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UNIVERSIDAD ANDINA “NÉSTOR CÁCERES VELÁSQUEZ”
UNIVERSIDAD ANDINA “NÉSTOR CÁCERES VELÁSQUEZ”
FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES Y FINANCIERAS
ESCUELA PROFESIONAL
ECONOMÍA Y NEGOCIOS INTERNACIONALES
SÍLABO DE LA ASIGNATURA:
NOMBRE DE ASIGNATURA
SEMESTRE: TERCERO
DOCENTE: YYYXXX
2017 – I
VICERRECTORADO ACADÉMICO
OFICINA DE SERVICIOS ACADEMICOS
OFICINA DE GESTION DE CALIDAD
ACADEMICA
UNIVERSIDAD ANDINA
“Néstor Cáceres Velásquez”
SILABO
I.
INFORMACIÓN GENERAL
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
1.7
1.8
1.9
1.10
1.11
1.12
1.13
II.
Asignatura
Código de la asignatura
Créditos
Requisitos
Facultad
Escuela Profesional
Tipo de estudios
Semestre
Semestre Académico
Horas semanales
Duración
Turno
Equipo docente
: Economía
: 14A49
:4
: Economía
: Ciencias Contables y Financieras
: Economía y Negocios Internacionales
: Especialidad
: Tercero
Sección: “U”
: 2017 - I
: Horas teóricas: 3 Horas prácticas: 2 Total: 5
: Número de semanas: 17 Del 03-04-17 al 31-07-17
: Noche
: YYYXXX
SUMILLA
La asignatura de YYYXXX forma parte del tipo de estudios de especialidad, es de naturaleza teórico-práctico; tiene
como finalidad brindar un conjunto de herramientas aplicada al campo de la microeconomía, macroeconomía,
finanzas, así como la evaluación de impacto de políticas públicas. Los contenidos que la asignatura desarrolla son:
Modelos de respuesta cualitativa, modelos dinámicos, series de tiempo, modelos de volatilidad, vectores
autoregresivos y cointegración.
III.
COMPETENCIA
Conoce, identifica, analiza y aplica metodologías de estimación de modelos de elección discreta, modelos dinámicos,
series de tiempo, modelos de volatilidad vectores autoregresivos y cointegración para fortalecer el análisis económico
y generar recomendaciones de política, utilizando teorías económicas, técnicas y herramientas econométricas.
IV.
PROGRAMACIÓN DE LAS UNIDADES DIDÁCTICAS
4.1 Distribución porcentual de las semanas
Semana
1º
2º
3º
4º
5º
6º
7º
8º
9º
10º 11º 12º 13º 14º 15º 16º
%
6
12
19
25
31
38
44
50
56
62
4.2
69
75
81
87
94 100
17º
Evaluaciones
Finales
Unidad Didáctica N° 01: MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA, DINÁMICOS Y SERIES DE TIEMPO
Del: 03 de abril del 2017 al: 31 de mayo del 2017.
Logro de aprendizaje: Propone, modela, analiza y explica hechos y fenómenos económicos utilizando modelos
de elección discreta, modelos dinámicos y de series de tiempo.
Contenidos
Conceptual
- Aplicaciones del modelo de
-
-
-
-
regresión múltiple:
Pruebas de significación,
coeficiente de determinación,
verificación de supuestos del
modelo clásico.
Modelos de regresión de
respuesta cualitativa:
Modelo lineal de probabilidad,
Modelos Logit, Probit y Tobit.
Modelos econométricos
dinámicos:
Modelos autoregresivos y de
rezagos distribuidos.
Modelos de ecuaciones
simultáneas:
Ecuación exactamente
identificada y sobre identificada
Modelos de regresión con datos
de panel
Series de tiempo:
Modelos ARIMA, SARIMA
Estacionariedad
Pruebas de raíz unitaria
Metodología Box Jenkins
4.3
Procedimental
Actitudinal
Indicadores de
desempeño
Obtiene estimadores
utilizando el enfoque
matricial y se familiariza con
los resultados obtenidos
mediante software
especializado.
Utiliza las técnicas de
estimación con información
de corte transversal.
Muestra interés por
profundizar el campo de
la econometría.
Muestra rasgos de
investigador económico.
Identifica, modela,
analiza y explica
fenómenos económicos
utilizando regresión
lineal múltiple.
Participa y discute
activamente sobre la
especificación de
modelos de elección
discreta, dinámicos,
simultáneos y de datos
de panel.
Propone y modela
fenómenos económicos
utilizando modelos de
elección discreta.
Analiza y explica la
dinámica de modelos
ARD en los fenómenos
económicos.
Aplica y modela
ecuaciones simultáneas
y datos de panel en el
campo de la economía.
Utiliza el marco teórico en la
especificación, identificación
y estimación de los modelos
y su aplicabilidad empírica.
Semana
1
2y3
4
5
6
Estima y analiza procesos
estacionarios de las
variables e identifica las que
presentan raíz unitaria y
demuestra habilidad para
transformarlo en
estacionario utilizando
software econométrico.
Valora y comprende el
uso de las técnicas
utilizadas para
sistematizar la
información en caso de
datos series de tiempo.
Realiza simulaciones de
pronósticos para
variables económicas
utilizando la
metodología box
Jenkins.
7y8
Unidad Didáctica N° 02: MODELOS DE VOLATILIDAD, VECTORES AUTORREGRESIVOS Y COINTEGRACIÓN
Del: 01 de junio del 2017 al: 31 de julio del 2017.
Logro de aprendizaje: Propone, modela, analiza y explica hechos y fenómenos económicos utilizando modelos
de volatilidad, vectores autoregresivos y cointegración.
Contenidos
Conceptual
- Modelos de volatilidad
Procesos ARCH y GARCH
Modelos IGARCH, TARCH y
EGARCH
- Vectores Autoregresivos (VAR)
Estimación e identificación
Funciones de respuesta al impulso
y descomposición de varianza
VAR estructural
Modelos de Vector de Corrección
de Error (VEC).
- Cointegración:
Tendencias comunes
Metodología de Engle y Granger
Metodología de Johansen
Evaluación
Procedimental
Actitudinal
Recopila datos del mercado
financiero y realiza
simulaciones de modelos
de volatilidad utilizando
software especializado.
Participa y discute
activamente sobre la
especificación de
modelos de volatilidad
y características con
ayuda de software
econométrico.
Muestra una actitud
crítica sobre los
procesos de
cointegración y el
planteamiento de
modelos de vectores
autoregresivos para la
toma de decisiones.
Recopila datos económicos
de los países y realiza
simulaciones utilizando
modelos VAR y software
especializado.
Formula relaciones de
variables en base a la
teoría económica y recopila
datos de series temporales
estableciendo relaciones de
largo y corto plazo.
Manifiesta orden,
responsabilidad y
Autoestima positiva.
Indicadores de
desempeño
Estima, analiza y
explica sobre los
modelos de volatilidad
en el mercado,
resolviendo ejercicios y
utilizando datos reales.
Aplica, estima y explica
modelos de Vectores
Autoregresivos (VAR) y
Vector de Corrección
de Errores (VEC) en
hechos económicos.
Aplica, estima y explica
el modelo de
cointegración en
hechos económicos,
resolviendo ejercicios y
utilizando datos reales
de la economía de los
países.
Semana
9, 10 y
11
12 y 13
14, 15 y
16
17
4.4 Evaluaciones finales
Del: 24 de julio del 2017 al: 31 de julio del 2017.
V.
ESTRATÉGIAS METODOLÓGICAS
5.1 Métodos
 Método expositivo
 Método interactivo
 Método de aprendizaje experiencial
5.2 Procedimientos
 Expositivas: exposición y demostración.
 Interactivas: Dinámica de grupos, exposiciones grupales, discusión, estudio de casos, prácticas dirigidas y
aprendizaje cooperativo.
 Experiencial: Experiencia de campo y simulaciones.
VI.
MEDIOS Y MATERIALES DIDACTICOS
MEDIOS
•
•
•
MATERIALES
Visuales: Textos guía, separatas, manuales y
folletos.
Auditivos: Exposición – Diálogo.
Audiovisuales: Presentaciones multimedia








Pizarra acrílica
Plumones y mota
Calculadora científica
Laptop
Proyector multimedia
Laboratorio de cómputo con software: Eviews,
Stata y Minitab.
Fichas de cuestionarios
Guías de sesiones
VII. EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE
7.1 PROCEDIMIENTOS
CRITERIOS
•
•
Conceptual
Procedimental
TÉCNICAS
 Pruebas escritas
 Situaciones orales
 Trabajos encargados
• Actitudinal
 Observación directa y valoración
de conductas
INSTRUMENTOS
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Examen temático
Guía de ejercicios y casos
Lista de cotejo
Trabajo de investigación (Artículo)
Resolución de casos
Registro anecdótico
Lista de cotejo
Fichas de observación
Escala de actitudes
7.2 CRITERIOS
Las pruebas escritas sobre conceptos, pruebas de contenidos procedimentales y actitudes se califican utilizando la
escala vigesimal de cero a veinte (00 – 20) puntos, cuyo calificativo mínimo aprobatorio es de once (11) que se
ponderan de la siguiente forma:
PP = 0.40*PC+0.40*PP+0.20*AC
PP= Promedio Parcial
PC= Evaluación de Conceptos
PP= Evaluación de Procedimientos
AC= Evaluación de Actitudes
PF = (PP1+PP2)/2
PF = Promedio final
VIII. BIBLIOGRAFÍA
 Ahumada, H.; Jorrat, J.; Navarro, A. & Escudero, W. (2005). Progresos en econometría. Buenos Aires: Asociación
Argentina de Economía Política.
 Colin, A. & Trivedi, P. (2009). Microeconometrics using stata. Texas: StataCorp.
 Court, E. & Rengifo, E. (2011). Estadísticas y econometría financiera. Buenos Aires: Cengage Learning.
 Enders, W. (2010). Applied econometric time series. Hoboken.
 Galindo, M.; Leceta, M. & Zamora, M. (1999). Cien ejercicios de econometría. Madrid: Pirámide.
 Greene, W. (2012). Econometric analysis. Westford: Pearson Education.
 Gujarati, D. & Porter, D. (2009). Econometría. México: McGraw-Hill.
 Hamilton, J. (1994). Time series analysis. Princeton: Princeton University Press.
 Hanke, J. & Wichern, D. (2010). Pronósticos en los negocios. México: Pearson Educación.
 Johansen, S. (1995). Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models. Oxford: Oxford
University Press
 Kozhan, Roman. (2010). Financial econometrics with eviews.
 Mendoza, Waldo. (2014). Cómo investigan los economistas, guía para elaborar y desarrollar un proyecto de
investigación. Lima: Fondo editorial PUCP.
 Novales, Alfonso. (1993). Econometría. Madrid: McGraw-Hill.
 Pindyck, R. & Rubinfeld, D. (2001). Econometría: Modelos y pronósticos. México: McGraw-Hill.
 Wooldridge, Jeffrey. (2010). Introducción a la econometría, un enfoque moderno. México: Cengage Learning.
IX.
HORARIO (NOCHE)
HORA
1ra
2da
3ra
4ta
5ta
6ta
LUNES
MARTES
X
X
MIÉRCOLES
JUEVES
X
X
X
VIERNES
Juliaca, marzo del 2017.
____________________________
DECANO DE FACULTAD
____________________________
PROFESOR DE ASIGNATURA
YYYXXXZZZ