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    Lección modelos de regresión lineal dinámicos


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    LECCIÓN 1. MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL DINÁMICOS


    1. Introducción a la dinamicidad. Análisis de los multiplicadores y retardos

    2. Hipótesis económicas en la modelización dinámica: ajuste parcial y expectativas adaptables

    3. Especificación de modelos con variables retardadas: modelos autorregresivos y de retardos distribuídos (AD).

    4. El mecanismo de corrección del error y el equilibrio a largo plazo

    5. Estimación de modelos con perturbación ruído blanco: MCO

    6. Estimación de modelos con perturbación autocorrelacionada: Variables Instrumentales y Mínimos Cuadrados en Dos Etapas

    7. Contrastes de exogeneidad y validez de instrumentos. Contrastes de causalidad

    8. Predicción estática y dinámica. Predicción a uno y a varios períodos hacia adelante

    9. Casos de aplicación



    Bibliografía: Johnston (1987, págs.415-450), Otero (1993, cap.1, 4 y 5, págs.1236-154), Stewart y Wallis (1984, págs.40-49), Berndt (1991, cap.6), Uriel y Gea (1995, casos 7.2 y 7.3, págs.274-282); Greene(1998), cap. 17; Cuthbertson (1992, cap.4), Gujarati (1990, p.484-485), Otero (1993, p.303-317, cap.11,12), Pulido (1989, p.235-237), Raymond y Uriel (1987, cap.5, p.104-120, cap.6).

    SERIE TEMPORAL
    Observaciones de una variable a intervalos igualmente espaciados
    Peculiaridades:

    1. Datos flujo o stock

    2. Concepto de autocorrelación. Posibilidad de predecir el comportamiento futuro a partir de la propia historia

    3. Hay que homogeneizar previamente la serie,

    • por problemas de calendario

    • Deflactar

    • Por cambio de criterios contables (metodología): enlace de series

    1. Agregación temporal y finalidad del modelo (ej. Cotizaciones bolsa)

    2. La amplitud, longitud o tamaño de la serie no recoge exactamente la cantidad de información que tiene. Esta depende de la autocorrelación



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