Curso de Predicción Económica y Empresarial

Curso de Predicción Económica y Empresarial
www.uam.es/predysim
Edición 2004
Curso promovido con el apoyo del
Fondo de Investigación e Innovación Richard Stone
del Instituto L.R. Klein-Centro Stone
y la colaboración de
Centro de Predicción Económica
Curso de Predicción Económica y Empresarial (Edición 2004)
www.uam.es/predysim
1.- PRESENTACIÓN Y OBJETIVOS
En la compleja realidad actual, la anticipación al futuro se ha convertido en una
necesidad de la práctica profesional en economía y gestión de empresas. Hoy día, la
toma de decisiones exige no sólo la disponibilidad de la máxima y más completa
información actual y pasada. También se hace imprescindible tener una mínima visión
de lo que espera en el futuro. Hoy en día, por tanto, se hace imprescindible que los
gestores de empresas y aquellos que estén interesados en el seguimiento de la realidad
económica conozcan, y utilicen, las técnicas de predicción disponibles.
Un segundo factor es importante. Las nuevas tecnologías de la información y las
comunicaciones han introducido factores que modifican nuestros hábitos. Hoy día
disponemos de nuevas vías de acceso a la información y nuevas formas de
comunicación que, a base de facilitar las tareas, han hecho imprescindibles su
utilización. Y esta circunstancia, también atañe a los modos de desarrollar la docencia.
Las nuevas tecnologías hacen obsoletas parte de las prácticas educativas tradicionales.
Es una realidad evidente a la que hay que dar respuesta, y más aún en un ámbito tan
dinámico como el de la economía y la gestión de empresas.
Por todo ello, ponemos en marcha el proyecto de impartir de forma on line este Curso
de Predicción Económica y Empresarial, gracias al decidido apoyo del Fondo de
Investigación e Innovación Richard Stone del Instituto Klein (Centro Stone) de la
Universidad Autónoma de Madrid. Este curso, de acceso gratuito a través de Internet,
está pensado para todos aquellos que, por motivos profesionales o de formación,
quieran conocer las técnicas de predicción. Está especialmente indicado para alumnos
universitarios de Economía o Administración de Empresas, o de cursos de post-grado,
así como para aquellos profesionales de la gestión de empresas que deseen actualizar
sus conocimientos en un campo tan dinámico como este.
Los objetivos que buscamos son, por tanto, la revisión general de las técnicas de
predicción y simulación disponibles en economía y gestión de empresas, desde las más
elementales (análisis de tendencias, fórmulas simples, información subjetiva...) hasta las
más complejas (modelos ARIMA, ARCH, VAR,...). Cada técnica se estudia a partir de
sus fundamentos metodológicos y con su aplicación a problemas reales, incluyendo su
tratamiento en ordenador.
1
Curso de Predicción Económica y Empresarial (Edición 2004)
www.uam.es/predysim
2.- TEMARIO Y ORGANIZACIÓN
El Curso de Predicción se divide en 4 unidades didácticas, cada una de las cuales
contiene: 1) Los objetivos a alcanzar con cada una de ellas; 2) Material para el
seguimiento del tema correspondiente: una ficha resumen con las ideas clave, breves
explicaciones adicionales en formato htm, breves documentos explicativos descargables
en formato PDF, transparencias y ejercicios de aplicación para cada técnica con
programa de ordenador; 3) Lecturas adicionales accesibles a través del curso, así como
lecturas recomendadas para la profundización en los conceptos; 4) Actividades a
realizar específicas de cada unidad, junto con Casos de Aplicación real y ejercicios de
autoevaluación, etc.).
En su conjunto a través del curso se ofrecen: 29 fichas resumen de ideas clave (una por
epígrafe); 40 breves explicaciones de conceptos adicionales en formato htm; 24 breves
documentos explicativos adicionales en formato PDF; 10 transparencias explicativas; 10
ejercicios prácticos y 3 casos de aplicación real, preparados para su resolución con
software econométrico (EVIews) y con una solución ilustrada en formato PDF; 8
lecturas adicionales; y 5 actividades complementarias.
El esquema sugerido para el correcto aprovechamiento del Curso sería el siguiente:
1) Acceder a las fichas resumen de ideas clave y estudiar con un cierto interés el
contenido. Cada idea clave puede ir acompañada de explicaciones adicionales en
formato htm, junto con breves documentos adicionales y transparencias descargables
directamente en formato PDF. Si alguno de los puntos tratados le interesa especialmente
puede acudir a las lecturas recomendadas.
2) Resolución de ejercicios. Cada técnica explicada es abordada, también, desde un
punto de vista práctico. Para ello, se resuelven los respectivos ejercicios. En principio
podrá utilizarse cualquier software econométrico, si bien nuestros ejercicios serán
ilustrados con Econometric Views (EVIEWS), por ser el de mayor difusión en la
práctica académica y profesional. Al acceder al ejercicio se descarga una hoja de Excel
dividida en tres hojas: un Enunciado, una Solución y unos Resultados. En la hoja
Enunciado se incluye un vínculo para la descarga de la serie objeto de estudio en
formato Excel. En la hoja Solución, además de ilustrarse los pasos para la resolución del
ejercicio, se incluye un vínculo para la descarga de una solución guiada en formato
PDF. Por último, en la hoja Resultados, se incluye un enlace para la descarga del
archivo de trabajo de EViews, con el que contrastar las soluciones alcanzadas.
2
Curso de Predicción Económica y Empresarial (Edición 2004)
www.uam.es/predysim
3) Un tercer bloque pasaría por acceder a otras actividades formativas: lecturas
adicionales y recomendadas y actividades a realizar.
4) Con todo ello, el usuario ya estará en condiciones de resolver el Caso de Aplicación
Práctica (en su caso) y el test de autoevaluación: resuelva los test y preguntas que se le
formulen, y compruebe sus progresos. Si a lo largo del curso tuviera la necesidad de
realizar cualquier consulta, puede acudir a cualquiera de los profesores responsables del
mismo a través del correo electrónico.
En su conjunto hemos estimado la dedicación que puede exigir este curso para un
aprovechamiento óptimo de los usuarios en unas 80 horas repartidas del siguiente
modo: la unidad 1 exigirá apenas 10 horas; las unidades 2 y 3 pueden precisar de 27 y
28 horas respectivamente; por último, la unidad 4 exigirá de una dedicación de unas 15
horas. Por conceptos, la desagregación sería la siguiente: en el estudio de los conceptos
teóricos, unas 32 horas; para la realización de los ejercicios prácticos, 18 horas: la
realización de los casos prácticos, 9 horas; y el resto de actividades, unas 21 horas.
Las unidades didácticas que integran este curso son las siguientes:
UNIDAD 1.- Contexto de la predicción en Economía y Gestión de Empresas
1.1.- Predicción, futuro y toma de decisiones.
1.2.- Predicción económica y empresarial: campos de aplicación.
1.3.- Centros mundiales y fuentes de predicción económica.
1.4.- Clasificación de las técnicas de predicción.
1.5.- Tipología: horizonte de predicción, medios e información.
1.6.- Cinco reglas sobre predicción.
1.7.- Fundamentación científica de la predicción: antecedentes históricos.
1.8.- Etapas genéricas del proceso de predicción/simulación.
UNIDAD 2 Técnicas Elementales de Predicción
2.1.- Predicción elemental sin información histórica.
2.2.- Información histórica: componentes de una serie económica.
2.3.- Medias móviles.
2.4.- Alisado exponencial sin tendencia: el alisado simple.
2.5.- Alisados con tendencia.
2.6.- Ajuste con funciones matemáticas.
2.7.- Predicción en series con componente estacional.
3
Curso de Predicción Económica y Empresarial (Edición 2004)
www.uam.es/predysim
2.8.- ¿Qué técnica utilizar?
UNIDAD 3 Modelos ARIMA
3.1.- Conceptos previos I: Modelos AR.
3.2.- Conceptos previos II: Modelos MA y Modelos ARMA.
3.3.- Modelos ARIMA: Estacionariedad en media y varianza.
3.4.- El orden de integrabilidad en la identificación de los Modelos ARIMA.
3.5.- La identificación de los Modelos ARIMA: funciones de autocorrelación y
autocorrelación parcial.
3.6.- Estacionalidad y Modelos ARIMA.
3.7.- Una visión de conjunto: Fases de aplicación de la metodología ARIMA.
3.8.- Estimación, contraste y predicción.
3.9.- Análisis de intervención.
UNIDAD 4 Técnicas Avanzadas de predicción
4.1.- Modelos de Vectores Autorregresivos (VAR): Especificación y estimación.
4.2.- Número de retardos y simulación en modelos VAR.
4.3.- Modelos de Vectores de Corrección del Error (VEC).
4.4.- Modelos Autorregresivos Condicionales Heteroscedásticos (ARCH).
3.- PROFESORADO
El equipo que ha preparado este curso es el siguiente;
Antonio Pulido, Catedrático de Econometría en la Universidad Autónoma de Madrid,
director del Instituto Lawrence R. Klein, y director general del Centro de Predicción
Económica.
http://www.a-pulido.com [email protected]
Ana Mª López, Profesora Asociada de Econometría en la Universidad Autónoma de
Madrid y responsable de la Unidad de Análisis Regional del Instituto de Predicción
Económica Lawrence R. Klein-Centro Stone.
http://www.uam.es/ana.lopez [email protected]
Jorge Rodríguez-Vález, profesor Ayudante de Econometría en la Universidad de León
e Investigador Asociado del Instituto de Predicción Económica Lawrence R. KleinCentro Stone.
http://www.uam.es/jorge.rodriguez [email protected]
4
Curso de Predicción Económica y Empresarial (Edición 2004)
www.uam.es/predysim
4.- BIBLIOGRAFÍA
Para el seguimiento del curso recomendamos la utilización de los siguientes manuales,
que constituyen el eje de la materia:
Pulido, A. y A. López, (1999), Predicción y simulación aplicada a la economía
y gestión de empresas, Pirámide, Madrid.
Pulido, A. y J. Pérez, (2000), Modelos Econométricos, Pirámide, Madrid
Otros textos utilizados para la elaboración del curso, agrupados por unidades, serían los
siguientes:
■ Unidad 1
Aznar, A., (1997), ¿Se puede predecir en economía?, Prensas Universitarias de
Zaragoza, Zaragoza.
Pulido, A. (1998), Una apuesta por el futuro. Predicciones y profecías
económicas, Pirámide, Madrid.
Otero, J.M., (1994), La predicción en economía: Perspectivas históricas y
tendencias actuales, Universidad de Málaga.
■ Unidad 2
Aznar, A. y F.J. Trívez, (1993), Métodos de predicción en economía I.
Fundamentos, Input-Output, Modelos econométricos y métodos no paramétricos de
series temporales, Ariel Economía, Barcelona.
Caridad, J.M., (1998), Econometría: Modelos econométricos y series
temporales. Tomo II, Editorial Reverté, Barcelona.
Otero, J.M., (1993), Econometría. Series temporales y predicción, Editorial AC,
Madrid.
Pulido, A. y A. López, (1999), Predicción y simulación aplicada a la economía
y gestión de empresas, Pirámide, Madrid.
■ Unidad 3
Álvarez, N., (2001), Econometría II: Análisis de modelos econométricos de
series temporales, Editorial AC, Madrid
Aznar, A. y F.J. Trívez, (1993), Métodos de predicción en economía II. Análisis
de series temporales, Ariel Economía, Barcelona.
5
Curso de Predicción Económica y Empresarial (Edición 2004)
www.uam.es/predysim
Box, G. y G. Jenkins, (1970), Time Series Analysis: Forecasting and Control,
Holden-Day, San Francisco, USA.
Box, G., Jenkins, G. y G Reinsel, (1994), Time Series Analysis: Forecasting and
Control, Prentice Hall, New Jersey, USA.
Maddala, G. y I. Kim, (2002), Unit Roots, Cointegration and Structural Change,
Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Otero, J.M., (1993), Econometría. Series temporales y predicción, Editorial AC,
Madrid.
Peña, D., Tiao, G. Y R. Tsay, eds., (2001), A Course in Time Series Analysis,
John Wiley, New York, USA.
Pulido, A. y A. López, (1999), Predicción y simulación aplicada a la economía
y gestión de empresas, Ediciones Pirámide, Madrid.
Pulido, A. y J. Pérez, (2001), Modelos econométricos, Ediciones Pirámide,
Madrid.
Uriel, E. y A. Peiró, (2000), Introducción al análisis de series temporales,
Editorial AC, Madrid.
■ Unidad 4
Banerjee, A., Dolado, J., Galbraith, J., Hendry, D., (1993), Co-Integration,
Error-Correction, and the Econometric Analysis of non-Stationary Data, Oxford
University Press, NY, USA.
Charemza, W. y D. Deadman, (1997), New Directions in Econometric Practice.
General to Specific Modelling, Cointegration and Vector Autoregression, Edward
Elgar, Cheltenham, UK.
Engle, R.F. y C.W.J. Granger, (1991), Long-Run Economic Relationships.
Readings in Cointegration, Oxford University Press, NY, USA.
Greene, W., (1999), Análisis econométrico, Prentice Hall, Madrid.
Johnston, J. y J. Dinardo, (2001), Métodos de Econometría, Vicens Vives,
Barcelona.
Maddala, G. y I. Kim, (2002), Unit Roots, Cointegration and Structural Change,
Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Pulido, A. y A. López, (1999), Predicción y simulación aplicada a la economía
y gestión de empresas, Ediciones Pirámide, Madrid.
6
Curso de Predicción Económica y Empresarial (Edición 2004)
www.uam.es/predysim
Pulido, A. y J. Pérez, (2001), Modelos econométricos, Ediciones Pirámide,
Madrid.
Rao, B., (1994), Cointegration for the Applied Economist, Palgrave, NY, USA.
Suriñach, J., Artís, M., López, E., Sansó, A., (1995), Análisis económico
regional. Nociones básicas de la Teoría de la Cointegración, Antoni Bosch Editor,
Barcelona.
7