Regresar a Docencia
Nivel
Doctorado / Maestría
Periodo
Semestral (Universidad de Guanajuato)
Código y Materiales
Repositorio GitHub
Temario y Diapositivas de Clase
Haz clic en cada unidad para desplegar los enlaces de las presentaciones y códigos de R.
Unidad 1: Introducción y Entorno de Trabajo
- Diapositivas: Tema 0: Introducción
- Código R y Datos: Repositorio principal del curso
Unidad 2: Dependencia Serial y Estacionariedad
- Diapositivas: Tema 1: Dependencia Serial
Unidad 3: Modelos ARMA (Autorregresivos y de Media Móvil)
- Diapositivas: Tema 2: Modelos ARMA
Unidad 4: Modelos ARIMA y Raíces Unitarias
- Diapositivas: Tema 3: Modelos ARIMA
Unidad 5: Modelos SARIMA (Estacionales)
- Diapositivas: Tema 4: Modelos SARIMA
Unidad 6: Modelos de Volatilidad Condicional (ARCH / GARCH)
- Diapositivas: Tema 5: Modelos ARCH / GARCH
Unidad 7: Vectores Autorregresivos (VAR)
- Diapositivas: Tema 6: Modelos VAR
Unidad 8: Modelos VECM y Cointegración
- Diapositivas: Tema 7: Modelos VECM
Lecturas Recomendadas
- Lectura 1: Predicción y sus límites
- Lectura 2: Límites estructurales del pronóstico
- Lectura 3: Correlación, causalidad y evidencia empírica
- Lectura 4: Patrones temporales
- Lectura 5: Riesgo, incertidumbre y volatilidad financiera
- Lectura 6: Interdependencia y propagación de shocks
- Lectura 7: Equilibrio de largo plazo y ajuste económico
Software y Requisitos
Para este curso utilizaremos R y RStudio. Se recomienda tener instalada la versión más reciente del lenguaje y del entorno de desarrollo, así como los paquetes de econometría de series de tiempo fundamentales (urca, vars, tseries, forecast, rugarch).