Econometría II - Universidad del Azuay

UNIVERSIDAD DEL AZUAY
Facultad de Ciencias de la Administración
Escuela de Economía
1. DATOS GENERALES
Cátedra: ECC0611 Econometría 
Número de créditos: Seis
Nivel: Sexto
Prerrequisito: ECC0511 Econometría 
2. DESCRIPCIÓN DE LA MATERIA
La econometría se ha concebido dentro de la Escuela de Economía como un instrumento de
análisis cuantitativo que sirva en lo fundamental para la toma de decisiones, a partir de la
verificación empírica de modelos de aplicación de la microeconomía y de la
macroeconomía. De esta apreciación inicial se desprende la importancia que tiene la
econometría en formulación de modelos explicativos en la gestión pública y privada.
3. OBJETIVOS GENERALES
Con Econometría  los objetivos principales son:
 Abordar los conocimientos básicos y metodológicos que implica el análisis
econométrico.
 Fundamentar los principios de la econometría a partir del modelo de regresión de dos
variables
 Especificar los supuestos estadísticos utilizados en los modelos econométricos.
4. CONTENIDO
1. MULTICOLINEALIDAD Y MUESTRAS PEQUEÑAS
1.1.
1.2.
1.3.
1.4.
1.5.
1.6.
1.7.
1.8.
1.9.
Naturaleza de la Multicolinealidad
Estimación en Presencia de Multicolinealidad Perfecta
Estimación en Presencia de Multicolinealidad “Alta” pero “Imperfecta”
Multicolinealidad, Consecuencias
Consecuencias Prácticas de la Multicolinealidad
Detección de la Multicolinealidad
Medidad Remediales
¿Es la Multicolinealidad Necesariamente Mala?
Resumen y Conclusiones
2
BIBLIOGRAFÍA
 Gujarati, Damodar N. (1997). Econometría. Tercera Edición. McGrawHill. (Capítulo
10)
2. HETEROCEDASTICIDAD
2.1.
2.2.
2.3.
2.4.
2.5.
2.6.
2.7.
Naturaleza de Heterocedasticidad
Estimación MCO en Presencia de Heteroscedasticidad
El Método de Mínimos Cuadrados Generalizados
Consecuencias de Utilizar MCO en Presencia de Heteroscedasticidad
Detección de la Heteroscedasticidad
Medidas Remediales
Resumen y Conclusiones
BIBLIOGRAFÍA
 Gujarati, Damodar N. (1997). Econometría. Tercera Edición. McGrawHill. (Capítulo
11)
3. AUTOCORRELACION
3.1.
3.2.
3.3.
3.4.
3.5.
3.6.
3.7.
3.8.
Naturaleza del Problema
Estimación MCO en Presencia de Autocorrelación
Estimador MELI en Presencia de Autorcorrelación
Consecuencias de Utilizar MCO en Presencia de Autocorrelación
Detección de la Autocorrelación
Medidas Remediales
Modelo Autorregresivo de Heteroscedasticidad Condicional
Resumen y Conclusiones
BIBLIOGRAFÍA
 Gujarati, Damodar N. (1997). Econometría. Tercera Edición. McGrawHill. (Capítulo
12)
4. REGRESIÓN CON VARIABLES DICOTÓMICAS
4.1. Naturaleza de las Variables Dicotómicas
4.2. Regresión con una variable Cuantitativa y una Variable Cualitativa con dos
Clases, o Categorías
4.3. Prueba de Estabilidad Estructural de los Modelos de Regresión
4.4. Comparación de dos Regresiones: Enfoque de la Variable Dicotómica
4.5. Uso de las Variables Dicotómicas en el Análisis Estacional
BIBLIOGRAFÍA
 Gujarati, Damodar N. (1997). Econometría. Tercera Edición. McGrawHill. (Capítulo
3
15)
5. REGRESIÓN CON LA VARIABLE DEPENDIENTE DICOTÓMICA: LOS
MODELOS LOGIT Y PROBIT
5.1.
5.2.
5.3.
5.4.
Modelo Logit: Ejemplo Numérico
Modelo Logit: Ejemplos Ilustrativos
Modelo Probit
El Modelo Probit: Un Ejemplo Numérico
BIBLIOGRAFÍA
 Gujarati, Damodar N. (1997). Econometría. Tercera Edición. McGrawHill. (Capítulo
16)
6. MODELOS ECONOMÉTRICOS DINÁMICOS: MODELOS
AUTOREGRESIVOS Y DE REZAGOS DISTRIBUIDOS
6.1. El papel del “Tiempo”, o del “Rezago”, en Economía
6.2. Razones para los Rezagos
6.3. Estimación de Modelos de Rezagos Distribuidos
Estimación ad hoc de los Modelos de Rezagos Distribuidos
6.4. Enfoque de koyck para los Modelos de Rezagos Distribuidos
Mediana de Rezagos
Rezago Medio
BIBLIOGRAFÍA
 Gujarati, Damodar N. (1997). Econometría. Tercera Edición. McGrawHill. (Capítulo
17)
7. ECONOMETRÍA DE SERIE DE TIEMPO II: PRONÓSTICOS CON LOS
MODELOS ARIMA Y VAR
7.1 Enfoques para la Predicción Económica
7.2 Elaboración de los Modelos AR, MA y ARIMA para Series de Tiempo
Proceso Autoregresivo (AR)
Proceso de media Móvil (MA)
Proceso Autoregresivo y de Media Móvil (ARMA)
Proceso Autoregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA)
7.3 Metodología de Box-Jenkins (BJ)
7.4 Identificación
7.5 Estimación del Modelo ARIMA
BIBLIOGRAFÍA
 Gujarati, Damodar N. (1997). Econometría. Tercera Edición. McGrawHill. (Capítulo
22).