RESOLUCIÓN N° 366/06

EXPEDIENTE N° 6.818/05

Salta, 22 de mayo de 2.006

VISTO:

La planificación presentada por el Lic. Jorge Augusto Paz, Profesor Regular Adjunto a cargo, de la asignatura ECONOMETRIA II, de la carrera de Licenciado en Economía, de esta Unidad Académica, plan de estudios 2.003, elevando programa y planificación para el presente período lectivo, y;

CONSIDERANDO:

Lo dictaminado por la Comisión de Docencia, a fs. 6 del presente expediente.

Lo dispuesto por el Artículo 113, Inciso 8 de la Resolución A. U. N° 1196, Estatuto de la Universidad Nacional de Salta (atribución del Consejo Directivo de aprobar Programas Analíticos y la Reglamentación sobre régimen de regularidad y promoción).

Lo dispuesto por la Resolución N° 420/00 y 718/02 del Consejo Directivo de esta Unidad Académica, mediante las cuales delega al Señor Decano la atribución antes mencionada.

POR ELLO, en uso de las atribuciones que le son propias

EL VICE -DECANO DE LA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS,

JURIDICAS Y SOCIALES

RESUELVE

ARTICULO N° 1.- Aprobar la planificación que obra de fs. 2 a 5 para el período lectivo 2.006, de la asignatura ECONOMETRIA II, de la carrera de Licenciado en Economía, de esta Unidad Académica, plan de estudios 2.003, presentada por el Lic. Jorge Augusto Paz, Profesor Regular Adjunto a cargo de la mencionada asignatura y cuyo programa analítico y de examen, bibliografía, criterios y sistema de evaluación y condiciones para obtener la regularidad obran en el Anexo I de la presente Resolución.

ARTICULO N° 2.- Hágase saber al Lic. Carlos Rojas, al C.E.U.C.E. y a los Departamentos de Alumnos e Informática para su toma de razón y demás efectos.

Anexo. Res. N° 366/06

ECONOMETRIA II

CARRERA(S): Licenciatura en Economía

AÑO DE LA CARRERA: Tercer Año PLAN DE ESTUDIOS: 2003

CUA TRIMESTRE: Segundo

CARGA HORARIA SEMANAL: Seis horas

PERIODO LECTIVO: 2006

PROGRAMA DE CONTENIDOS (ANALITICO Y DE EXAMEN)

Tema I: Algoritmos Numéricos de Optimización

Introducción - La utilidad de los métodos numéricos de optimización en la estimación econométrica - Algoritmo de búsqueda - Algoritmo de Newton - Raphson - Algoritmo de Gauss - Newton - Algoritmo del descenso mas rápido - Algoritmo de

"Scoring".

Tema II: Modelos No Lineales

Introducción - Modelos de regresión lineales vs. no lineales - Mínimos cuadrados no lineales - Estimación de máxima verosimilitud - Transformación a un modelo lineal - La transformación de Box - Cox - Estimación y Parámetros en modelos no lineales linealización, incrementos fraccionados y compromiso de Marquardt -Contrastes de restricciones lineales y no lineales: contraste F, de Wald, de razón de verosimilitud ) de los multiplicadores de Lagrange.

Tema III: Modelos de Series Temporales

Introducción - Procesos estocásticos estacionarios - Estacionariedad: débil y estricta - Procesos ruido blanco - Procesos de medias móviles (MA) – Invertabilidad - Procesos autorregresivos (AR) - Procesos ARMA (p,q) - Función de autocorrelación y autocorrelación parcial de un proceso estocástico estacionario - Procesos no estacionarios en media y en varianza -Modelos ARIMA (p,d,q) - Formas de detectar no estacionariedad de la serie -Diferenciación –Identificación del modelo, estimación y pruebas de diagnóstico de modelos ARIMA -Predicción - Estacionalidad y modelos SARIMA.

Tema IV: Series Temporales no estacionarias y procesos integrados

Introducción -Proceso estocásticos no estacionarios - Tendencias determinísticas

estocásticas -Caminata aleatoria -Tendencias y ruidos blancos -Modelos el tendencia estacionarios (TS) -Modelos en diferencia estacionarios (DS). Eliminación de la tendencia diferenciando la serie -Tests de Raíz Unitaria: Dickey. Fuller (DF), Dickey- Fuller Aumentado (DFA) y Phillips -Perron (PP) -Definición di procesos integrados.

Tema V: Regresión con Variables No Estacionarias

Introducción -Regresiones espurias -Relaciones de equilibrio de largo plazo entre, variables económicas -Combinaciones lineales de variables integradas –Concepto de cointegración -Vector de cointegración -Estimación del vector de Cointegración -Pruebas de cointegración de variables: Test de Engel y Granger -Construcción de modelo con variables cointegradas -Mecanismo de corrección del error –Término de corrección del error -Método de Engei y Granger en dos etapas –Limitaciones del método.

Tema VI: Datos de Panel

Introducción -Organización de los datos de panel -Estimación por el método de efectos fijos -Efectos fijos con paneles no balanceados -Estimación por el método de efectos aleatorios -Ap1icacíón de métodos de datos de panel a otras estructuras de datos.

Tema VII: Modelos de Variables De endientes Cualitativas Limitadas

Introducción -Modelos de respuesta binaria -Dificultades de la regresión estándar para modelos de respuesta binaria- Funciones de transformación: funciones de transformación acumulativa, función índice -Modelo Probit y modelo Logit -Estimación e inferencia -Medidas de la bondad del ajuste -Interpretación de los coeficientes -Modelos para datos truncados o censurados, muestra censurada o muestra truncada -Modelo Tobil- Estimación en muestras censuradas y truncadas. Sesgo de selección muestral.

CONDICIONES PARA OBTENER LA REGULARIDAD Y/O PROMOCIONALIDAD:

PROMOCIÓN: Quienes en los dos exámenes parciales y en el trabajo de investigación aplicada hayan obtenido como mínimo 6 (seis) puntos en cada uno de

ellos, habrán promovido la asignatura, sin examen final, y les corresponderá, como nota en ella el promedio obtenido entre las notas de los dos exámenes parciales y del trabajo de investigación aplicada, convenientemente redondeado.

REGULARIDAD: Quienes no promuevan la asignatura como arriba se establece, pueden regularizarla mediante los exámenes parciales y el trabajo de investigación aplicada, para lo que deberán tener aprobados ambos, con 4 (cuatro) puntos o más.

A fin de regularizar la asignatura, el alumno podrá recuperar uno de los exámenes parciales, en el que hubiera sido aplazado o hubiere estado ausente. El examen recuperatorio será tomado una semana después del último examen parcial, y

versará sobre el tema del examen en que el alumno resultó aplazado o estuvo ausente.

En el caso de haberse tenido que rehacer el trabajo de investigación aplicada, el mismo seria entregado en el momento que se tome el examen de recuperación.

Bibliografía

Bibliografía Básica

Novales, Alfonso; Econometría, McGraw-Hill, España, 1.993.

Enders, Walter, Applied Econometric, John Wiley & Sons, USA, 1.995

Carrascal, Ursicino, Análisis Econométrico con EViews, Alfaomega RAMA, México, 2.004.

Wooldridge, Jeffrey M., Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno. Thomson Leaming. México. 2.001

Gujarati, Damodar N. Econometría Básica. McGraw-Hill. México. 2.004

Bibliografía Complementaria

Patterson, Kerry, An Introduction to Apllied Econometrics: a time series approach. St. Martin Press. USA. 2000.

Diebold, Francis; Elementos de Pronósticos; International Thomson Editores. México, 1999.

Johnston, J. y DiNardo, J., Econometric Methods; The mcGrauw Hill Companies, New York, 1.997.

Kmenta, Jan; Elements ofEconometrics; Macmillan; New York, 1.971.

Judge, George G., Griffiths, W.E.,Hill; The Theory and Practice of Econometrics -Second; John Wiley & Sons, New York. 1.985.

R. Carter, Lütkepohl, Helmut & Lee, Tsoung Chao; Editon.

Greene, William; Análisis Econométrico Tercer Edición; Prentice Hall; Madrid, 1.999.

Lic. Jorge A. Paz

nv/am

FIRMADO:

Cr. ANTONIO FERNANDEZ FERNANDEZ, VICE - DECANO

Cra. ELIZABETH TRUNINGER DE LORE, SECRETARIA ACADEMICA