Programa y calendario

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA
PREVISIÓN Y COYUNTURA (MAE 2004-05)
PROFESOR: JOSÉ GARCÍA MONTALVO
El objetivo del curso es múltiple. En primer lugar se ofrece un recorrido a través de
los indicadores coyunturales básicos y los modelos de series temporales, en particular
modelos ARIMA, con especial énfasis en su capacidad predictiva. En segundo lugar se
analizan procedimientos de descomposición de series temporales en sus elementos básicos
(tendencia, ciclo, componente estacional y componente irregular). Finalmente el curso
ofrece una guía práctica para la elaboración de un informe de coyuntura basándose en las
técnicas de predicción y descomposición de señal anteriormente analizadas. La orientación
del curso es eminentemente práctica.
Tema 1.
INTRODUCCIÓN
1.1. La importancia de las técnicas de predicción en el análisis de coyuntura.
1.2. Modelos econométricos frente a modelos univariantes.
1.3. Datos básicos para el análisis de la coyuntura en España y Cataluña.
1.4. Fuentes de datos en Internet: Banco de España (www.bde.es), Subdirección
General de Planificación y Coyuntura ( www.mineco.es), Instituto Nacional de
Estadística (www.ine.es), INEM (www.inem.es), Observatorio del Banco Central
Europeo (www.obce.org), Institut d´Estadística de Catalunya (www.idescat.es).
Tema 2.
MODELOS ARIMA I: INTRODUCCIÓN
2.1. Familias de modelos ARIMA. Notación.
2.2. Condiciones de estacionariedad e invertibilidad.
2.3. Fases en la especifiación de un modelo econométrico.
Tema 3.
MODELOS ARIMA II: IDENTIFICACIÓN
3.1. Raíces unitarias.
3.2.. La FACT y la FACP.
3.3. Transformaciones de los datos.
3.4. Elementos determinísticos: efecto Pascua, efecto calendario y efecto día de la
semana.
Tema 4.
MODELOS ARIMA III: ESTIMACIÓN Y DIAGNÓSTICO
4.1. Procedimientos de estimación.
4.2. Estadísticos para el diagnóstico.
Tema 5.
MODELOS ARIMA IV: PREDICCIÓN
5.1. Cómputo de predicciones.
5.2. La función de predicción final.
5.3. Ejemplos.
Tema 6.
DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES I: PROCEDIMIENTOS ELEMENTALES
6.1. Componentes: tendencia, ciclo, estacionalidad y componente irregular.
6.2. Procedimientos que integran predicción y descomposición de señal: alisamiento
exponencial simple y con doble parámetro y Holt-Winters.
6.3. Métodos de desestacionalización: ratio de medias móviles, X11 y dummies.
6.4. Métodos de obtención de la tendencia: el filtro de Hodrick-Prescott.
Tema 7.
DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES II: PROCEDIMIENTOS AVANZADOS
7.1. Modelos estructurales de series temporales.
7.2. Modelos multivariantes de series temporales: una introducción.
Tema 8.
INFORMES DE COYUNTURA I: ELEMENTOS BÁSICOS
8.1. Análisis de formas alternativas de elaborar informes de coyuntura.
8.2. Tasas de crecimiento alternativas: ventajas e inconvenientes.
8.3. El centrado de las tasas.
Tema 9.
INFORMES DE COYUNTURA II: METODOLOGÍA PARA SU ELABORACIÓN
9.1. Evaluación del dato observado.
9.2. Análisis de acontecimientos especiales.
9.3. Valoración de la evolución de la tendencia.
9.4. Elaboración de predicciones a distintos plazos.
9.5. Expectativas de crecimiento a medio plazo.
9.6. Evaluación de la mejora o empeoramiento a corto y medio plazo.
Tema 10.
INFORMES DE COYUNTURA III: METODOLOGÍA AVANZADA.
10.1. Indicadores sintéticos versus indicadores simples.
10.2. Análisis factorial e indicadores sintéticos.
10.3. Ejemplo: un indicador sintético para el output del sector de la construcción.
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Espasa, A. Y J. R. Cancelo (Eds.) (1993), Métodos Cuantitativos para el Análisis de la
Coyuntura Económica, Alianza Editorial, serie Economía, Madrid.
Peiro, A. y E. Uriel (2000), Introducción al análisis de Series Temporales: Modelos
ARIMA, Editorial AC, Madrid.
Peña, D. (1989), Estadística: modelos y métodos. Modelos lineales y series temporales, vol.
2, segunda edición. Editorial Alianza Universidad Textos, Madrid
Pulido, A. (1989), Predicción Económica y Empresarial, Editorial Pirámide.
REQUISITOS DEL CURSO Y EVALUACIÓN
Para superar este curso es imprescindible presentar un informe de coyuntura sobre
algún indicador económico. La elección del indicador debe ser autorizada por el profesor de
la asignatura para asegurar que la dificultad del mismo es compatible con el nivel exigible
para superar el curso. En su defecto se puede elegir realizar el informe de coyuntura sobre
el IPC para el mes de diciembre de 2004 utilizando datos hasta noviembre de 2004. En este
caso no será precisa la aprobación previa del tema. La fecha límite de presentación del
informe será la última semana del mes de enero con excepción de los informes referidos al
IPC que deberán presentarse con anterioridad a que se conozca oficialmente el dato de
inflación para enero de 2005 (aproximadamente a mediados del mes de enero).
NOTA: Los temas más avanzados y complejos, 7 y 10, sólo serán objeto de estudio si el
ritmo de las clases lo permite.
PROGRAMACIÓN DE LAS CLASES
PREVISIÓN Y COYUNTURA (MAE 2002-03)
PROFESOR: JOSÉ GARCÍA MONTALVO
M: métodos.
A: aplicaciones.
27 de octubre:
Parte M: Tema 1. Repaso de los conceptos básicos de econometría.
Parte A: Comandos básicos en EVIEWS. Caso 1-Estimación de la demanda de dinero. Test
de hipótesis bajo distintos supuestos.
3 de noviembre:
Parte M: Temas 2 y 3.1-3.3.
Parte A: Primeras transformaciones. Gráficos. Identificación en la práctica. Estimación de
modelos ARIMA con EVIEWS.
10 de noviembre:
Parte M: Apartado 3.4, 4 y 5.
Parte A: Predicciones con EVIEWS.
17 de noviembre:
Parte M: Tema 6.
Parte A: Extracción de señal en la práctica.
24 de noviembre:
Parte M: Tema 7.
Parte A: Una primera aproximación a la serie del IPC. Componentes. Predicción conjunta y
por componentes.
1 de diciembre:
Parte M: Tema 8..
Parte A: Cálculo de tasas de crecimiento con LOTUS y EVIEWS. Análisis de su
significado utilizando el caso del IPC.
15 de diciembre:
Parte M: Tema 9.
Parte A: Distintos formatos para la realización de informes de coyuntura.
22 de diciembre:
Parte A: Predicción del IPC bajo distintos escenarios y períodos temporales. Realización de
un informe de coyuntura paso a paso. Práctica en clase por grupos.
12 de enero:
Práctica en clase por grupos.
19 de enero:
Parte M: Métodos de descomposición de series temporales (tema avanzado)
Parte A: Aplicaciones de métodos de descomposición de series: programas TRAMO y
SEATS.
Si fuera necesario la última clase también se destinaría a la realización de prácticas en clase
por grupos.