SESIÓN 1: INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE SERIES DE TIEMPO

• Objetivo:
  • Presentar el concepto de serie de tiempo, sus componentes y gráficos.
• Temas:
  • ¿Qué son las series de tiempo?
  • Componentes de la serie de tiempo
  • Proceso estacionarios
  • Serie de tiempo en EViews
  • Gráfico de una serie de tiempo
• Ejemplos:
  • Workfile diario
  • Diseño de gráfico - Parte 1
  • Workfile trimestral
  • Diseño de gráfico - Parte 2
  • Workfile mensual

SESIÓN 2: PROCESOS ESTOCÁSTICOS

• Objetivo:
  • Describir los procesos estocásticos en EViews.
• Temas:
  • Proceso estocástico 
  • Proceso de ruido blanco
  • Caminata aleatoria sin deriva
  • Caminata aleatoria con deriva
  • Función de autocorrelación
• Ejemplos:
  • Análisis de ruido blanco
  • Análisis caminata aleatoria sin deriva
  • Análisis caminata aleatoria con deriva
  • Análisis caminata aleatoria con deriva - Parte 2
  • Función de autocorrelación

SESIÓN 3: MODELOS UNIVARIADOS ESTACIONARIOS

• Objetivo:
  • Describir los modelos univariados como AR, MA y ARMA y modelarlos en Eviews.
• Temas:
  • Modelo AR
  • Modelo MA
  • Modelo ARMA
  • Modelo univariado en EViews
• Ejemplos
  • Modelo AR
  • Modelo MA
  • Modelo ARMA
  • Elegir el mejor modelo
  • Pronóstico

SESIÓN 4: MODELO UNIVARIADOS NO ESTACIONARIOS

• Objetivo:
  • Reconocer los modelos univariados no estacionarios en EViews.​
• Temas:
  • Tendencia determinística 
  • Tendencia estocástica
  • Test de estacionariedad
  • Modelo ARIMA
• Ejemplos
  • Graficar serie con tendencia determinística
  • Test de PHILLIPS-PERRON
  • Orden de integración
  • Modelo ARMA
  • Pronóstico

SESIÓN 5: MODELO UNIVARIADOS ESTACIONALES

• Objetivo:
  • Detallar cómo trabajar con modelos que poseen componentes estacionales.
• Temas:
  • Definición
  • Gráficos para detectar estacionalidad
  • Test para estacionalidad
  • Modelo SARIMA
• Ejemplos:
  • Gráfica para detectar estacionalidad
  • Test HEGY
  • Test de KRUSKAL-WALLIS
  • Estimación de modelo SARIMA
  • Pronóstico

SESIÓN 6: QUIEBRE ESTRUCTURAL

• Objetivo:
  • Explicar el quiebre estructural en una serie de tiempo.
• Temas:
  • Definición
  • Gráficos de quiebre estructural
  • Test de quiebre estructural
  • Variables dummy en el quiebre estructural
• Ejemplos:
  • Test de CUSUM
  • Gráfico de CUSUM
  • Gráfico de estabilidad de parámetros
  • Test de CHOW
  • Variable dummy en modelo de serie de tiempo

SESIÓN 7: MODELOS MULTIVARIADOS ESTACIONARIOS

• Objetivo:
  • Detallar los modelos multivariados estacionarios para estimarlos en EViews.
• Temas:
  • Modelos VAR
  • Estimación
  • Test de causalidad
  • Función de impulso-respuesta
  • Descomposición de varianza
• Ejemplos:
  • Estimación de un modelo VAR
  • Elección del modelo
  • Función de impulso-respuesta
  • Descomposición de varianza
  • Análisis de escenarios

SESIÓN 8: COINTEGRACIÓN

• Objetivo:
  • Explicar cómo aplicar series no estacionarias en EViews.
• Temas:
  • Definición
  • Test de Engle y Granger
  • Modelo de corrección de errores
  • Método multivariado de Johansen
• Ejemplos:
  • Orden de integración
  • Test de Engle y Granger
  • Modelo de corrección de errores
  • Modelo de corrección de errores
  • VECM

SESIÓN 9: MODELO DE VOLATILIDAD

• Objetivo:
  • Explicar el uso de modelos con heterocedasticidad y modelarlos en EViews.
• Temas:
  • Definición
  • Modelo ARCH
  • Modelo GARCH
  • Modelo GARCH-M
  • Modelo EGARCH
  • Modelo TGARCH
  • Comparación
• Ejemplos
  • Modelo de la media
  • Modelo ARCH
  • Modelo GARCH
  • Modelo TGARCH
  • Comparación de modelos

SESIÓN 10: MODELOS NO LINEALES

• Objetivo:
  • Explicar cómo estimar un modelo de regresión no lineal en EViews.
• Temas:
  • Definición
  • Regresión exponencial
  • Regresión potencial
  • Regresión logarítmica
  • Regresión polinómica
• Ejemplos:
  • Regresión exponencial
  • Regresión potencial
  • Regresión logarítmica
  • Regresión polinómica
  • Comparación de modelos

SESIÓN 11: ADICIONAL: FILTROS

• Objetivo:
  • Explicar cómo descomponer la series de tiempo por medio de filtros estadísticos.
• Temas:
  • Métodos de desestacionalización
  • Extracción de la tendencia y ciclo
• Ejemplos:
  • Desestacionalizar serie - Parte 1
  • Desestacionalizar serie - Parte 2
  • Filtro HP
  • Filtro BK
  • Filtro CF

Plan de estudios actualizado el 13 de diciembre del 2023.