Econometría

Descripción del curso

1 Objetivos del curso

  • En este curso se busca familiarizar al alumno con métodos avanzados de series de tiempo con aplicaciones en finanzas.

2 Programa del curso

1.1. Retornos de Activos
1.2. Caracteristicas Estilizadas
2.1. Modelos ARCH.
2.2. Propiedades Modelo ARCH.
2.3. Representación de Volterra.
2.4. Estimación de parametros de un modelo ARCH.
2.5. Predicción en modelos ARCH.
3.1. Modelos GARCH.
3.2. Modelos ARMA-GARCH.
3.3. Efecto Leverage.
3.4. Modelos GARCH Asímetricos.
4.1. Propiedades.
4.2. Sistemas de Espacio Estado.
4.3. Filtro de Kalman.
4.4. Modelos de Volatilidad Estocastica de Larga Memoria.
5.1. Función de Correlación Cruzada
5.2. Modelo ARIMAX
5.3. Modelo VAR
5.4. Modelo VARMA
6.1. Test de Cointegración de Granger

3 Procedimiento de evaluación

Evaluación:
El mayor enfoque del curso estara en las aplicaciones de la teoria de series de tiempo a series financieras y en las investigaciones que los alumnos puedan realizar sobre el tema. De esta manera, el curso será dividido en dos etapas una práctica y una teorica. En cada una de ellas se realizaran dos o tres evaluaciones y el promedio final del curso sera el promedio de cada una de las areas siguiendo la siguiente estructura.\

NF = 0.6\overline{T} + 0.4\overline{P}

Donde \overline{T} es el promedio de los Trabajos y \overline{P} es el promedio de las pruebas. Para aprobar el curso se deberan cumplir los siguientes requisitos,\

  • T_i \geq 4.0, \forall ~ i=1,\ldots,3. (ie, todos los trabajos aprobados)
  • \overline{NF} \geq 4.0

4 Fechas de Evaluaciones

  • Trabajo 1 (T1): 25 de Octubre (Planteamiento Problema-Hechos Estilizados-ARCH)
  • Pep 1 (P1): 8 de Noviembre (Calculo de Retornos y Modelos Heterocedásticos)
  • Trabajo 2 (T2): 6 de Diciembre (Investigación-Ajuste Modelos Heterocedásticos)
  • Pep 2 (P2): 20 de Diciembre (Volatilidad Estocástica y Métodos Multivariados)
  • Trabajo 3 (T3): 15 de Enero (Modelos Multivariados y Conclusiones)

5 Bibliografía

Amenc, Noel, y Veronique Le Sourd. 2003. Portfolio Theory and Performance Analysis. John Wiley & Sons. https://www.wiley.com/en-dk/Portfolio+Theory+and+Performance+Analysis-p-9780470858745.
Brockwell, Peter J., y Richard A. Davis. 1996. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer Texts en Statistics. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-2526-1.
Elton, Edwin J., y Martin J. Gruber. 1995. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. Wiley. https://books.google.com/books/about/Modern_Portfolio_Theory_and_Investment_A.html?id=aOtcTEQ3DAUC.
Greene, William H. 2003. Econometric Analysis. 5th ed. Pearson Education. https://books.google.com/books/about/Econometric_Analysis.html?id=7i9lQgAACAAJ.
Morettin, P. A. 2008. Econometria Financeira: Um Curso Em Séries Temporais Financeiras. Edgard Blucher. https://www.blucher.com.br/livro/detalhes/econometria-financeira-um-curso-em-series-temporais-financeiras-9788521204516.
Palma, Wilfredo. 2007. Long-Memory Time Series: Theory and Methods. Wiley Series en Probability y Statistics. Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470131466.
———. 2016. Time Series Analysis. Wiley Series en Probability y Statistics. Wiley. https://www.wiley.com/en-us/Time+Series+Analysis-p-9781118634325.
Tsay, Ruey S. 2005. Analysis of Financial Time Series. 2nd ed. Wiley Series en Probability y Statistics. Wiley-Interscience. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/0471746193.