26. feb., 2017

ECONOMETRIA I Respaldada con videos de YOUTUBE Y PAQUETES ESTADISTICOS


TABLA DE CONTENIDO

A. INTRODUCCION

A.1 Historia de la econometría en imágenes

B. NATURALEZA DE LA ECONOMETRIA

B.1 EL MODELO ECONOMETRICO ESTIMADO

C. EL ANALISIS EN LOS MODELOS LINEALES

D. LAS PRUEBAS DE HIPOTESIS

E. LA REGRESION LINEAL DE DOS VARIABLES

F. EL MODELO LINEAL GENERAL

F.1 ANALISIS DEL MODELO DE KEYNES

G. EL AJUSTE AL MODELO

G.1 HETEROCEDASTICIDAD Y AUTOCORRELACION

G.2 LA HETEROCEDASTICIDAD

G.3 METODOS DE SOLUCION DE LA AUTOCORRELACION

G.4 LA NO NORMALIDAD DE LAS PERTURBACIONES

H. PROPIEDADES DE LOS PARAMETROS

I. VIDEOS DE ECONOMETRÍA

J. ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO

K. SIMULTANEIDAD Y VARIABLES ENDÓGENAS CON RETARDO

L. VARIABLES FICTICIAS EN ECONOMETRÍA

M. LA VALIDACION DEL MODELO DE ECONOMETRIA

N. TIPOS DE ERRORES DE ESPECIFICACION

O. DOCUMENTOS DE ECONOMETRIA CON EL EVIEWS

P. EXAMEN DE ECONOMETRIA SERIES DE TIEMPO

Q. VIDEOS DE ECONOMETRIA Y SERIES DE TIEMPO

VIDEOS DE SERIES DE TIEMPO

A INTRODUCCION

Econometría: significa “medida de la economía” Esta definición se amplía definiendo Econometría como aquella parte de la Economía que se ocupa de medir relaciones entre variables económicas considerando la evidencia empírica almacenada en bases de datos. Tales relaciones requiere de un respaldo de la teoría económica con herramientas de la economía matemática. Tales relaciones en el presente se calculan con paquetes estadísticos o paquetes econométricos que tienen un manejo amigable de las bases de datos y facilidad en el cálculo de tales funciones económicas que describen el comportamiento de las variables en estudio en el tiempo.

“INTRODUCCION A LA ECONOMETRIA” con el Excell y el SPSS ” es un libro del POSTGRADO EN MATEMATICA APLICADA A LA ECONOMIA Y FINANZAS” que el CIMES e IICES está desarrollando con varias Universidades de Centroamérica, e Institutos de Educación Superior. El presente texto proporciona los elementos teóricos y más intuitivos de la teoría econométrica en los procesos de toma de decisiones no determinista. De esta manera el concepto de modelo está en función de relaciones lineales de una o varias variables.
Se utilizan programas de computación para presentar los gráficos y paquetes estadísticos para reforzar el proceso enseñanza aprendizaje. Se realizan análisis de rechazo de variables o de incorporación de nuevas variables al modelo. Y aceptación o rechazo del modelo general propuesto (análisis de la varianza). El Objetivo General del módulo es dotar a los estudiantes o participantes del Postgrado a utilizar los conceptos econométricos mediante la aplicación de paquetes estadísticos en las diversas áreas de investigación y de asesoría. Podrán desarrollar habilidades y destrezas en el sentido de construir modelos de toma de decisiones diversos en los Mercado de producción, servicios y trabajo.
Los objetivos específicos : 1) El participante de manera intuitiva conocerá las bases de los modelos econométricos dentro de los modelos de toma de decisiones. 2) El participante analizará modelos de econometría aplicada bajo los supuestos del criterio clásico de los modelos utilizando paquetes econométricos. 3) El estudiante mediante paquetes econométricos analizará modelos de toma de decisiones aplicados que no cumplen las condiciones del criterio clásico: multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación . 4) El Lector analizará el modelo econométrico aplicados a mercados, teoría de colas, producción, equilibrios de mercado. 5) El estudiante analizará y construirá modelos de toma de decisiones mediante paquetes econométricos y hojas electrónicas. 6) El participante analizará y aplicará las funciones de kobb-Douglas en la econometría en lo relacionado al calculos de elasticidades ya sea de la educación, producción y de empleo, 7) el estudiante aplicara el análisis econométrico mediante el calculo matricial 8) El participante aplicara la econometría en las finanzas, administración de empresas, contabilidad, y sectores económicos agregados y desagregados.

En el sentido ya descrito se analiza las variables y relaciones, Los modelos econométricos y los deterministas, aplicaciones de modelos de dos variables, Correlación y regresión lineal, aplicaciones de la econometría utilizando paquetes estadísticos en cálculos de la correlación y parámetros del modelo lineal, los supuestos clásicos de la econometría, ejercicios resueltos de modelos lineales, Los modelos no lineales y la linealización, aplicaciones de las funciones de Kobb Douglas y modelos no lineales, aceptación o rechazo de las variables y modelo (pruebas de hipótesis), el modelo de varias variables con aplicaciones de los paquetes econométricos en diversas investigaciones, la multicolinealidad, la heterocedasticidad, la autocorrelación, ejercicios resueltos por medio de paquetes estadísticos. En el sentido anterior el libro presenta cuatro partes, la parte A es la introducción,

La parte B se refiere a la naturaleza de la econometría en donde se cubre las variables y sus relaciones, las bases conceptuales de los modelos económicos, las relaciones entre teoría económica y econometría, los usos del modelo econométrico elaborado, y el rol de la econometría. En la parte C se hace un análisis preliminar de los modelos lineales, en donde se cubre la covarianza y el análisis de correlacion, la interpretación geométrica de la covarianza, la deducción del coeficiente de Pearson, y la correlacion entre variables económicas y sociales.

En la parte D se estudia el contraste de hipótesis con ejercicios resueltos, y las pruebas de hipótesis en el análisis econométrico. En la parte E se estudia en modelo econométrico en dos variables lineales con un análisis en los parámetros que incluye las pruebas t, la prueba de Fisher en el análisis de la varianza con el coeficiente R2. Se incluye aplicaciones en el SPSS en modelos lineales y no lineales con ejercicios resueltos con el software en referencia. En la parte F estudiamos el modelo lineal general en un enfoque matricial con modelos econométricos en varias variables con ejercicios resueltos mediante el SPSS. En la parte G estudiamos la heterocedasticidad, y autocorrelacion y sus métodos de corrección paramétrica con el SPSS incluyendo las propiedades de los parámetros y sus demostraciones en el enfpque matricial. En la parte H presentamos la bibliografía.