Curso de econometría computacional

La siguiente entrada contiene un resumen de los apuntes sobre los cursos de econometría aplicada, con ejemplos de computadora en distintos programas econométricos, pero mayormente centrados en R. La primera parte introduce a concepto metodológicos que respaldan el uso de la econometría en la busqueda de relaciones causales, especialmente mediante el uso del modelo de regresión.

Curso 1. Introducción a la econometría

Parte I. Naturaleza de la econometría y modelo de regresión

Clase 1. Naturaleza de la econometría

Clase 2. Repaso estadística

Clase 3. Modelo de regresión lineal simple

Clase 4. Modelo de regresión múltiple [R; Stata; Eviews]

Parte II. Análisis del modelo de regresión

Clase 5. Test de hipótesis sobre el modelo de regresión múltiple [R; Stata]

Clase 6. Formas funcionales y variables cualitativas [R]

Clase 7. Problemas de datos y selección del modelo [R]

Clase 8. Validación de supuestos del modelo de regresión [R]

Curso 2. Introducción a la microeconometría

Parte III. Naturaleza, datos y métodos

Clase 1. Introducción a la microeconometría

Clase 2. Endogeneidad y variables instrumentales

Modelos robustos a la heterocedasticidad

Estimación por mle

Modelos de probabilidad (Logit, Probit)

Regresión por cuartiles

Curso 3. Introducción al análisis de series temporales

Clase 1. Análisis exploratorio de series temporales [R]

Clase 2. Modelos integrados de series temporales [R]

Clase 3. Pronósticos de series temporales [R]

Clase 4. Modelos de volatilidad condicional [R]

Versión 04/09/2020 (en construcción)

Econometría Financiera en Eviews

Esta asignatura busca introducir al estudiante a una serie de herramientas cuantitativas aplicadas al área financiera. Esta materia, junto a Métodos Numéricos Aplicados a las Finanzas, constituyen el bloque de materias de análisis cuantitativo de la Maestría en Gestión de Riesgo y Tesorería.

Su importancia radica en que muchas de las las herramientas de economía financiera y los modelos de evaluación de riesgos financieros, utilizan de forma intensiva métodos cuantitativos de la la econometría de serie de tiempo y financiera, así como herramientas estadísticas y matemáticas, que permiten tomar decisiones basados en mayor cantidad de información y atendiendo las propiedades estadísticas de las series. Adicionalmente, la valoración de  activos y la gestión de carteras, requieren de proyecciones de tasas de interés, inflación y tipo de cambio, así como de una definición de una correcta medida de riesgo. La econometría financiera provee las herramientas para realizar pronósticos de variables financieras y económicas, y permite realizar el análisis de datos orientados a tomas de decisiones.

Contenido [Guía de la asignatura]

Clase 0. Nociones de economía financiera, gestión de riesgo y teoría de carteras
Clase 1. El modelo de regresión múltiple
Clase 2. EViews para econometría financiera
Clase 3. Retornos financieros y series de tiempo univariadas
Clase 4. Metodología Box-Jenkins y pronósticos en EViews

Clase 5. Riesgo condicional en los mercados financieros: modelos GARCH
Clase 6. Modelos multivariados de series de tiempo
Clase 7. Teoría de cartera y riesgo sistémico
Clase 8. Modelos multifactoriales y métodos factoriales*
Clase 9. Valor en Riesgo (VaR)

Datos

Tareas y asignaciones
2018-1: Tarea 1 | Tarea 2 | Tarea 3
2019-1: Tarea 1 | Tarea 2 | Tarea 3 | Tarea 4

Trabajo final: 2018-1 | 2019-1

Examenes:
2018-1:  P1
2019-1:  P1

Ejemplos de clase
2018-1: Ejemplo 1 | Ejemplo 1.1 | Ejemplo 1.2 | Ejemplo 3 | Ejemplo 3.1 | Ejemplo 4 |
2019-1: Ejemplo 1 | Ejemplo 2.1 |

Evaluación
Investigación final 40%
Examen parcial (unidades 1-4) 30%
Examen final (unidades 4-8) 30%