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Apuntes de Macroeconometría
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Acerca de este libro
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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
.md
.pdf
Sistemas de ecuaciones simultáneas
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
