Economía General y Estadística

Métodos Cuantitativos para la Economía y Empresa

Los contenidos básicos de la asignatura son:

• Importancia de la predicción en el ámbito económico-empresarial.
• Fuentes de predicción económico-empresarial.
• Tipologías de técnicas de predicción.
• Técnicas Univariantes de Predicción. Modelos deterministas y estocásticos
• Análisis de la estacionariedad en procesos estocásticos. Contrastes de raíces unitarias
• Análisis de cointegración en series económicas
• El software estadístico y econométrico como herramienta al servicio de la predicción en la empresa.

Los elementos de juicio que se tendrán en cuenta a la hora de proceder a la calificación final del alumno serán los siguientes:

a) Realización de las prácticas propuestas por los profesores para cada uno de los temas del programa (30%).
b) Participación activa en la asignatura a través de los foros y chats dirigidos y organizados por los profesores a lo largo del curso (15%).
c) Trabajo final realizado bajo la dirección de los profesores de la asignatura (30%).
d) Calificación obtenida en los test periódicos realizados por el alumno a través de la plataforma online para cada uno de los temas (25%).

Para superar la asignatura es imprescindible que la media aritmética ponderada de las calificaciones valoradas en una escala del 1 al 10 para cada uno de los elementos de juicio considerados sea igual o superior a 5 y que el alumno haya obtenido una calificación parcial en cada uno de los elementos de juicios de al menos 3 sobre 10.

Prof. Dr. Juan José García del Hoyo: hoyo@uhu.es

Prof. Dr. Juan José García del Hoyo: hoyo@uhu.es
Prof. Dr. Félix García Ordaz: felix@uhu.es
Prof. Dr. Ramón Jiménez Toribio: toribio@uhu.es
Prof. Dr. David Castilla Espino: david.castilla@dehie.uhu.es

Esta asignatura requiere ciertos conocimientos previos de matemáticas, estadística y econometría, así como el manejo a nivel de usuario de la hoja da cálculo Excel. Es deseable que el alumno tenga conocimientos básicos en el manejo de software estadístico y econométrico, especialmente de los programas SPSS y Eviews en cualquiera de sus versiones en entorno Windows.

El objetivo básico es proporcionar al alumno un conjunto de herramientas que permitan la utilización de técnicas estadísticas y econométricas con la finalidad de estimar modelos de series temporales con fines explicativos y/o predictivos.
Las metas que se propone alcanzar son básicamente tres:

• Proporcionar al alumno un conjunto de conocimientos básicos sobre los principales aspectos de la econometría y su especial aplicabilidad en el campo de la Predicción Empresarial.
• Suministrar un conjunto de técnicas estadísticas aplicadas al campo de la estimación de modelos econométricos básicos, con especial referencia a la contrastación de hipótesis y las posibilidades predictivas de algunos modelos basados en datos de series temporales.
• Conectar todo este conjunto de técnicas con las posibilidades que la informática, y más concretamente, los modernos paquetes estadísticos y econometricos, brindan de cara a la estimación y posterior validación de modelos econométricos basados en datos de series temporales.

TEMA 1 Predicción Económica y Empresarial
1 Introducción
2 Fuentes de predicción económico-empresarial
3 El análisis de series temporales como método de predicción
4 Tipología de los métodos de predicción basados en el análisis de series temporales
5 Visión conjunta del proceso de predicción
6 Tratamiento de la información.
TEMA 2 Técnicas Univariantes de Predicción. Modelos Deterministas
1 Modelos de media constante sin estacionalidad
2 Modelos de media constante con estacionalidad
3 Modelos de tendencia lineal sin estacionalidad
4 Modelos de tendencia lineal con estacionalidad
5 Validez del modelo. Evaluación de predicciones
TEMA 3 Técnicas Univariantes de Predicción. El Enfoque Box-Jenkins
1 Series temporales y procesos estocásticos
2 Procesos autorregresivos (AR) y de medias móviles (MA)
3 Modelos autorregresivos-integrados- de medias móviles (ARIMA)
4 Tratamiento de la estacionalidad
5 El proceso de análisis de series temporales bajo el enfoque Box-Jenkins
TEMA 4 Contrastes de raíces unitarias
1 Estacionariedad vs. no estacionariedad
2 Contrastes de raíces unitarias en la frecuencia regular
3 Contrastes de raíces unitarias en las frecuencias estacionales
4 Implementación de los contrastes de raíces unitarias en Eviews
TEMA 5 Análisis de cointegración en series económicas
1 Introducción: el problema de la regresión espurea
2 Concepto de cointegración
3 Teorema de representación de Granger
4 Método bietápico de Engle-Granger

Abraham, B. y J. Ledolter (1983): Statistical Methods for Forecasting, Nueva York: John Wiley.
Bowerman, B.L., R.T. O´Connell y A.B. Koehler (2005): Forecasting, Time Series and Regression. An Applied Approach. 4ª edición. USA: Duxbury Applied Series, Thomson.
Box, G. y G. Jenkins (1976): Time Series Analysis: Forecasting and Control, Oakland: Holden Day.
Cáceres Hernández, J. J., y otros (2008): Introducción al Análisis Univariante de Series Temporales Económicas, Madrid: Delta Publicaciones.
Carlberg, C. (2005): Excel Sales Forecasting for Dummies. USA: Wiley.
Caridad, J. M., (1998): Econometría: Modelos Econométricos y Series Temporales con los paquetes mTSP y TSP, 1ª edición, Barcelona: Editorial Reverté.
Espasa, A. (1980): La Predicción Económica, Madrid: Banco de España, documento de trabajo.
Espasa, A. (1984): El Ajuste Estacional en Series Económicas, Madrid: Banco de España, documento de trabajo.
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Fernández, A.I., P. González y otros, (1995): Ejercicios de Econometría, Madrid: McGraw-Hill.
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Otero, J.M. (1993): Econometría. Series Temporales y predicción, 1ª edición, Madrid: Editorial AC
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Pulido, A. (1989): Predicción Económica y Empresarial, Madrid: Pirámide.
Pulido, A. y A. M. López, (1999): Predicción y Simulación aplicada a la Economía y Gestión de Empresas, 1ª edición, Madrid: Ediciones Pirámide.
Suriñach, J.M. et al, (1995): Análisis Económico Regional. Nociones básicas de Teoría de la Cointegración, 1ª edición, Barcelona: Editorial Bosch.
Uriel, E. (1985): Análisis de Series Temporales. Modelos ARIMA, Madrid: Paraninfo.
Uriel, E. y A. Peiró, (2000): Introducción al análisis de series temporales, Madrid: AC.
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Wheelwright, S. y S. Makridakis (1985): Forecasting Methods for Management, Nueva York: John Wiley.

Antes del comienzo del curso se publicarán los horarios de tutorías. Estas serán virtuales y podrán serlo como puesta en común. Adicionalmente, el equipo de docentes y coordinadores de la asignatura atenderán por e-mail todas las consultas que deseen realizar los alumnos.