DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA APLICADA. ESTADÍSTICA Y ECONOMETRÍA. Programa de la asignatura: Series Temporales.

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1 DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA APLICADA ESTADÍSTICA Y ECONOMETRÍA Programa de la asignatura: Series Temporales Segundo Ciclo Curso Académico 2009/2010 Facultad de CC. Económicas y Empresariales Licenciatura en Economía UNIVERSIDAD DE OVIEDO

2 FICHA TÉCNICA Asignatura: Series Temporales Código GAUSS: 710 Área de conocimiento: Economía Aplicada Titulación: Licenciatura en Economía Segundo Ciclo Segundo Cuatrimestre Tipo: Optativa Nº de créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 4 Coordinador/a: Rigoberto Pérez Suárez PROFESORADO Grupo Profesor/a Despacho Principal (1) Teléfono G G Pérez Suárez, Rigoberto rigo@uniovi.es López Menéndez, Ana Jesús anaj@uniovi.es Ala nº 4, despacho nº Ala nº 4, despacho nº (1) El Departamento de Economía Aplicada tiene su sede en el Campus del Cristo, Edificio Departamental de Ciencias Jurídico-Sociales 2ª planta (plano disponible en la web del Departamento TUTORÍAS Los horarios de tutorías de los profesores están disponibles en UniOviDirecto, en la web del Departamento y en los tablones de anuncios de los centros.

3 OBJETIVOS En esta asignatura se analizan las principales herramientas para el tratamiento de series temporales y la realización de predicciones. Su principal objetivo es familiarizar a los estudiantes con el análisis estocástico de series temporales, estudiando sus fundamentos teóricos y algunas de sus principales aplicaciones en el ámbito económico. COMPETENCIAS GENÉRICAS En el actual proceso de convergencia al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) la asignatura proporciona las siguientes competencias genéricas: Competencias Instrumentales: Capacidad de análisis y síntesis. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de fuentes diversas). Resolución de problemas. Toma de decisiones. Competencias interpersonales: Capacidad crítica y autocrítica. Trabajo en equipo. Compromiso ético. Competencias sistémicas: Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Habilidades de investigación. Capacidad de aprender. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Preocupación por la calidad. COMPETENCIAS ESPECÍFICAS Además de las competencias genéricas, esta asignatura pretende que los alumnos adquieran las siguientes competencias específicas: - Identificar los componentes de una serie - Aplicar los principales procedimientos de extracción de la tendencia - Caracterizar e identificar los procesos autorregresivos (AR) y de medias móviles (MA)

4 - Aplicar las distintas etapas de la metodología Box-Jenkins sobre una serie temporal - Analizar la estacionariedad de las series - Utilizar software econométrico, más concretamente Gretl, e interpretar correctamente sus salidas - Elaborar predicciones y analizar su fiabilidad - Contrastar la existencia de cointegración entre varias series - Presentar públicamente el trabajo realizado y elaborar un informe final del mismo TEMARIO Tema 1: Series temporales y predicción económica Fuentes y métodos de predicción Las series temporales y sus componentes La evolución de las magnitudes económicas Tema 2: Aproximación a los componentes de una serie temporal Tendencia-ciclo: filtrado de series Análisis de la estacionalidad Efecto calendario Detección y tratamiento de valores atípicos Tema 3: Análisis estocástico de series temporales Procesos estacionarios. Función de autocovarianza, autocorrelación y autocorrelación parcial Algunos procesos estocásticos: ruido blanco y paseo aleatorio Análisis de estacionariedad de series. Raíces unitarias Transformaciones habituales de la series Tema 4: Modelos estocásticos univariantes. Metodología Box-Jenkins Modelos de medias móviles (MA) Modelos autorregresivos (AR) Modelos ARMA y ARIMA Modelos estocásticos estacionales Tema 5: Metodología Box-Jenkins Identificación de modelos ARIMA Estimación de modelos ARIMA Chequeo de modelos ARIMA Tema 6: Evaluación de predicciones Elaboración de predicciones Valoración de la capacidad predictiva de los modelos Comparación y combinación de predicciones

5 Tema 7: Vectores Autorregresivos y Cointegración Modelos vectoriales de series temporales (VAR) Análisis de Cointegración y Modelos de correccción de error Tratamiento de la volatilidad. Introducción a los modelos ARCH BÁSICA: BIBLIOGRAFÍA ALCAIDE, A. y N. ALVAREZ (1992): Econometría. Métodos deterministas y estocásticos. (Teoría y Aplicaciones), Ed. Centro de Estudios Ramón Areces, S.A., Madrid. AZNAR, A. y F.J. TRIVEZ (1993): Métodos de predicción en economía, Tomo II: Análisis de series temporales, Ed. Ariel, Barcelona. BOX, G.E.P. y G.M. JENKINS (1976): Time Series Analysis: Forecasting and Control, (2ª ed.), Ed. Holden-Day, San Francisco. CARIDAD, J.M. (1998): Econometría: modelos econométricos y series temporales, Tomo 2,, Ed. Reverté. COTTRELL A.; LUCHETTI, R. (2005): Guía del usuario de Gretl, DIEBOLD, F.X. (2000): Elements of Forecasting, South-Western Thomson Learning. HERNÁNDEZ, J. y M.M. HERRADOR (2000): Econometría de series temporales, Ed. Universitas. MAKRIDAKIS, S.; WHEELWRIGHT, S.C. y R.J. HYNDMAN (1998): Forecasting Methods and Applications, John Wiley & Sons. OTERO, J.M. (1994): Modelos econométricos y predicción de series temporales, Ed. AC, Madrid. PEÑA, D. (1991): Estadística. Modelos y métodos, Vol. 2: Modelos lineales y series temporales, Ed. Alianza, Madrid. PÉREZ, R. y A.J. LÓPEZ (1997): Análisis de datos económicos II. Métodos inferenciales. Ed. Pirámide. PINDYCK, R.S.; RUBINFELD, D.L. (2001): Econometría. Modelos y pronósticos, Ed. McGraw- Hill. PULIDO, A. y A.M. LÓPEZ (1999): Predicción y Simulación aplicada a la economía y gestión de empresas, Ed. Pirámide, Madrid. PULIDO, A. y J. PÉREZ (2001): Modelos Econométricos. Ed. Pirámide. URIEL, E. (1985): Análisis de series temporales. Ed. Paraninfo, Madrid.

6 METODOLOGÍA DOCENTE La asignatura ha sido concebida con un enfoque aplicado, por lo cual el estudio de los contenidos teóricos se complementa con la resolución de supuestos prácticos que, como consecuencia del volumen de información estadística utilizada, se desarrollan con soporte informático. Los alumnos de la asignatura tienen a su disposición en el Campus Virtual abundante material docente, que incluye presentaciones de los contenidos teóricos, ilustraciones prácticas resueltas, autoevaluaciones, aplicaciones informáticas, enlaces de interés,... Con el objetivo de facilitar a los alumnos la realización de consultas, los profesores realizarán tutorías tanto presenciales como mediante correo electrónico (preferentemente a través del Campus Virtual). EVALUACIÓN Con el objetivo de evaluar el esfuerzo total realizado por los alumnos y las competencias adquiridas, se establece un sistema de evaluación continua basado en cinco criterios: La preparación y exposición, por parte de los estudiantes, de algunos contenidos del programa (15%) Cuestiones de seguimiento realizadas a lo largo del cuatrimestre (20%). Un trabajo aplicado realizado individualmente y presentado oralmente (40%). Participación y comentarios a las exposiciones o trabajos (10%) Un test final relativo a los contenidos de la asignatura (15%)