Requisitos previos

Esta asignatura aborda los procedimientos y técnicas econométricas necesarias
para el tratamiento de datos financieros con tres finalidades: realizar
predicciones de variables económicas y empresariales, contrastar teorías e
hipótesis económico-financieras y evaluar alternativas de inversión. Desde un
punto de vista profesional y académico todos estos aspectos son de interés porque
permiten, desde un enfoque científico, encontrar soluciones a problemas
económico-financieros que permitan tomar decisiones estratégicas.
Este es un curso de introducción a la econometría empírica financiera, no de
análisis econométrico. La asignatura aborda los aspectos teóricos más complejos a
un nivel introductorio, adaptados a los conocimientos ya adquiridos por el alumno
en otras asignaturas previas. Las aplicaciones prácticas, la resolución de
problemas con la ayuda del ordenador y de un programa informático, y el
desarrollo de un trabajo empírico por el alumno tienen un elevado peso en el
conjunto de la asignatura.
Los contenidos de la asignatura abarcan un conjunto de aspectos incluidos en la
Memoria inicial del Título. Un primer bloque que recoge los fundamentos básicos
de la econometría y el análisis de series transversales. Un segundo bloque de
estudio de series temporales económicas y financieras.
Estos contenidos se imparten en un total de 10 temas que se detallan en esta
Guía. La estructura de las lecciones se ha realizado conforme a la tipología de
datos económicos que se utiliza para cada caso (transversales, temporales), de
forma que los supuestos teóricos que se plantean están en relación con las
características de los datos. Esto permite a los estudiantes la utilización
práctica de la econometría financiera desde el principio del curso, utilizando la
teoría necesaria en cada caso. Este planteamiento se aleja del enfoque
tradicional en el que primero se empieza con la teoría que podría necesitarse
posteriormente, y donde los supuestos no necesariamente están en relación con las
aplicaciones prácticas.

Para afrontar con éxito la asignatura se requieren conocimientos de estadística,
por lo que el alumno debe haber cursado con éxito las asignaturas de estadística
y estadística avanzada.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ESTHER	FERRÁNDIZ	LEÓN	PROFESOR AYUDANTE DOCTOR	S
MARIA ESTHER	FLORES	VARO	PROFESOR AYUDANTE DOCTOR	N
MARIA DEL CARMEN	PUENTES	GRAÑA	PROFESOR COLABORADOR	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Resultados Aprendizaje

Actividades formativas

Las clases teóricas suman un total de 28 horas
(por el tipo de asignatura).

Docencia presencial en grupos grandes. El
contenido de la asignatura comprende un total de
28 horas de docencia presencial del alumno en
grupos grandes. El contenido de la docencia
presencial en grupos grandes se compone de teoría
y cuestiones teórico-prácticas que no requieren
el uso del ordenador.

Las horas de las clases prácticas suman 20 (por
el tipo de asignatura)

Clases prácticas presenciales en grupos pequeños
en el aula de informática. Se utilizarán los
desdobles establecidos para resolver supuestos
prácticos con ayuda del ordenador y de un
programa informático. Este apartado supone una
carga total de 20 horas.

Estudio autónomo y preparación de exámenes y/o
pruebas. Se estima en un total de 62 horas.

- Examen final.

- Participación en Seminarios y/o Actividades
programadas. 4 horas.
- Trabajos. 34 horas.

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El procedimiento de evaluación consta de dos partes. Una primera parte consiste
en la elaboración de un trabajo empírico (30% de la calificación). Una segunda
parte del procedimiento es el examen final (70% de la calificación), que constará
de dos partes, una de teoría y un supuesto práctico a resolver con ayuda del
ordenador y de un programa informático.

Procedimiento de Evaluación

Procedimiento de calificación

Nota del examen final: 10 puntos.
Nota del trabajo: 10 puntos.
Calificación final= (nota del examen final)*0,70+(nota del trabajo)*0,30

Descripcion de los Contenidos

            INTRODUCCIÓN
Tema 0. Presentación de la asignatura
0.1  Descripción, objetivos, recursos y metodología
0.2  Utilidad de la econometría financiera. Ejemplos
Tema 1. Naturaleza de la econometría y de los datos económicos-financieros
1.1  Qué es la econometría
1.2  Etapas del análisis econométrico empírico
1.3  La estructura de los datos económico-financieros
1.4  Causalidad y la noción de ceteris paribus en el análisis econométrico

        

            PRIMERA PARTE. MODELOS PARA DATOS ECONÓMICO-FINANCIEROS DE CORTE TRANSVERSAL
Tema 2. El modelo múltiple para datos transversales. Estimación de relaciones económicas
2.1 Especificación del modelo múltiple
2.2 Estimación e interpretación del modelo múltiple
2.3 El valor esperado de los estimadores
2.4 Variancia de los estimadores
2.5 Eficiencia de los estimadores: Teorema G-M
Tema 3. El modelo múltiple para datos transversales. Contraste de hipótesis económicas
3.1 Distribución de los estimadores MCO
3.2 Contraste de hipótesis de un único parámetro
3.3 Contraste de restricciones económicas lineales
3.3 Presentación de resultados
Tema 4. Cambios de escala, formas funcionales no lineales y predicción
4.1 Cambios de escala
4.2 Formas funcionales no lineales
4.3 Prueba de especificación de formas funcionales
4.3 Bondad del ajuste y selección de regresores
4.4 Predicción
Tema 5. Modelos con información económica cualitativa
5.1 Como describir información cualitativa
5.2 Una variable ficticia independiente
5.3 Variables ficticias para categorías múltiples
5.4 Interacciones con variables ficticias
Tema 6. Heterocedasticidad en modelos econométricos
6.1 Consecuencias de la heterocedasticidad
6.2 Inferencia robusta a la heterocedasticidad
6.3 Contrastes de heterocedasticidad
6.4 Estimación por mínimos cuadrados ponderados
Tema 7. Modelos de respuesta binaria
7.1 Modelo de probabilidad lineal
7.2 Modelos logit y probit
7.3 Estimación, contraste de hipótesis económicas y bondad del ajuste
7.4 Interpretación de los modelos logit y probit

        

            SEGUNDA PARTE. MODELOS PARA DATOS DE SERIES TEMPORALES ECONÓMICO-FINANCIERAS
Tema 8. Modelos básicos de series temporales
8.1 Naturaleza de los datos de series temporales
8.2 Ejemplos de modelos de regresión con series temporales
8.3 Propiedades del estimador MCO bajo los supuestos clásicos
8.4 Tendencia y estacionalidad
8.5 Autocorrelación
TEMA 9. Modelos univariantes para series temporles financieras
9.1 La función de autocorrelación
9.2 El modelo autorregresivo univariante
9.3 Estacionariedad frente a no estacionariedad
9.4 Extensiones del modelo autorrregresivo univariante
9.5 Modelos de valoración de activos financieros
TEMA 10. Modelización de la volatilidad financiera
10.1 Volatilidad
10.2 Modelos ARCH
10.3 Modelos GARCH

        

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.