ECONOMETRIA II
1
Inicio
1.1
Bienvenidos
1.2
Contexto
I Introducción
2
¿Qué es Econometría?
¿Para qué?
2.1
Modelo econométrico
Regresión Lineal Simple
2.2
Análisis econométrico
2.3
Tipos de Variables
2.4
Tipos de Datos
2.5
Ejemplos
Metodología Didáctica
Rentabilidad de Bonos
2.6
En resumen
3
Sobre este curso
3.1
Campus Virtual
3.2
Objetivos
Recomendaciones
3.3
Contenido
Tema 1.
El modelo de regresión logística
Tema 2.
Introducción a las series temporales
Tema 3.
Análisis descriptivo de una serie temporal
Tema 4.
Series temporales y procesos estocásticos
Tema 5.
Modelos autorregresivos
Tema 6.
Regresión con procesos no estacionarios.
3.4
Calendario
3.5
Evaluación
3.6
Bibliografía
3.6.1
En la Biblioteca
3.6.2
Links Útiles:
3.6.3
Software
3.7
Gretl
4
Cuadros de Monet
4.1
Dataset
4.2
Modelo
Naive
4.3
Variables
4.4
Variable Dependiente
4.5
Relación entre variables
Tiene Firma
Casa de Subasta
Tamaño
Nuevas Variables
4.6
Nuevo Modelo
5
Actividades
5.1
Datasets
5.1.1
Salarios
5.1.2
Alumnas de Estadística
5.1.3
Hospitalizados
5.1.4
Presión Arterial
5.1.5
Dulzor en pastelería
5.1.6
Muertes accidentales mensuales en los EEUU
5.1.7
Producción mensual de leche
5.1.8
Pasajeros aéreos internacionales
5.1.9
Accidentes mortales en carretera
5.1.10
Visitantes extranjeros
5.1.11
Ventas mensuales de vino
5.1.12
Precio anual del trigo
5.1.13
Rendimiento mensual de valores
5.1.14
Temperaturas mensuales
5.2
Actividad 1
5.3
Actividad 2
5.4
Actividad 3
5.5
Actividad 4
5.6
Actividad 5
5.7
Actividad 6
5.8
Actividad 7 (Opcional)
II Regresión Logística
6
Introducción
7
El Modelo
7.1
Enfermedad Coronaria
7.2
Venta de Vehículos
7.3
Tarjeta de Crédito
8
Inferencia
8.1
Variable Dependiente
8.2
Odds y Log-Odd
8.3
Estimación de Parámetros
8.4
Likelihood Ratio
8.5
Significancia de Parámetros
8.6
Pseudo
\(R^2\)
8.7
AIC y BIC
8.8
Matriz de Confusión
III Series Temporales
9
Introducción
Objetivos
Desafíos
Herramientas
9.1
Ejemplos
9.2
Análisis Descriptivo
9.2.1
Ejemplos
10
Modelos Deterministas
10.1
Componentes de una Serie Temporal
10.2
Modelo para Tendencia
10.3
Modelo para Estacionalidad
11
Métodos de Alisado
11.1
Medias Móviles
11.2
Alisado Exponencial Simple
12
El Modelo AR(1)
12.1
El Modelo AR(1)
12.1.1
Análisis de Residuos
12.2
Propiedades del Modelo AR(1)
12.2.1
Propiedades de un
AR(1)
12.2.2
Propiedades de un
AR(1)
13
Procesos Estocásticos Estacionarios
13.1
Procesos Estocásticos
13.2
Estacionariedad
13.3
FAS y FAP
13.4
Operador
\(B\)
13.4.1
Operador Retardo
13.4.2
Operador Diferencia
13.4.3
Operador Adelanto
13.4.4
Propiedades de B
13.4.5
Ecuaciones en Diferencias
13.4.6
Ejemplo:
14
Modelos ARMA
14.1
Ruido Blanco
14.2
Paseo Aleatorio (
Random walk
)
14.3
AR(p)
14.4
AR(1)
14.5
AR(2)
14.6
MA(q)
14.7
MA(1)
14.8
MA(2)
14.9
ARMA(p,q)
14.9.1
ARMA(1,1)
15
Construccion de Modelos
15.1
FAS y FAP teóricas ARMA
15.1.1
AR y MA
15.1.2
ARMA y ARMA Seasonal
15.2
Práctica
15.3
En Gretl
16
Calidad de ajuste
IV Procesos No Estacionarios
17
Introducción
17.1
Contrastes de Raiz Unitaria
17.1.1
Test de Dickey Fuller
17.2
Regresión Espúrea
17.3
Cointegración
17.4
Modelo de Corrección de Errores
18
Procesos No Estacionarios
18.1
Definición
18.1.1
No estacionariedad en Varianza
18.1.2
No estacionariedad en Media
18.2
Test de Dickey-Fuller
18.2.1
Test de Dickey-Fuller Aumentado
18.3
Modelos ARIMA
18.4
Test de Engle-Granger
18.5
Modelo de Corrección de Errores
18.6
En Gretl
Anexo
A
Distribution t-Student
A.1
Grados de Libertad (df)
A.2
Area bajo la curva
Distribución Normal Standard
A.3
La tabla t
A.4
Región de Aceptación / Rechazo
B
Gretl: Paso a Paso
B.1
Referencias Externas
B.1.1
Tutorial 1
B.1.2
Tutorial 2
C
Sobre mí
Universidad Antonio de Nebrija.
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Econometría II | Notas de Clase
Econometría II | Notas de Clase
2021-EN0P28-ECONOMETRÍA II | Notas de Clase
Romy R. Ravines
1
2024-12-10
1
Inicio
Universidad Antonio de Nebrija,
https://ravinesromy.org/
↩︎
