UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE ECONOMÍA

CICLO: VI

CURSO: ECONOMETRÍA II

ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE ECONOMÍA

SÍLABO

1. DATOS GENERALES 1.1 Nombre del Curso: ECONOMETRÍA II 1.2 Código del Curso: FO3234

1.3 Nº de Créditos: 5

1.4 Nº de horas semanales: 6

1.5 Nº de horas de práctica semanales: 2

1.6 Requisitos: Econometría I

1.7 Nombre de los Docentes: Mg. VÍCTOR PÉREZ SUÁREZ Mg. CORNELIO TICSE NÚÑEZ 1.8 Aulas: 218-D / 208-T

1.9 Plan de Estudios: 2004

1.10 Semestre Académico: 2011-I 2. SUMILLA

Modelo de regresión no lineal. Algoritmos y métodos de estimación. Modelos de

elección discreta MLP: Modelo Logit, Probit, y Tobit. Series de tiempo: procesos

estocásticos, estacionariedad. Modelos AR, MA y mixtos. Metodología Box Jenkins.

Modelos ARIMA. Tendencias estocásticas y determinísticas. Raíces unitarias. Quiebres

estructurales y raíces unitarias. Funciones de transferencia. Cointegración. Modelos de

cointegración. Vectores auto regresivos. Estimación de vectores auto regresivos con

series no estacionarias. Modelos de volatilidad. Los modelos de corte transversal.

Combinación de series temporales y corte transversal. Modelos de panel data.

3. OBJETIVOS

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de dominar las técnicas econométricas para

el planteamiento de modelos econométricos diversos (modelos de volatilidad, panel

data y series de tiempo), para la comprensión y resolución de los problemas de la

economía en general.

4. CONTENIDO CALENDARIZADO

1.ª semana Introducción. Modelos no lineales. Mínimos cuadrados no lineales, el estimador de

máxima verosimilitud, transformación de Box-Cox, contraste de restricciones.

2.ª semana Algoritmos numéricos y métodos de estimación. Algoritmo del descenso más rápido, de

Newton-Raphson, de Gauss-Newton y su estimación por MCO y MV Aplicaciones.

3.ª semana Modelos de elección discreta. El modelo lineal de probabilidad. Modelo Probit. Modelo

Logit. Modelo Tobit. Inferencia en modelos de elección discreta. Aplicaciones.

4.ª semana Los modelos de elección múltiple. El probit multivariado y el modelo logit multinomial

y condicional. Aplicaciones.

5.ª semana Modelos de series de tiempo. Supuestos. Análisis de los procesos débilmente

estacionarios. Función de autocorrelación. Proceso de media móvil MA: MA(1), MA(2),

MA(q), valores esperados y función de autocorrelación. Ejercicios.

Proceso autorregresivo AR: AR(1), AR(2), AR(p), valores esperados y función de

autocorrelación. Proceso mixto autorregresivo de media móvil ARMA: ARMA(1,1),

ARMA(1,2), ARMA(p,q). Ejercicios.

6.ª semana

� Primer Examen Parcial

7.ª semana Construcción de un modelo de serie de tiempo: Metodología de Box-Jenkins. Procesos

mixtos integrados ARIMA(p,d,q). Estimación de modelos ARIMA la estacionalidad y los

modelos SARIMA. Ejercicios..

8.ª semana Tendencias estocásticas y determinísticas. Raíces unitarias: Tests de detección y

problemas. Tests basados en la hipótesis nula de no estacionariedad: Dickey y Fuller,

Phillip-Perron, Sargan-Bhargava. Pruebas basadas en hipótesis nula de

estacionariedad: Kwiatkowski, Phillips, Schmidt y Shinn(KPSS).

9.ª semana Quiebres estructurales y raíces unitarias. Efectos de la presencia de quiebres en el

poder de las pruebas de detección de raíces unitarias. Test que discriminan entre la

presencia de raíces unitarias y la presencia de quiebres estructurales: Test de Perron-

Perron-Voglesang, Zivot y Andrews.

10.ª semana Funciones de transferencia. El análisis de intervención. Conceptos básicos. Funciones

de Impulso respuesta típicas, funciones de covarianza cruzada y correlación cruzada,

relación entre la función de correlación cruzada y la función impulso respuesta,

identificación y chequeo.

11.ª semana Cointegración. Concepto e implicaciones económicas y estadísticas. Efecto de las

raíces unitarias en el análisis de regresión tradicional: el caso de las regresiones

espúreas. Las relaciones entre las series no estacionarias: Modelos de cointegración.

Intuición, características, estimación y metodología de Ingle y Granger.

12.ª semana � Segundo Examen Parcial

13.ª semana Vectores autorregresivos: La metodología de los vectores autorregresivos como

respuesta al sistema de ecuaciones simultáneas. Formulación, identificación y

estimación. Restricciones de corto y largo plazo para la identificación. Aplicación:

Política monetaria en economías abiertas y cerradas. Planteamiento, estimación,

análisis de causalidad. Análisis impulso respuesta y descomposición de varianza.

Principales aplicaciones prácticas.

14.ª semana Estimación de vectores autorregresivos con series no estacionarias. Modelo de

corrección de errores como representación estadística de series que cointegran.

Metodologías de Engle & Granger y de Johansen.

15.ª semana Modelos de volatilidad y teoría financiera. Modelos Simétricos: ARCH y ARCH-M.

Modelos asimétricos: GARCH, EGARCH y TGARCH. Aplicaciones a la economía.

16.ª semana Técnica de Datos de Panel. Planteamiento general. Efectos fijos y aleatorios.

Estimación de Mínimos Cuadrados Generalizados. Pruebas al modelo. El caso de la

heteroscedasticidad y la estimación robusta de la covarianza. Interpretación de

resultados.

17.ª semana � Tercer Examen Parcial

5. METODOLOGÍA

El curso será desarrollado en clases teóricas, en las cuales se trataran las técnicas

estadísticas de manera formal, en clases prácticas en las cuales se impartirá el

tratamiento aplicado y en clases en el laboratorio de informática donde el alumno

utilizará programas econométricos. El curso culminará con la realización de un

trabajo monográfico con aplicaciones de los tópicos desarrollados en el curso, el cual

debe ser expuesto para su calificación.

6. EVALUACIÓN

6.1.Se tomarán 3 exámenes ( E1, E2, E3 ) teórico – práctico.

6.2. La evaluación práctica consistirá en prácticas calificadas, trabajos teórico-

prácticos, exposiciones orales en clase. Los trabajos de investigación serán

realizados en grupos de tres estudiantes. Los grupos serán formados

aleatoriamente al inicio del curso y se evaluará la exposición del mismo

siguiendo la metodología de un paper.

Durante el curso habrá prácticas dirigidas que permitirán realizar ejercicios y

entrenar a los alumnos en el uso de programas econométricos.

6.3. La nota final (NF) será la media ponderada:

NF = 0.25E1 + 0.25E2 + 0.25E2 + 0.25T

a. 25% para prácticas calificadas y/o trabajos prácticos

b. 25% para el primer examen parcial

c. 25% para el segundo examen parcial

d. 25% para el tercer examen parcial

7. POLÍTICAS DEL CURSO

• Los alumnos que presenten trabajos monográficos copiados íntegramente o

parcialmente de otros medios (escritos o electrónicos) y que se presenten como

propios ameritarán automáticamente como nota de calificación CERO.

• Las calificaciones obtenidas en los exámenes no pueden ser eliminadas ni

sustituidas por ningún motivo.

• El alumno que dejó de asistir a más del 30% del total de horas establecidas para

el dictado del curso se le calificará con CERO.

• El alumno que sea sorprendido plagiando, suplantando o comunicando

información verbal, escrita, electrónica y por otros medios durante los exámenes

o en cualquier evaluación, será desaprobado en tal examen con la nota CERO.

• El alumno que no haya rendido el examen en la fecha programada por la

Escuela Académico Profesional de Economía, sólo tendrá un plazo de 48 horas

para justificar su inasistencia.

8. BIBLIOGRAFÍA

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� ENDERS, Walter. Applied Time Series Econometrics. Wiley, 1995

� ENGLE, Robert y GRANGER, Clive. Long Run Economic Relationships: Reading in cointegaration. Oxford University Press, 1991

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� JOHNSTON, Jack y DINARDO, Jhon. Econometric Methods. 4ª Edición. Mc

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� NOVALES, Alfonso: Econometría. The Mc. Graw Hill/INTERAMERICA. España

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� PEREZ L., César: Problemas resueltos de Econometría Thomson Editores Spain 2006.

� PEREZ, Víctor: Econometrics VIEWS. Editorial San Marcos. 1999.

� CASTRO, J.F.; RIVAS-LLOSA, R.: Econometría Aplicada. Universidad del Pacífico, Perú. 2003.

� CABRER, B. Bernardí y otros. Microeconomía y Decisión. Ediciones Pirámide

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� TICSE, Cornelio. Determinantes de la función del consumo privado y su evidencia empírica. Caso Peruano, periodo: 1945 – 1995 (Tesis para obtener el

Grado de Magíster).