UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA SÍLABO DEL CURSO DE ECONOMETRIA AVANZADA 1.

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1 UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA SÍLABO DEL CURSO DE ECONOMETRIA AVANZADA 1.1. Nombre Curso ECONOMETRÍA AVANZADA 1.2. Código y Grupo horario E511TE 12E 1.3. Ciclo Plan Curricular VIII 1.4 Carácter ELECTIVO 1.5. Pre-requisito EC404, EC Horas de Clase l Teoría: 2 Práctica: Nº de Créditos Semestre Académico 201 A 1.9. Profesor Dr (c). Carlos Iván Palomares Palomares. II. III. IV. SUMILLA: El curso es de naturaleza teórico-práctico. Diseña y desarrolla moos econométricos al relacionar la estadística inferencial con la economía, con el fin de aplicar moos de regresión complejos en series de tiempo y datos panel, ello en los diversos campos de la economía, manejando el software estadístico (E-VIEWS) o STATA, orientado a desarrollar habilidades en el manejo computacional. El objetivo de este curso es la presentación de las TÉCNICAS ECONOMÉTRICAS AVANZADAS, tanto clásicas como modernas, y su tratamiento con las herramientas más adecuadas de cálculo automatizado. Se utilizarán los paquetes de software más habituales, como son EVIEWS, STATA, SPSS y OTROS, para abordar modo más sencillo posible el trabajo econométrico avanzado. LOGRO DEL CURSO: Al término curso el estudiante el estudiante conoce y maneja adecuadamente las herramientas no convencionales de la econometría para poder tomar decisiones con base en moos complejos propuestos por realidades específicas de la teoría económica explícitas en la Microeconomía y la Macroeconomía, fundamentados en series de tiempo y datos panel. Recientemente la utilización de datos individuales de encuesta se ha expandido rápidamente en la literatura económica, en particular, en las áreas de economía laboral, organización industrial, economía de la salud y los hogares, y desarrollo económico. El uso de este tipo de datos que provienen de decisiones de individuos, firmas o grupos de individuos/firmas requiere de un tratamiento econométrico distinto al que se utiliza para el manejo de series de tiempo. En esta parte curso, cubriremos algunas de las técnicas más populares para estimar moos con datos microeconómicos y algunos métodos planteados para solucionar los problemas que frecuentemente se enfrentan al utilizar datos de encuesta. UNIDADES DE APRENDIZAJE:

2 Nombre de Unidad I: INTRODUCCION A LOS TOPICOS DE ECONOMETRIA Logro de Unidad: Al término de la unidad el estudiante determina la importancia de los moos en sus diversas formas de corte transversal, series de tiempo y datos panel. Estrategias Recursos Estadística Tiene conocimiento de la Matemática. importancia de la Estadística y Matemática 1 como insumo de la econometría. Se imparten preguntas por Pruebas de Hipótesis. 2 Desarrolla Moos MCO y Repaso Moo los enfoca a la Teoría Clásico Lineal, Bienestar Mínimos Cuadrados Pruebas de Ordinarios y Hipótesis. Aplicaciones Desarrolla el marco teórico y práctico de los diferentes 3 moos de elección Análisis de discreta y el análisis Busca y construye base de Especificación y probabilístico. datos. Selección Moo. Se imparten preguntas por Pruebas de Hipótesis. Desarrolla el marco teórico y práctico de los diferentes moos de elección 4 Moos De Elección discreta y el análisis Busca y construye base de Discreta. probabilístico. datos. Se imparten preguntas por Pruebas de Hipótesis. Evaluación de Progreso 1: Practica Calificada 1. Nombre de Unidad II: Moos Especiales Según las formas funcionales de la Teoría Económica Logro de Unidad: Al finalizar la unidad, el estudiante estará en la capacidad de diferenciar el potencial de los resultados por moos teóricos aplicados a la realidad nacional. Estrategias Recursos 5 Moos funcionales en Teoría Consumidor y Productor. Moos Dinámicos Aplicados a los Sectores Económicos: Agricultura. la teoría de Moos AR, MA, ARMA, ARIMA. Se imparten preguntas por Moo de Almon, Nerlove, Koyck y Expectativas adaptables. Aplicaciones en series Busca y construye base de datos. Diseña Muestras y Encuestas. de base de datos de Pruebas de Hipótesis. Desarrollo de 2

3 únicas y en moos de diversas formas funcionales. Moos de Eficiencia. debate por propuestas en la formulación de moos. Construye base de datos. 7 Moos Sector Energia 8 EXAMEN PARCIAL Nombre de Unidad III: Series de Tiempo. Logro de Unidad: Al finalizar el estudiante debe ser capaz de formalizar las series de tiempo controlando sus problemas de estacionariedad, autocorrelación, heterocedasticidad y demás Series de Tiempo Estacionariedad. Autocorrelación Heterocedasticidad Tratamiento base de datos. conceptos y generalidades de las series de tiempo. Aplicaciones en series únicas y en moos de diversas formas funcionales. Conocer los Diversos Test de Estacionariedad, el uso de Dickey Fuller, Dickey Fuller Aumentado, Phillips Perron. Pruebas de Autocorrleacion y Heteocedasticidad, Aplicaciones en series únicas y en moos de diversas formas funcionales. Tratamiento base de datos. de base de datos de Evaluación de Progreso 2 (EP2): Practica Calificada 2. Nombre de Unidad IV: Cointegración y Datos Panel. Logro de Unidad: Al finalizar el estudiante debe ser capaz de formalizar moos en datos panel Cointegración Desarrollo marco teórico de la Cointegración y Box Jenkins. Se desarrollará casos específicos en los diferentes sectores de la economía nacional e internacional. Datos Panel Con Efectos Fijos y Efectos Aleatorios. Desarrollo marco teórico de los moos con efectos fijos, aleatorios y errores robustos. Aplicaciones proceso de comparación de base de datos de de base de datos de Estrategias Estrategias Recursos Recursos 3

4 14 Prueba Hausmann Selecciona moos mas eficientes. Aplicaciones diversas. 15 Evaluación de Progreso 3 (EP3): Práctica calificada 3. 1 EXAMEN FINAL 17 EXAMEN SUSTITUTORIO de base de datos de V. ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS: El curso consistirá en la presentación de clases magistrales llevadas a cabo por el profesor, y que permitirá el desarrollo marco teórico pertinente, así como la aplicación práctica de los instrumentos económicos adecuados. Igualmente se buscara y evaluara la participación de los alumnos en clase, así como la preparación y presentación de trabajos encargados. Metodologías Estudio de casos Aprendizaje colaborativo Trabajo en equipo Técnicas prácticas grupales Participación en clases Actividades en VI. SISTEMA DE EVALUACIÓN DEL CURSO: Se espera que los alumnos adicional y necesariamente revisen el material bibliográfico sugerido, especialmente de libros de textos (02), para efectos de revisar la teoría y resolver los ejercicios que son encargados. La ponderación de la evaluación continua curso es el siguiente: EVALUACIÓN PESO (%) ESCALA VIGESIMAL EP ,0 EP ,0 EP ,0 TOTAL 100% Los pesos ponderados de los resultados de evaluación son los siguientes: EVALUACIÓN PESO (%) ESCALA VIGESIMAL PARCIAL 35 7 EVALUACIÓN DE PROGRESO (EP) 30 FINAL 35 7 TOTAL 100% 20 4

5 NO HABRÁ EVALUACIONES DE RECUPERACIÓN Ó DE SUBSANACIÓN (excepto en casos de salud, debidamente certificados y corroborados). TAMPOCO SE ELIMINARÁ NINGUNA CALIFICACIÓN DE EVALUACIÓN O EXAMEN. POR FAVOR TOMAR NOTA SOBRE ESTE ASUNTO A FIN DE EVITAR PROBLEMAS POSTERIORES. Acorde con el reglamento de la universidad, la asistencia es obligatoria (se pasará lista) y será aplicado el reglamento de la UNAC en el caso de inasistencias que inhabiliten a un alumno de rendir sus exámenes respectivos. Las fechas de los exámenes serán efectuados en los calendarios previstos por la universidad. VII. BIBLIOGRAFÍA: 1. Bibliografía Básica N AUTOR TITULO AÑO 1 ENDERS, WALTER Applied Econometric Time Series. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics. First Edition GREENE, WILLIAM Econometrics Análisis. 7ma. Edición 2011 GUERRERO M., Análisis estadístico de Series de tiempo VICTOR económicas. 7 PICHIHUA SERNA, JUAN PINDYCK, R. Y RUBINFELD. Econometria. Teoría y Aplicaciones. 1ra. Edición. Econometrics Mos And Economic Forescats. 4ta. Edición Bibliografía Complementaria N AUTOR TITULO AÑO 1 JOHANSEN, Likelihood-Based Inference in Cointegrated 1995 SOREN Vector Autoregressive Mos. Oxford University Press. First Edition. 2 LORÍA DÍAZ DE Econometría con aplicaciones. 1ra. Edición GUZMÁN LUTKEPOHL, HELMUT Introduction to multiple time series analysis. Second Edition MADDALA, G.S. Units Roots Cointegration and structural 2002 change. Four Reinprinted. MONTENEGRO Series de Tiempo. Universidad Javeriana. 2da GARCIA, ALVARO Edición. ÑUNEZ ZUÑIGA, Introducción a la Econometría. 1ra. Edición RAFAEL PEREZ LOPEZ, Problemas Resueltos de Econometría. 1ra. 200 CESAR Edición. 5

6 VIII. ANEXOS ETICA, SEGURIDAD Y DEFENSA NACIONAL 8.1 TEMAS TRANSVERSALES: El profesor programará y ejecutará obligatoriamente dentro desarrollo de este curso los temas de la Ética relacionados con su especialidad, principalmente los valores de honestidad, responsabilidad, eficiencia y equidad. Complementariamente, el profesor desarrollará los temas vinculados a la seguridad y defensa nacional, principalmente la seguridad de las libertades, la seguridad de la población y la seguridad territorio. Los desarrollos de estos temas no deben ser superior al 10% total de horas lectivas asignadas a ésta asignatura. Ley Nº Ética y Seguridad: Se impartirá valores para no incurrir en cambios ni manipulaciones de los resultados de los moos implementados por los estudiantes. Defensa Nacional: Se recomendará realizar moos de seguridad. 8.2 VALORES Honestidad: Se recomienda no incurrir en copia o hablar en exámenes, ni el uso de celulares, lo cual queda terminante prohibido durante evaluaciones para lo que se apagaran y estos estarán apagados. Responsabilidad: Se permitirá el ingreso a clase solo con un máximo de 15 minutos de retraso sino se considerará falta. Eficiencia: Buscar la competencia sana para la investigación que desarrollarán los alumnos con su trabajo encargado final. Equidad: Las oportunidades serán las mismas para todos, no habrá diferencias de credo, pensamiento político u otro tipo de diferencias sociales.