Programa abierto de. Complementación y ampliación de la currícula de la Maestría 2017 Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística

Transcripción

1 ampliación de la currícula y Análisis de Información

2 Seminario Trabajo y tecnología La, en el marco de su Programa de Actualización Permanente de las Orientaciones de s Económicas, s Sociodemográficas y s de Opinión y Mercado, en coordinación con la Secretaría de Extensión Universitaria y la Dirección de Posgrado, presenta el Ciclo de Seminarios y Cursos extracurriculares en. Coordinador: Jorge Fernández Bussy CURSO: AJUSTE ESTACIONAL DE SERIES DE TIEMPO Docente: Ana Paula Monsalvo La profesora Ana Paula Monsalvo es economista y se especializó en estadística matemática. Actualmente participa en la Dirección Nacional de Cuentas Nacionales en el área de desestacionalización y colabora en la elaboración del EMAE aplicando técnicas de benchmarking y desestacionalización. También participa desde el aporte econométrico en diversos proyectos de investigación relacionados con mercado de trabajo y pobreza en la Universidad Nacional de General Sarmiento. Como docente su experiencia se focalizó en cursos de econometría, estadística y otros cursos de postgrado relativos al análisis cuantitativo. Presentación y objetivo del curso El objetivo general del curso es lograr la autonomía del usuario en la descomposición de las series de tiempo y el manejo de posteriores revisiones mediante la aplicación del software X13-RegARIMA. Asimismo, para lograrlo resulta necesario dominar los conceptos básicos de series de tiempo a fin de comprender la metodología de base que se aplica en el proceso de desestacionalización. El curso se desarrollará tipo taller, es decir que las clases estarán conformadas por la combinación de contenidos conceptuales junto a exposiciones y desarrollo de casos concretos de series económicas argentinas.

3 También se contempla la realización de trabajos grupales e individuales a fin de motivar la discusión sobre el diagnóstico de las salidas procesadas previamente. Destinatarios Estudiantes avanzados de carreras de grado y posgrado, técnicos, profesionales, investigadores y/o docentes con conocimientos en econometría. Temario de clases Unidad 1 Introducción a series de tiempo. Tipos de datos estadísticos datos de corte transversal y series de tiempo, definición y técnicas de análisis adecuadas en cada caso. Caracterización de las series de tiempo: Esperanza, Varianza, Covarianza y Correlaciones. Interpretación de Correlogramas y Autocorrelogramas y test de significatividad más usados. Estacionariedad de un proceso estocástico. Unidad 2 Modelos ARIMA. Método de Box-Jenkins. Identificación, Estimación y Diagnóstico de los modelos. Test de raíces unitarias. Ruido Blanco. Modelos de Media Móvil MA (q), Modelos Autorregresivos AR (p), Modelos Mixtos ARMA (p,q) y Modelos Mixtos Integrados ARIMA. Unidad 3 Componentes de una serie de tiempo: Tendencia-Ciclo, Factor Estacional y Componente Irregular. Estimación de componentes mediante la aplicación de filtros de medias móviles y Hodrick-Prescott. Unidad 4 Intervención de modelos en la etapa de preajuste del proceso de desestacionalización de series de tiempo. Cómo identificar e introducir en el modelo distintos tipos de datos atípicos, días laborables, vacaciones, feriados, pascuas y año bisiesto. Test de significatividad.

4 Unidad 5 Tópicos de descomposición de datos. Método directo e indirecto de desestacionalización. Presentación de gráficos, revisiones. Corrección de componentes irregulares para obtener una tendencia alternativa. Sliding Spans y Revision History. Unidad transversal Introducción al software X13-RegARIMA. Exportación e importación de datos. Comandos básicos. Programación de scripts. Obtención de gráficos. Interpretación de tablas de salida y output. Bibliografía básica de referencia. Introduction to Time Series and Forecasting. Brockwell P. and Davis R. Springer. Second edition Time series analysis and its applications. Shumway R. and Stoffer D. Springer third edition Modeling Seasonality (2003). Hylleberg, S. Advanced texts in econometrics. Oxford University Press.. Desestacionalizar con el Método X-11. D. Ladira y B. Quenneville. Número Especial, Revista Methodologica. Editor: Université Libre de Bruxelles. Laboratoire du Traitement des Donnés, ISSN ( ). 11_spanish.pdf. Software: US Census Bureau: Indicador Económico Regional: El Índice Mensual de Actividad Económica de Tucumán (IMAT). Jorrat, Juan Mario (2003). AAEP.

5 Requisitos para la cursada y aprobación Conocimientos de econometría. Será útil pero no absolutamente necesario alguna experiencia en programación estadística (sea en SPSS, Stata o similar) Para la aprobación del curso se requiere 1) un mínimo de asistencia del 80% sobre el total de clases y 2) la entrega y aprobación de un trabajo práctico final. Organización del curso Modalidad: Presencial Días y horario: Lunes y miércoles de 9:30 a 12:30 horas Lugar de cursada: Centro Cultural Borges, Viamonte y San Martín, Pabellón de las Naciones, 3er piso, Ciudad de Buenos Aires. Fecha de inicio: 14/08/17 Fecha de finalización: 18/09/17 Cantidad de clases: 10 Total de horas: 30 hs. Arancel: El curso tiene un costo total de $3.200 Alumnos regulares, docentes y graduados de la Universidad Nacional de Tres de Febrero reciben una reducción arancelaria del 50% Informes e inscripción: maestriaestadistica@untref.edu.ar