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Universidad del cema


Universidad del CEMA
Maestría en Economía



Econometría Aplicada

Segundo Trimestre 2017


Profesores: Víctor Brescia - Daniel Lema – Ignacio Pace

Objetivo del Curso




El objetivo del curso es presentar los métodos de estimación e inferencia frecuentemente usados en economía. Destinado a alumnos del posgrado en economía, se supone que poseen conocimientos básicos de estadística y álgebra. El énfasis estará en la vinculación entre la teoría y los métodos disponibles para testear las hipótesis adecuadamente. El curso comenzará con una introducción al método mínimos cuadrados clásicos, las propiedades de los estimadores, los supuestos detrás del modelo y generalizaciones. Se estudiarán modelos para datos de corte transversal, datos de panel, series de tiempo y de variables dependientes limitadas. Las clases se complementan con trabajos y prácticas de laboratorio utilizando software econométrico (Stata). Cada uno de los temas se presentará teóricamente y tendrá aplicaciones prácticas. Se proveerán notas de clase y tutoriales para los trabajos prácticos. La bibliografía seleccionada estará disponible en biblioteca.


Evaluación
La nota final se basará 30% en los trabajos prácticos y 70% en un examen final.

Contenidos

1. Introducción: La naturaleza de la econometría. Modelos, datos, variables. Relaciones y formas funcionales. El modelo de regresión lineal simple. Método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO-OLS). Supuestos estocásticos del modelo. La relación parámetros-estimadores.


2. Propiedades de los estimadores.. El concepto del estimador MELI (blue). Criterios de bondad de ajuste del modelo (R2). T-ratio (prueba t). Prueba de hipótesis. Vinculación t-ratio – Intervalo de Confianza.
3. El modelo de regresión lineal múltiple como extensión natural del modelo simple. Los coeficientes de regresión parcial. Enfoque matricial del modelo múltiple. La prueba F para la significación global del modelo. Restricciones lineales a los parámetros. Modelo restringido. Prueba F. Enfoque vía máxima verosimilitud. Pruebas del tipo LR, Wald y LM. Pruebas de hipótesis. Método Delta: Restricciones no lineales
4. Violación a los supuestos del modelo clásico.Multicolinealidad. Implicancia en las propiedades de los estimadores. Heterocedasticidad y autocorrelación. Estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados. OLS, GLS, FGLS. Tratamiento de observaciones extremas (outliers). El problema de la especificiación.
5. Variables dummies. Comparación de múltiples regresiones. Cambio estructural. Alternativa a la prueba de Chow. Modelos cualitativos con interacción entre los efectos.
6. Problemas de endogeneidad de variables explicativas. Omisión de variables, caso simple y múltiple: regresiones particionadas. Errores de medición. Estimación e inferencia. Método de Variables Instrumentales y Mínimos Cuadrados en dos Etapas.
7. Variables Dependientes Limitadas. Modelos Probit y Logit. Estimación máximo verosimil. Comparación de modelos. Variables Truncadas y Censuradas. Modelos de Selección (Tobit, Heckit)
8. Datos de Panel. Métodos simples de datos de panel. Estimador de diferencias en diferencias. Método de Efectos fijos. Método de Efectos Aleatorios. Estimación e inferencia.
9. Evaluación de Programas. Análisis básico de los efectos de tratamiento. Diferencias en diferencias. Aplicaciones.
10. Series de Tiempo. Series estacionarias y no estacionarias. Test de raíces unitarias. El problema de la regresión espuria. Cointegración y modelos de corrección de error. Modelos VAR.


Bibliografía (* recomendada)
*Stock, James H and Mark Watson (2007). Introduction to Econometrics. (2nd. Edition). Pearson, Boston, 2007

*Wooldridge, Jeffrey M (a). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, 2002.

*Wooldridge, Jeffrey M. (b) Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno, Thomson Learning Publishers. 2da Edición 2006

Verbeek, Marno, A Guide to Modern Econometrics (2008). John Wiley and Sons, Sussex, England.

Cameron, A. Colin and Pravin Trivedi Microeconometrics. Methods and Applications, Cambridge University Press, New York 2005

Charemza Wojciech and Derek F. Deadman “New Directions in Econometric Practice” Edward Elgar, Cheltenham , UK, 1997

Enders, Walter, Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons Inc., 1995

Greene, William. H. (1999) Análisis Econométrico (3ra. edición). Prentice Hall. 1999.



Kennedy, Peter “A Guide to Econometrics” The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2003.

Angrist, Joshua and Jorn Stepffen Pischke. Mostly Harmless Econometrics. Princeton University Press. 2009

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