Tema Subtema
Tema 1. Series Temporales univariantes 1.1 Procesos estocásticos: definiciones.
1.2 Modelos lineales en procesos estocásticos estacionarios y ergódicos: autorregresivos, medias móviles y mixtos (ARMA).
1.3 Identificación, estimación y diagnosis: la metodología Box-Jenkins.
1.4 Predicción.
1.5 Procesos no estacionarios: Procesos Integrados y Raíces unitarias.
Tema 2. Series Temporales multivariantes 2.1 Modelos dinámicos para series estacionarias.
2.1.1 Modelos con retardos distribuidos.
2.1.2 Formulaciones alternativas: Expectativas Adaptables y Ajuste Parcial.
2.1.3 Estimación de modelos con retardos finitos.
2.1.4 Estimación de modelos autorregresivos.
2.2 Modelos de regresión para series no estacionarias
2.2.1 Regresión espuria
2.2.2 Cointegración y modelo de corrección del error.
Tema 3. Modelos de ecuaciones simultáneas 3.1 Modelos multiecuacionales.
3.2 Forma estructural y forma reducida.
3.3 El problema de la identificación.
3.4 Métodos de estimación.
3.5 Apendice: Modelos VAR.
Tema 4. Modelos de elección discreta 4.1 El modelo lineal de probabilidad.
4.2 Modelos Logit y Probit.
4.3 Inferencia en modelos de elección discreta.
4.4 Elección múltiple.