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Apuntes de Macroeconometría
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  • Tipo de contenido

Teoría

  • 1. Introducción al análisis de series de tiempo
    • 1.1. Una breve historia
    • 1.2. Representación gráfica de series de tiempo
    • 1.3. El operador de rezagos
    • 1.4. Procesos estocásticos
    • 1.5. Series de tiempo
    • 1.6. Pruebas de series de tiempo
    • 1.7. Referencias
  • 2. Ecuaciones en diferencia
    • 2.1. Acerca de este capítulo
    • 2.2. Solución por sustituciones recursivas
    • 2.3. Solución por combinación de soluciones homogéneas y particulares
    • 2.4. Solución por medio del operador de rezagos
    • 2.5. Referencias
  • 3. Modelos AutoRegresivos de Media Móvil (ARMA)
    • 3.1. Introducción
    • 3.2. Proceso de media móvil MA(q)
    • 3.3. Proceso autorregresivo AR(p)
    • 3.4. Proceso autorregresivo de media móvil ARMA(p,q)
    • 3.5. Estimación de modelos ARMA
    • 3.6. Pronósticos con modelos ARMA
    • 3.7. Referencias
  • 4. Modelos de tendencia
    • 4.1. Modelos de series con tendencia
    • 4.2. Removiendo una tendencia
    • 4.3. Series con raíz unitaria y procesos ARIMA
    • 4.4. Detectando raíces unitarias
    • 4.5. El filtro de Hodrick y Prescott
    • 4.6. Referencias
  • 5. Cambio estructural
    • 5.1. La prueba de Chow
    • 5.2. Cambio estructural y raíces unitarias: fecha conocida
    • 5.3. Cambio estructural y raíces unitarias: fecha desconocida
    • 5.4. Referencias
  • 6. Modelos de estacionalidad
    • 6.1. Introducción
    • 6.2. Modelo ARIMA estacional
    • 6.3. Ajuste estacional
    • 6.4. Raíces unitarias estacionales
    • 6.5. Referencias
  • 7. Sistemas de ecuaciones simultáneas
    • 7.1. Motivación
    • 7.2. El modelo SUR
    • 7.3. Representación de ecuaciones simultáneas
    • 7.4. Identificación
    • 7.5. El modelo recursivo
    • 7.6. El término de error
    • 7.7. Estimación
    • 7.8. Referencias
  • 8. Vectores Auto-Regresivos (VAR)
    • 8.1. Representaciones alternativas de un VAR
    • 8.2. Dinámica de un VAR
    • 8.3. Estimación
    • 8.4. Pronósticos con VAR
    • 8.5. Referencias

Laboratorios

  • 1. Introducción al análisis de series de tiempo
    • 1.1. Descomposición del IMAE por componentes
    • 1.2. Autocorrelograma y pruebas de ruido blanco para el IMAE de Costa Rica
    • 1.3. Ilustrando la diferencia entre serie de tiempo y proceso estocástico, estacionario y no estacionario
    • 1.4. El operador de rezagos
    • 1.5. Cálculo de transformaciones de la serie del PIB de Costa Rica
    • 1.6. Las pruebas de Box-Pierce y Ljung-Box.
  • 2. Ecuaciones en diferencia
    • 2.1. Resolviendo una ecuación en diferencia con sympy
  • 3. Modelos AutoRegresivos de Media Móvil (ARMA)
    • 3.1. Estimación de un modelo ARMA de inflación para Costa Rica
    • 3.2. Estimación de la demanda de dinero
  • 4. Modelos de tendencia
    • 4.1. Replicando el trabajo de Dickey y Fuller
    • 4.2. Replicando el trabajo de Granger y Newbold 1974
    • 4.3. Replicando el trabajo de KPSS (1992)
    • 4.4. Replicando el trabajo de Nelson y Plosser (1982)
    • 4.5. Pruebas de raíz unitaria para el PIB en Costa Rica
    • 4.6. Series integradas
  • 5. Cambio estructural
  • 6. Modelos de estacionalidad
    • 6.1. Estacionalidad del número de pasajeros del aeropuerto Juan Santamaría
  • 7. Sistemas de ecuaciones simultáneas
    • 7.1. Estimación del modelo I de Klein por Mínimos Cuadrados en 2 etapas (2SLS)
    • 7.2. El modelo de la telaraña
  • 8. Vectores Auto-Regresivos (VAR)
    • 8.1. Simulación de un VAR(1)
    • 8.2. Estimador OLS del VAR(1) es consistente e insesgado
    • 8.3. Estimación de un VAR de la política monetaria de Costa Rica
    • 8.4. Una clase para representar un VAR(1)
  • 9. Cointegración y VECM
    • 9.1. Regresión espuria
    • 9.2. Valores críticos de MacKinnon para test de cointegración

Apéndices

  • Python
    • Introducción a Python
    • Variables y operaciones básicas
    • Manipulando Textos
    • Colecciones
    • Control de ejecución
    • Funciones
    • Módulos
    • Clases y objetos
    • Importando y manipulando datos con Python
    • Web scraping con BeautifulSoup
    • Leyendo archivos XML
  • Matemática
    • Álgebra lineal
    • Números complejos
  • Estadística y econometría
    • Resultados de teoría estadística
    • Resultados de econometría
    • Ilustración del Teorema del Límite Central
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Introducción al análisis de series de tiempo

1. Introducción al análisis de series de tiempo#

  • 1.1. Descomposición del IMAE por componentes
  • 1.2. Autocorrelograma y pruebas de ruido blanco para el IMAE de Costa Rica
  • 1.3. Ilustrando la diferencia entre serie de tiempo y proceso estocástico, estacionario y no estacionario
  • 1.4. El operador de rezagos
  • 1.5. Cálculo de transformaciones de la serie del PIB de Costa Rica
  • 1.6. Las pruebas de Box-Pierce y Ljung-Box.

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By Randall Romero Aguilar
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