• Objetivos del Postgrado:

  Brindar al alumno los conocimientos de los métodos econométricos fundamentales y de los conceptos estadísticos que éstos requieren, así como la aplicación de los mismos a la Economía y a las Finanzas. Enfatizar el análisis de los supuestos teóricos, así como en señalar las limitaciones y los alcances de las conclusiones obtenidas del análisis econométrico.

• Postgrado dirigido a:

  Personal Profesional en áreas afines

• Titulación del Postgrado:

  Diplomado en Econometría

• Contenido del Postgrado:

  Plan de Estudios:
  
  Módulo I.
  Conceptos básicos de probabilidad e inferencia para econometría
  Temarios:
  1. Introducción
  2. Conceptos básicos de probabilidad
  3. Variables aleatorias
      3.1 Caso Univariado. Funciones de densidad. Valor Esperado y Varianza. Distribuciones Bernoulli, Normal y otras derivadas de la Normal
      3.2 Caso Bivariado. Distribución Conjunta, Marginal y Condicional. Valor Esperado y Varianza Condicionales. Covarianza y Coeficiente de Correlación. Independencia. Distribución Normal Bivariada
  4. Análisis Exploratorio de Datos
  5. Inferencia estadística
      5.1 Estimación puntual. Pronóstico
      5.2 Estimación por intervalos
      5.3 Pruebas de hipótesis
  6. Aplicaciones
  
  Módulo II.
  Modelo de regresión lineal
  Temarios:
  1. Modelos econométricos y datos
  2. Modelo de Regresión Lineal Simple
      2.1 Modelo Condicional
      2.2 Estimadores de Mínimos Cuadrados
  3. Modelo de Regresión Lineal Múltiple
      3.1 Especificación del Modelo Lineal General
      3.2 Estimadores de Mínimos Cuadrados. Propiedades de los estimadores. Teorema de Gauss-Markov
      3.3 Coeficientes de Correlación, Coeficientes de Correlación Parcial y Coeficiente de Determinación
      3.4 Inferencia en el Modelo Lineal General
      3.5 Predicción Media e Individual
  4 Formas funcionales de los Modelos de Regresión
  5 Violación de los Supuestos del Modelo Clásico. Detección, consecuencias y corrección
      5.1 Normalidad
      5.2 Errores de Especificación. Multicolinealidad
      5.3 Heteroscedasticidad
      5.4 Autocorrelación
  6 Aplicaciones
  
  Módulo III
  Temas especiales en econometría
  Temarios:
  1 Método de Mínimos Cuadrados Generalizados
  2 Modelos con variables de tipo cualitativo. Variables Dicotómicas
      2.1 Naturaleza de las Variables Dicotómicas
      2.2 Modelos con Variables Explicativas Cualitativas. Cambio Estructural. Análisis Estacional
      2.3 Modelos con Variable Dependiente Dicotómica. Modelos Probit y Logit
  3 Modelos Autorregresivos y de Rezagos Distribuidos
      3.1 Estimación de Modelos Autorregresivos. Aproximación de Koyck, Expectativas Adaptativas, Ajuste Parcial. Variables Instrumentales
      3.2 Autocorrelación en Modelos Autorregresivos. Prueba h de Durbin
      3.3 Estimación del Modelo de Rezagos Distribuidos Polinomial. Aproximación de Almon
      3.4 Prueba de Causalidad. Prueba de Granger
  4 Aplicaciones
  
  Módulo IV
  Modelos de pronósticos para series de tiempo
  Temarios:
  1. Introducción al pronóstico. Pronóstico estadístico
  2. Conocimiento de los Datos
      2.1 Inspección de los datos
      2.2 Suavizamiento
  3 Uso de transformaciones
      3.1 Transformaciones lineales
      3.2 Transformaciones no-lineales
      3.3 Selección de una transformación
  4 Criterios para elegir una técnica de Pronóstico
  5 Módelos de Pronósticos
      5.1 Pronósticos de series no-estacionales
      5.2 Pronósticos de series estacionales
  6 Evaluación de los Pronósticos
  7 Aplicaciones
  
  Módulo V
  Análisis de series de tiempo
  Temarios:
  1. Introducción al Análisis de Series de Tiempo
  2. Elementos de Ecuaciones en Diferencia
      2.1 Notación y Conceptos Elementales
      2.2 Uso de operadores retraso
  3. Modelos para Series Univariadas
      3.1 Identificación de Modelos ARIMA
      3.2 Estimación de Modelos ARIMA
      3.3 Verificación de los Modelos
  4 Prueba de Raíces Unitarias
  5 Modelos para Series Estacionales
      5.1 Análisis de Series Estacionales
      5.2 Construcción de Modelos
  6 Pronósticos para Series de Tiempo
      6.1 Caso Estacionario
      6.2 Caso No-estacionario
  7 Aplicaciones
  
  Módulo VI
  Modelos económetricos y aplicaciones
  Temarios:
  1. Modelos de ecuaciones simultáneas
      1.1 Naturaleza de los Modelos de Ecuaciones Simultáneas. Ejemplos
      1.2 El Problema de Identificación. Condiciones de Orden y de Rango
      1.3 Métodos de Estimación. Mínimos Cuadrados Indirectos. Mínimos Cuadrados en 2 y 3 Etapas
      1.4 Sistema de Ecuaciones Aparentemente No-Relacionadas
  2 Aplicaciones de análisis econométrico o de series de tiempo a Economía
  3 Aplicaciones de análisis econométrico o de series de tiempo a Finanzas

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