico. Lecciones teóricas y practicas: - En forma mixta: pizarra + ordenador + transparencias. - Cada tema o sección contará con una aplicación empírica tipo. - La implementación práctica del curso se realiza mediante el programa econométrico E-Views (o el programa de libre acceso GRETL, R, etc.) y diferentes bases de datos: IFS, FRED, etc. Prácticas de ordenador: cada semana habrá una sesión en aula informática para resolver tanto los problemas de cada capítulo relacionados con las clases magistrales como las tareas relacionadas con el proyecto empírico del curso.