ECONOMETRÍA DE SERIES DE TIEMPO

Transcripción

1 CES-BCRP ECONOMETRÍA DE SERES DE TEMPO Paul Castillo Bardález BCRP Agosto 2014

2 CES-BCRP Por qué un curso de econometría de series de tiempo? Las herramientas que provee la econometría de series de tiempo para el análisis macroeconómico y nanciero se han incrementado substancialmente en los últimos años. Estas herramientas permiten no sólo realizar pronósticos sino también hacer análisis estructural. Las más utilizadas son: Modelos de Vectores Autorregresivos. Filtro de Kalman. Pruebas de raíz unitaria y cointegración Modelos de no lineales, GARCH, ARCH, y Markov Swiching.

3 CES-BCRP Por qué un curso de econometría de series de tiempo? El uso de estas herramientas se ha visto favorecido por el desarrollo de programas econométricos cada vez más amigables y más completos, como RATS, EVEWS, OXMETRCS,GAUSS y MATLAB. Ello está favoreciendo un mayor espacio para el curso de econometría de series de tiempo en la estructura curricular de los programas de economía.

4 CES-BCRP Qué requisitos se deben considerar? Un curso de econometría de series de tiempo para pre-grado requiere un balance adecuado entre revisión de los fundamentos teóricos, y las aplicaciones prácticas. Por ello, previamente es ideal que los alumnos conozcan por lo menos: Estimación Prueba de hipótesis. Máxima Verosimilitud Método Generalizado de momentos. También es ideal que los alumnos manejen las herramientas básicas de un programa especializado en econometría, como eviews. Todos estos conceptos se pueden ofrecer un curso básico de econometría clásica.

5 CES-BCRP Cómo estructurar el Curso? Hay varias formas de estructurar el curso. En todos los casos, la primera parte debe dedicarse al estudio de los modelos clásicos de series de tiempo, como son los modelos ARMA, ya que con estos modelos sencillos es más fácil introducir conceptos fundamentales, como estacionariedad, el teorema de wald, los multiplicadores dinámicos, de corto y largo plazo, las funciones impulso respuesta, entre otros. También esta primera parte permite, revisar de manera más simple, la estimación de modelos de series de tiempo, la realización de pronósticos, y de inferencia.

6 CES-BCRP Cómo estructurar el Curso? La segunda parte puede dedicarse a modelos multivariantes estacionarios, como modelos de VARs y Filtro de Kalman, que permite estimar variables no observables y modelos con parámetros cambiantes en el tiempo. La tercera parte se puede concentrar en modelos no con series no estacionarias, allí es importante discutir, las pruebas de raíz unitaria, cointegración y modelos de corrección de errroes La parte nal se puede dedicar a modelos no lineales, como modelos GARCH, ARCH, y Markov Switching.

7 CES-BCRP Cómo evaluar a los alumnos? En mi experiencia es útil combinar tres niveles de evaluación: Conocimientos teóricos (exámenes y ejercicios algebraicos) Capacidad de los alumnos para aplicar los conocimientos, trabajos, idealmente los alumnos deberían poder reproducir papers publicados no muy complicados. Manejo de un programa econométrico, capacidad para entender los estadísticos y las pruebas de hipótesis que generan estos programas. Las aplicaciones prácticas resultan útiles para mostrar la relevancia de la herramienta que está estudiando.

8 CES-BCRP Nuevos tópicos de interés Modelos de no lineales, como los MSVAR, STVAR, y modelos con parámetros cambiantes, como los modelos de volatilidad estocástica. Pruebas de quiebre estructural, Bai y Perron(1998, 2003a) Modelos VAR bayesianos. Nuevos tipos de modelos GARCH y ARCH models.

9 CES-BCRP Referencias Bibliográ cas Econometría de Alfonso Novales. Time Series Analysis de James Hamilton (1994) Applied Econometric Times Series de Walter Enders The Econometrics of Financial Markets, John Y. Campbell Modeling Financial Time Series with S-PLUS, by Eric Zivot and Jiahui (Je ery) Wang, Springer-Verlag, 2002 Doornik, J. A. (2006). An ntroduction to OxMetrics. London:Timberlake Consultants Press.

10 CES-BCRP Enlaces de internet útiles. Página web de alfonso novales, Página web de Eric Zivot, Página web de James Lasage, Página web de oxmetrics, Página web de Eviews, Página web de RATS,