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¿QUÉ HACEMOS?

Series de Tiempo Multivariadas

Del 20 de octubre al 12 de noviembre, 2020

Martes y jueves 18 a 21 hrs. VIRTUAL
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Introducción

Curso orientado a la compresión y aplicación de los modelos de series de tiempo multivariados en el ámbito de las ciencias sociales. Requiere de conocimientos previos de modelos de series de tiempo univariados. Como resultado de aprendizaje, el participante comprenderá y aplicará los modelos de series de tiempo de dos o más variables (VAR, SVAR, VECM y de la familia GARCH multivariadas) para la estimación, pronóstico y simulación del comportamiento de un conjunto de variables a través del tiempo.

 

Objetivos

Al finalizar el curso el alumno será capaz de construir, diagnosticar, identificar, estimar, pronosticar y simular el comportamiento presentado por dos o más variables de series de tiempo.

 

Público objetivo

 

El curso está diseñado para personas con familiariedad en la construcción de bases de datos y/o programación en R. Para su mayor aprovechamiento, se espera que el participante cuente con bases de Estadística Descriptiva, Probabilidad, Estadística Inferencial y Series de Tiempo Univariadas.

 

Sesiones

 

El módulo está dividido en ocho sesiones, cada una de tres horas. A continuación se enlistan los temas que se cubrirán en cada sesión:

 

Sesión

Tema

26 octubre

Introducción a las series de tiempo multivariadas

Conceptos de correlación y causalidad en sentido Granger

Raíces unitarias en panel

28 octubre

Modelos de vectores autoregresivos (VAR)

Estimación

Funciones impulso respuesta

Descomposición de varianza

4 noviembre

Modelos de vectores autoregresivos (VAR) y estructurales (SVAR)

Pruebas de diagnóstico modelos VAR

Modelos estructurales de vectores autoregresivos SVAR

Estimación y descomposición estructural

9 noviembre

Modelos de vectores de corrección de error (VECM)

Concepto de cointegración

Prueba de Johansen

11 noviembre

Modelos de vectores de corrección de error (VECM)

Estimación

Pruebas de diagnóstico modelos VECM

18 noviembre

Modelos multivariados de heteroscedasticidad condicional

Modelo VECH y VECH daigonal

Modelo BEKK y BEKK diagonal

Modelo CCC

23 noviembre

Modelos multivariados de heteroscedasticidad condicional

Estimación

Pruebas de diagnóstico

25 noviembre

Pronósticos y Simulación de modelos de series de tiempo multivariadas

Modelos en media

Modelos en media y varianza

 

Bibliografía

 

Lütkepohl, H. (2005) New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer.

 

Nielsen, A. (2019) Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning. O’Reilly

 

Enders, W. (2015) Applied econometric time series. Wiley.

 

Kirchgässner, G., & Wolters, J. (2007) Introduction to Modern Time Series Analysis. Springer.

 

Profesor:

Ricardo Massa Roldán

E-mail: ricardo.massa@cide.edu

 

Formato: Curso modo virtual

 

Requisitos de admisión

 

Para inscribirte en la Escuela de Métodos del LNPP del CIDE, el solicitante deberá:

 

  • Realizar un pago de $5,000.00 m/n
  • Descargar el formato de inscripción [link] https://tinyurl.com/snprnj5
  • Llenar la información que ahí se pide, firmar el documento y escanearlo

 

Posteriormente, deberá enviar 3 documentos al correo electrónico: hugo.arredondo@cide.edu

 

  1. El comprobante de pago
  2. Eformato de inscripción debidamente firmado y requisitado
  3. Una identificación oficial (INE, licencia, cédula, etc.)

 

 

Precio y forma de pago

 

El pago a cubrir por cada uno de los cursos es de $5,000.00 m/n (cinco mil pesos 00/100 m.n.), la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición.

 

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

Especificaciones a considerar

 

Para quedar inscrito(a) se deberá cubrir el pago dos días hábiles antes del inicio del curso. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas.

 

El pago y recepción de su depósito es requisito indispensable para quedar inscrito(a).

 

Si se requiere factura, solicitarse la generación del documento al correo hugo.arredondo@cide.edu

 

En caso de que, por causas de fuerza mayor,  se cancelara el curso, deberá enviar un estado de cuenta (puede bloquear datos personales), así como su RFC al correo hugo.arredondo@cide.edu

 

 

Cupo máximo del curso:

 

20 personas, excepto casos excepcionales.

 

Mayores informes:

 

escuelademetodos@lnpp.mx

 

 

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