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Samuelson, Koopmans y Stone (1954) definen a la econometría como "...el análisis cuantitativo de fenómenos económicos actuales basado en un desarrollo conjunto de la teoría y las observaciones, ambas relacionadas por métodos apropiados de inferencia". En términos generales, la econometría propone un desarrollo unificado de las mediciones y las teorías económicas.

Objetivos

1. Discutir las características teóricas de los métodos econométricos disponibles, lo cual es crucial para elegir óptimamente las técnicas a utilizar en el trabajo propio, y para evaluar críticamente el trabajo de otros.

2. Presentar herramientas computacionales recientes para la aplicación de los métodos discutidos en clase.

3. Motivar el uso de métodos empíricos en economía cubriendo sus principales aspectos: desarrollo y discusión de ideas básicas, recolección de datos, elección de técnicas econométricas adecuadas, evaluación crítica del trabajo de otros autores, presentación oral y escrita de los resultados obtenidos.

1. Presentar aplicaciones recientes en distintas áreas tales como: macroeconomía, economía monetaria y bancaria, economía de los recursos humanos, historia económica, publicidad, finanzas, organización industrial, economía laboral, marketing, etc.

• Presentación del curso. Econometria, estadística, matemática y economía.

• Conceptos básicos. El modelo lineal con dos variables. Estimadores mínimo-cuadráticos. Inferencia bajo el supuesto de normalidad. Bondad del ajuste. Predicción.

• El modelo lineal con k variables. Formulación matricial. Estimación mínimo-cuadrática. Interpretación geométrica. Propiedades algebraicas y estadísticas de los estimadores. El teorema de Gauss-Markov.

• Inferencia en el modelo lineal con k variables bajo el supuesto de normalidad. Hipótesis lineales. Cambio estructural. Constancia de parámetros.

• Propiedades de muestras grandes. Consistencia y normalidad asintótica. Eficiencia. Estimación máximo-verosímil. Densidad, verosimilitud, score e información. Propiedades básicas: consistencia, normalidad asintótica, eficiencia, invariancia. Tests de normalidad de Jarque y Bera.

• Aspectos adicionales del modelo lineal con dos variables: no-linealidades, transformaciones, modelos no-lineales en parámetros y en variables. Variables explicativas binarias.

• Multicolinealidad y "micronumerosidad". Detección y remedios.

• Errores de especificación. Inclusión de variables irrelevantes y exclusión de variables relevantes. Sesgos por omisión.

• El modelo lineal con regresores estocásticos. Esperanzas condicionales y la ley de esperanzas iteradas. Variables instrumentales, errores en las variables.

• Mínimos cuadrados generalizados. Propiedades básicas. El Teorema de Aitken.

• Heteroscedasticidad. Tests e interpretación. Estimación e inferencia. Mínimos cuadrados generalizados y estimación robusta de la matriz de varianzas.

• Predicción con modelos de series de tiempo. Estacionalidad, ciclo y tendencia.

• Modelos univariados de series temporales. Conceptos básicos. Modelos ARIMA: propiedades, identificación, estimación, inferencia y predicción.

• Procesos no-estacionarios. El debate sobre raíces unitarias. Cambio estructural en series temporales.

• Regresión espuria y cointegración.

• Modelos dinámicos. El enfoque "general-a-particular". El modelo autorregresivo de rezagos distribuidos (ADL). Corrección de errores y cointegración. Teorema de representación de Granger.

• Autocorrelacion. Detección y correcciones. Autocorrelación y especificación dinámica.

• Modelos para variables dependientes binarias. Modelos logit y probit. Datos censurados y truncados.

• Metodos para datos en paneles

• Algunas aplicaciones recientes en econometria.

• Metodología y práctica de la econometría. Tendencias actuales. Breve reseña histórica de la econometría. Hacia una definición de econometría

El dictado no se basa en ningún texto en particular. Habrá disponible un conjunto de notas de clase del curso ("An Introduction to Applied Econometrics"), que estarán disponibles en la biblioteca. El libro de Jeffrey Wooldridge (Introducción a la Econometría. Un enfoque Moderno, 2ª edicion, Thompson, Buenos Aires) es muy recomendable como lectura complementaria. Durante la segunda parte del curso utilizaremos el libro de Diebold (1998, Elements of Forecasting, South Western College Publishing, New York, hay una buena traduccion al castellano) que cubriremos casi en su totalidad. Tambien es útil disponer de un libro de estadística para refrescar ideas. Rice, J. (1995, Mathematical Statistics and Data Analisis, 2^nd edition, Duxbury Press) es una muy buena opcion. Greene, W. (2000, Econometric Analysis, Prentice Hall) es una buena referencia para aquellos que deseen consultar un tratamiento mas avanzado. Todos estos textos contienen abundante bibliografia sobre los temas discutidos en el curso. A lo largo del dictado del curso asignaremos algunas lecturas adicionales.

La evaluación del curso se basa en las siguientes instancias:

• Dos exámenes parciales, uno a mitad de curso (40% de la nota del curso) y otro al final (40%). El segundo exámen no es acumulativo. Dada la abundancia de formulas y conceptos que apareceran a lo largo del curso, se puede traer al exáman una hoja tamaño carta, escrita de ambos lados, con notas de elaboración y uso personal. Es requisito ineludible para la aprobación del curso que la calificacion promedio de ambos examenes sea superior a 4 puntos.

• Un proyecto empirico final (10% de la nota final del curso).

• Trabajos practicos (10% de la nota final del curso). Estos trabajos se basan en ejercicios teoricos, aplicaciones empiricas y lectura y analisis de trabajos recientes.

Los trabajos prácticos y el proyecto final pueden ser elaborados en equipos de tres personas. Las reglas de elaboración y presentación de los trabajos se discutirán aparte. Como herramienta computacional utilizaremos el paquete econometrico EVIEWS, el cuál estará disponible en el Laboratorio de Computación. En las secciones tutoriales presentaremos las nociones básicas de este programa.

A confirmar el primer dia de clase.