Maestría en Economía (FCE-UBA)
Teoría de probabilidades. Inferencia estadística. Modelo generalizado de regresión y correlación. Modelización de series de tiempo. Modelos de simulación.
Maestría en Economía Aplicada (FCE-UBA)
Orden monetario internacional. Instituciones. Desbalances globales en cuenta corriente y cuenta financiera. Monedas internacionales. Ciclo global financiero y trilema financiero. Financiamiento del comercio internacional. Efectos contagio y cooperación. Guerras comerciales.
Licenciatura en Economía (FCE-UBA)
Procesos estocásticos lineales estacionarios. Procesos no estacionarios. Procesos univariados y multivariados. Correlación serial y heterocedasticidad en regresiones de series de tiempo. Modelos de series de tiempo no lineales. Modelos de vectores autorregresivos. Cointegración y corrección de errores. Modelos dinámicos de factores. Estimación con variables instrumentales. Datos en panel y paneles dinámicos
Maestría en Desarrollo Económico (IDAES-UNSAM)
Contenidos
Unidad 1 - Análisis univariado de series temporales
Introducción a procesos estocásticos: series de tiempo. Estacionariedad. Ruido blanco. Modelos Autorregresivos (AR) y de Medias Móviles (MA). Criterios de información. Teorema de la descomposición de Wold. Estimación, inferencia y pronósticos. Metodología Box-Jenkins (BJ). Automatización de de la metodología BJ en R. Procesos estocástico no estacionarios DS y TS. Contrastes de Raíces Unitarias.
Unidad 2 - Análisis multivariado de procesos estacionarios
Vectores autorregresivos (VAR). Supuestos básicos y propiedades de los procesos VAR. Formas estructural y reducida. Estimación de la forma reducida. Selección del orden de un modelo VAR. Pronósticos a partir de la forma reducida. Análisis estructural de de los modelos VAR. Restricciones de identificación. Descomposición de Choleski. Identificación de modelos SVAR a partir de la factorización A-B. Identificación a partir de restricciones de corto y largo plazo. Funciones de respuesta a impulsos (IRF). Descomposición de la varianza del error de pronóstico.
Unidad 3 - Análisis multivariado de procesos no-estacionarios.
Combinaciones lineales de procesos integrados. Regresión espuria. Procesos integrados y co-integrados. Metodología Engle-Granger. Contrastes de hipótesis. Cointegración en sistemas de ecuaciones. Estimación de vectores de cointegración. El enfoque Johansen-Juselius. Modelos vectoriales con término de corrección de errores (VECM). Teorema de la representación de Granger. Causalidad en el sentido de Granger. Modelos autorregresivos de rezagos distribuidos (ADL).
MBA en Salud (Udesa)