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FACULTAD DE CIENCIAS
ECONOMICAS Y ADMINISTRATIVAS Departamento de
Economía
PONTIFICIA
UNIVERSIDAD JAVERIANA
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PROGRAMA DE ASIGNATURA |
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ASIGNATURA |
Econometría 1 |
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PROFESOR(ES) |
Sergio Antonio López Calvachi |
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VIGENCIA DEL
PROGRAMA |
Ínter-semestral 2004 |
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OBJETIVOS DE FORMACIÓN |
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q Formar al estudiante en aspectos básicos de teoría y práctica de econometría que le permitan la aplicación y verificación empírica de los principales postulados fundamentales de teoría macro y micro, así como acceder con facilidad a cursos más avanzados de econometría. |
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CONTENIDOS MINIMOS DE CONOCIMIENTO
(PROGRAMA) |
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UNIDAD I.
Modelo Estadístico Lineal General
Especificación del modelo
estadístico Estimación puntual Estimación del vector El criterio de Mínimos Cuadrados
Ordinarios (MCO) Minimización de la forma cuadrática La regla de Mínimos cuadrados ordinarios Propiedades de los estimadores de
Mínimos Cuadrados Ordinarios Valor esperado del estimador MCO Matriz de Varianza-Covarianza Teorema de Gauss-Markov Estimación del parámetro Predicción y grado de explicación
UNIDAD 2. Modelo Estadístico Lineal General Normal Criterio de Máxima Verosimilitud Estimador de Máxima Verosimilitud
para Independencia de los estimadores de
máxima verosimilitud de Cota Inferior de Cramer-Rao Estimación Máximo-Verosimil bajo
restricciones Media y covarianza Propiedades estadísticas Consecuencias de restricciones
incorrectas Estimación de intervalos para Estimación de intervalos para Pruebas de hipótesis sobre Prueba sobre normalidad del error:
Jarque-Bera UNIDAD
3.
Modelo
Estadístico Lineal Generalizado con matriz de varianza-covarianza conocida
Estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios Estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados Estimador
insesgado para Modelo estadístico lineal normal
generalizado Distribución de los estimadores Imposición de restricciones Intervalos de confianza y pruebas
de hipótesis Predicción UNIDAD 4. Modelo Estadístico Lineal generalizado con matriz de varianza-covarianza no conocida Mínimos Cuadrados Generalizados (Estimador de Aitken) A. Heteroscedasticidad: Naturaleza de la Heteroscedasticidad Estimación MCO y consecuencias de la estimación Estimación mediante Mínimos cuadrados Generalizados Estimación mediante Mínimos Cuadrados Generalizados Estimados: Mínimos Cuadrados Ponderados Modelo con dos varianzas no conocidas Modelo con Heteroscedasticidad Multiplicativa Verificación de la presencia de heteroscedasticidad mediante las pruebas de: Park, Glejser, Correlación de Spearman, Goldfed - Quandt y Breusch-Pagan-Godfrey B. Autocorrelación: Proceso Autorregresivo de primer orden en el error Estimación mediante Mínimos Cuadrados Generalizados Estimación mediante Mínimos Cuadrados Generalizados Estimados Verificación de la presencia de autocorrelación de primer orden mediante las pruebas: Durbin, Caso especial Durbin h, Breusch-Godfrey (Autocorrelación de orden mayor a uno) UNIDAD 5. Multicolinealidad Naturaleza de la Multicolinealidad Estimación en presencia de Multicolinealidad Consecuencias teóricas de la presencia de multicolinealidad Consecuencias prácticas de la presencia de multicolinealidad Detección de la multicolinealidad Medidas remediales. UNIDAD 6. Errores de Especificación (Opcional) Tipos de error de especificación Variable relevante omitida Inclusión de variable irrelevante Diagnóstico de error de especificación. |
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ESTRATEGIAS PEDAGÓGICAS |
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El curso se desarrollará a través de exposiciones magistrales con la participación activa de los estudiantes. Se tendrá sesiones en sala de computadores en donde se trabajará con Eviews. |
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ASPECTOS POR EVALUAR Y FORMAS DE
EVALUACIÓN |
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La evaluación se realizará de la siguiente forma: Primer Parcial 25% Segundo Parcial 25% Talleres y Otros Trabajos 20% Examen Final 30% |
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FUENTES DE INFORMACION |
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TEXTO GUIA
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Econometría.
Damodar Gujarati, McGraw-Hill, Cuarta
edición. |
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REFERENCIAS
BIBLIOGRAFIA |
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Econometric
Methods. J. Johnston and Dinardo(2000), McGraw-Hill, Fourth Edition. -
Introduction
to the Theory and Practice of Econometrics. G Judge et al. Second edition. - Introducción a la Econometría: Un Enfoque Moderno Jeffrey Wooldridge(2001). Thompson Learning. -
Econometric
Analysis. W. Greene (2002), McMillan, Fifth Edition. -
Introduction
to Econometrics. Maddala(2001), Wiley. Third Edition. -
Econometría:
Modelos y Pronósticos, R. Pindyck and D. Rubenfield (2000), McGraw-Hill, Cuarta
Edición. |
y para 
y 
: restricciones simples y compuestas
y 
: Tests de razón de verosimilitud
