Los contenidos de la asignatura, orientados a desarrollar las capacidades especificadas en los objetivos y determinados por éstos, son los siguientes:
1. FORMAL ESTRUCTURAL DE LOS MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS
1.1. Introducción
1.2. Estructura y modelo
1.3. Especificaciones del modelo
1.4. Ejemplos
2. FORMA REDUCIDA DE LOS MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS
2.1. Expresión estructural en forma matricial
2.2. Expresión del modelo en forma reducida
2.3. Ejemplos
3. EL PROBLEMA DE LA IDENTIFICACIÓN
3.1. Primeras nociones de identificabilidad
3.2. Un método alternativo: combinación lineal convexa
3.3. Reglas de identificabilidad
4. MÉTODOS DE ESTIMACIÓN
4.1. Introducción
4.2. Mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
4.3. Mínimos cuadrados indirectos (MCI)
4.4. Mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E)
4.5. Máxima verosimilitud con información limitada (MVIL)
5. PLANIFICACIÓN Y MODELOS ECONOMÉTRICOS ESTIMADOS
5.1. Etapas para la construcción y utilización de un MES
5.2. Modelos aplicados al ámbito supranacional
5.3. Modelos aplicados al ámbito nacional
5.4. Modelos aplicados al ámbito sectorial
5.5. Modelos aplicados al ámbito empresarial
6. INTRODUCCIÓN A LOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS
6.1. Concepto de proceso estocástico
6.2. Descripción de un proceso estocástico
6.3. Clasificación de un proceso estocástico
6.4. Funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial
6.5. Funciones muestrales o estimadas
6.6. Un proceso interesante: proceso de ruido blanco
7. MODELOS UNIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES ESTACIONARIOS
7.1. Introducción
7.2. Modelos de medias móviles
7.3. Modelos autorregresivos
7.4. Modelos autorregresivos de medias móviles
8. MODELOS UNIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES NO ESTACIONARIOS
8.1. Recorrido aleatorio
8.2. El proceso de alisado exponencial simple
8.3. El proceso ARIMA(p,d,q)
8.4. Procesos ARIMA estacionales
9. IDENTIFICACIÓN DEL MODELO
9.1. Etapas de la identificación del modelo
9.2. Identificación de la estructura no estacionaria
9.3. Identificación de la estructura ARMA
10. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
10.1. Estimación de modelos AR
10.2. Estimación de modelos MA y ARMA
10.3. Propiedades de los estimadores
11. VALIDACIÓN O DIAGNOSIS DEL MODELO
11.1. Análisis de los coeficientes
11.2. Análisis de los residuos
11.3. Introducción de parámetros adicionales
11.4. Bondad de ajuste
11.5. Análisis de estabilidad
11.6. Reformulación del modelo
12. PREDICCIÓN
12.1. Cálculo de predicciones en un modelo ARIMA
12.2. Intervalos de confianza para las predicciones
12.3. Actualización de predicciones
12.4. Estabilidad de la predicción
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Última actualización: 04 enero 2008