econometria ii - Universidad del Cauca

UNIVERSIDAD DEL CAUCA
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS CONTABLES ECONÓMICAS Y
ADMINISTRATIVAS
Asignatura:
Econometría II
Semestre:
Septimo
Vigencia:
Primer Periodo 2004
Programa:
Economía
Intensidad:
4 horas semanales
Profesor:
Mauricio Gómez1
1. PRESENTACIÓN
Entre los multiples procedimientos utilizados por la ciencia económica para
efectos de analisis se encuentran los modelos económicos. Los modelos (en el
sentido de Koopmans) no son más que meras aproximaciones a una realidad
compleja y son utilizados para intentar explicar determinados fenomenos al
igual que para predecir el comportamiento de algunas variables. De esta forma
asumimos que el objeto de investigación de la disciplina económica es
supremamente complejo y se requiere, para su analisis, recurrir a la
construcción de estructuras de comportamiento que pueden ser sintetizadas a
traves de modelos.
La econometría, definida como la parte de la economía que brinda el soporte
empirico cuantificable a estos modelos económicos, presenta una diversidad de
complejidades en cuanto al manejo de la información sobre la cual se estiman,
de tal forma que no basta simplemente con contruir regresiones para estimar
parametros y realizar análisis de inferencia estadistica para evaluar su
sugnificancia. Dentro del análisis de regresión clásico de MCO, diagnosticar y
corregir la violación de sus supuestos fundamentales obliga al investigador a
tratar de identificar el problema através de un conjunto de pruebas estadisticas,
lo que conduce a un replanteamiento del modelo a evaluar. De otro lado, las
variables con las que se desea regresar un modelo no necesariamente son
cuantificables, es decir medibles, sino que por el contrario pueden ser
subjetivas o cualitativas, lo que tambien obliga a un tratamiento diferente de la
información. Tambien existe la posibilidad de que el investigador desee evaluar
modelos dinamicos, o con ecuaciones simultaneas, o modelos construidos bajo
inforrmación no de corte transversal sino con datos de serie de tiempo.
Todos estos problemas exigen el manejo de los modelos y de la inferencia
estadistica más alla del conocimiento de las regresiones por el metodo de los
Minimos Cuadrados Ordinarios. De esta forma el curso constara de tres pilares
fundamentales: la detección de heterocedasticidad, autocorrelación, y
multicolineanidad, los modelos con variables cualitativas y por ultimo el
tratamiento de las series de tiempo.
1
Economista egresado
amgomez@unicauca.edu.co
de
la
Universidad
del
Valle.
Dirección
electrónica:
1
2. JUSTIFICACIÓN
El manejo con suficiencia de la econometría se constituye en un factor de
relevante importancia para todo economista, puesto que le permite analizar
cuantitativamente los fenómenos económicos reales. De esta forma se hace
necesario que el estudiante de economía abarque dentro de su formación todo
el tratamiento matemático y estadístico de la información que transfiere un
conjunto de datos sobre los cuales se intentan extraer análisis y conclusiones
económicas. De otro lado, el curso se justifica a plenitud debido a la
importancia que ha tomado la matemática económica y la inferencia estadística
para representar el complejo conjunto de relaciones que se presenta a diario
entre agentes en la esfera económica.
3. OBJETIVO GENERAL
Continuar con la formación econométrica de los estudiantes de economía a
través del desarrollo y ejercicio de los aspectos fundamentales de la teoría,
técnicas y aplicaciones de la econometría.
4. OBJETIVOS ESPECIFICOS
•
•
•
•
Desarrollar los métodos de detección y corrección de los problemas de
Heterocedasticidad, Autocorrelación, y Multicolineanidad.
Comprender la construcción y desarrollo de los modelos de regresión
con variables dicotómicas.
Presentar los fundamentos necesarios para la elaboración de modelos
econométricos dinámicos.
Abordar de manera introductoria el tratamiento de la econometría de las
series de tiempo.
5. METODOLOGÍA
El curso se desarrollará mediante exposiciones magistrales del profesor sobre
los temas relacionados para el desarrollo de la materia, al igual que por medio
del aprendizaje activo. Es decir, las clases deben ser preparadas por los
estudiantes mediante las lecturas señaladas por el profesor, la elaboración de
preguntas para cada tema y la presentación de talleres para discutir y calificar.
También se analizarán situaciones reales de la economía nacional y mundial.
Por último, el profesor prestará asesorias extra clase para resolver cualquier
tipo de duda con respecto a los temas objeto de la materia.
6. EVALUACIÓN
El curso será evaluado de la siguiente manera: Dos exámenes parciales, un
examen final y una nota extra que constará de talleres sobre los temas
tratados.
•
•
Primer parcial. Valor: 20% (+ 15% talleres)
Segundo parcial. Valor: 20% (+ 15% talleres)
2
•
Examen final. Valor: 20%. (+ 15% talleres)
Nota: Los exámenes parciales y talleres serán presentados en la sala de
computo con la presencia del profesor de la asignatura y de la monitora,
respectivamente. Los exámenes supletorios se presentaran una semana
después de realizado el examen.
7. ÁMBITO TEMATICO
1. MULTICOLINEALIDAD
1.1 Naturaleza de la Multicolinealidad
1.2 Estimación en presencia de Multicolinealidad Perfecta
1.3 Estimación en presencia de Multicolinealidad alta pero imperfecta.
1.4 Consecuencias de la Multicolinealidad (T:2H)
1.5 Detección de la Multicolinealidad (T:2H)
1.6 Medidas remédiales (T:2H)
2. HETEROCEDASTICIDAD
2.1 Causas de la Heterocedasticidad
2.2 Estimación MCO en presencia de Heterocedasticidad
2.3 Consecuencias de la estimación (T:2H)
2.4 Detección de la Heterocedasticidad
2.4.1 El contraste de Goldfeld y Quandt
2.4.2 El contraste de Breush y Pagan (T:2H)
2.4.3 El contraste de Glesjer
2.4.4 El contraste de Harvey
2.4.5 El contraste de White (T:2H)
2.4.6 El contraste de Spearman
2.5 Medidas Remediales (T:2H)
3. AUTOCORRELACIÓN
3.1 Naturaleza y Causas de la Autocorrelación
3.2 Estimación MCO en presencia de Autocorrelación
3.3 Consecuencias de la estimación (T:2H)
3.4 Detección de la Autocorrelación
3.4.1 Método gráfico
3.4.2 Prueba de Rachas
3.4.3 El contraste de Durbin-Watson (T:2H)
3.4.4 El contraste de Breush y Godfrey
3.5 Medidas Remédiales
3.5.1 Contraste Berenblutt-Webb
3.5.2 Contraste Cochrane-Orcutt (T:2H)
4. REGRESIÓN CON VARIABLES DICOTOMICAS
4.1 Naturaleza de las variables dicotómicas
4.2 Regresión con una variable cuantitativa y una cualitativa
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4.3 Regresión con una variable cuantitativa y una cualitativa con más de dos
clases (T:2H)
4.4 Regresión con una variable cuantitativa y dos cualitativas
4.5 Comparación de dos regresiones (T:2H)
4.6 Efectos de la interacción
4.7 Variables dicotómicas y el análisis estacional (T:2H)
4.8 Regresión lineal por tramos
5. MODELOS LOGIT, PROBIT Y TOBIT
5.1Variable dependiente dicotómica
5.2 Modelo lineal de probabilidad
5.3 Problemas en la estimación de MLP (T:2H)
5.4 Alternativas al MLP
5.5 El modelo LOGIT (T:2H)
5.6 El modelo PROBIT
5.7 El modelo TOBIT (T:2H)
6. MODELOS ECONOMETRICOS DINAMICOS
6.1 Rezago en economía
6.2 Estimación de los modelos de rezagos distribuidos
6.3 El modelo de KOYCK (T:2H)
6.4 Combinación de los Modelos de Expectativas Adaptativas y de Ajuste
Parcial (T:2H)
6.5 Estimación de los modelos Autorregresivos
6.6 Detección de autocorrelación en los modelos Autorregresivos: Prueba h de
Durbin (T:2H)
6.7 Enfoque de Almon (T:2H)
6.8 Causalidad en Economía: Prueba de Granger (T:2H)
7. MODELOS DE ECUACIONES SIMULTANEAS
7.1 Naturaleza de los modelos de ecuaciones simultaneas
7.2 Sesgo de ecuaciones simultaneas
7.3 El problema de la identificación (T:2H)
7.4 Reglas para la identificación
7.5 Prueba de simultaneidad (T:2H)
7.6 Pruebas de Exogeneidad
7.7 Enfoques para la estimación
7.8 Modelos recursivos (T:2H)
8. INTRODUCCION A SERIES DE TIEMPO
8.1 Proceso Estocastico Estacionario
8.2 Proceso de estacionalidad basada en el correlograma
8.3 Prueba de Raiz Unitaria (T:2H)
8.4 Estacionareidad alrededor de una tendencia
8.5 Regresión Espurea (T:2H)
8.6 Cointegración
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8.6.1 Prueba de Engle-Granger
8.7 Cointegración y mecanismo de corrección de errores (T:2H)
8.8 Modelos AR, MA, y ARIMA (T:2H)
8.9 Metdología Box and Jenkins (T:2H)
8.10 Vectores Autorregresivos (T:2H)
8. BIBLIOGRAFÍA
ALEGRE, ARCARONS,BOLANCE, DIAZ.
Econometría. Editorial AC. Madrid.1995.
Ejercicios
y
Problemas
de
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
CIDSE. Universidad del Valle. Departamento de Economía. 1991.
CHIANG, Alpha. Métodos Fundamentales de Economía Matemática. Mc Graw
Hill. Tercera Edición. México. 1991. (Disponible en biblioteca)
ENDERS; Walter. Rats Handbook for Econometric Time Series. Editorial Wiley.
Estados Unidos. 1996. (No disponible en biblioteca)
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. (Disponible en biblioteca)
JUDGE, George; HILL, Carter; GRIFFITHS, William; LUTKEPHOL, Helmut;
LEE, Tsoung-Chao. Introduction to the Theory and Practice os Econometrics.
Editorial Jhon Wiley & Sons. Singapur. 1989. (No disponible en biblioteca)
MADDALA, G. Econometría. Mc Graw Hill. Tercera Edición. Madrid. 1997. (No
Disponible en biblioteca)
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. (No disponible en biblioteca)
NOVALES, Alfonso. Estadística y Econometría. Editorial Mc Graw Hill.
Segunda Edición. Madrid. 1997. (No disponible en biblioteca)
PANKRATZ, Alan. Forecasting With Dynamic Regresion Models. Editorial
Wiley. Estados Unidos. 1991.
9. SOPORTE TEÓRICO
La Econometría se ocupa del estudio de estructuras que permitan analizar las
características o propiedades de una variable económica utilizando como
causas explicativas otras variables económicas. Por ejemplo, podria construir
una relación para explicar el comportamiento de la inflación, utilizando como
variables explicativas el ritmo de crecimiento de la oferta monetaria y algún
indicador de la demanda agregada en la economía. Distintos aspectos del
analisis econometrico son: la especificación de la estructura a utilizar, llamada
modelo econométrico, el analisis de las propiedades estadisticas de dicho
modelo, su estimación, la utilización de dicho modelo con fines predictivos y la
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capacidad de dicho modelo para el análisis de detrminadas cuestiones de
política económica.
Las cuestiones de política economica a analizar (que en general dictan cual
debe ser el alcance del modelo econométrico) pueden ser de indole
macroeconómica, como ocurrre en las cuestiuones de economía monetaria o
economía laboral, o bien de carácter microeconómico, como ocurre con
cuestiones como la medida del grado de monopolio existente en una industria,
o el análisis de los determinantes de la estructura de capital de las empresas.
La clase de modelos habitualmente utilizados en econometría va, sin embargo,
más alla de lo que acabamos de mencionar. En muchas ocasiones no se
pretende explicar el comportamiento de una variable, sino el de varias variables
simultaneamente. En tales casos la variable a explicar en una de las
ecuaciones puede aparecer como variable explicativa en alguna otra ecuación
del modelo.
10. LECTURAS BÁSICAS Y COMPLEMENTARIAS
1. MULTICOLINEALIDAD
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 10.
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 10.
2. HETEROCEDASTICIDAD
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 11.
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 6.
3. AUTOCORRELACIÓN
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 12.
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 7.
6
4. REGRESIÓN CON VARIABLES DICOTOMICAS
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 15.
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 16.
5. MODELOS LOGIT, PROBIT Y TOBIT
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 16
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 16.
6. MODELOS ECONOMETRICOS DINAMICOS
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 17.
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 9.
7. MODELOS DE ECUACIONES SIMULTANEAS
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 18.
CASTELAR, Carlos. Econometría: aplicaciones al caso colombiano. Parte II.
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 8.
8. SERIES DE TIEMPO
Lectura Básica:
GUJARATI, Damodar N. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición.
Bogotá. 1997. Capitulo 21 y 22.
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PANKRATZ, Alan. Forecasting With Dynamic Regresion Models. Capitulo 1 y 2.
CHIANG, Alpha. Métodos Fundamentales de Economía Matemática. Mc Graw
Hill. Tercera Edición. México. 1991. (Disponible en biblioteca)
Lectura Complementaria:
NOVALES, Alfonso. Econometría. Editorial Mc Graw Hill. Segunda Edición.
Madrid. 1993. Capitulo: 13 y 14.
ENDERS; Walter. Rats Handbook for Econometric Time Series. Editorial Wiley.
Estados Unidos. 1996. (No disponible en biblioteca)
11.HORARIO DE ATENCIÓN A ESTUDIANTES:
Jueves de 3 a 5 p.m.
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