ANÁLISIS DE DATOS EN MACROECONOMETRÍA

Introducción a la Macroeconometría en Ciencia de Datos

• Conceptos básicos y objetivos de la macroeconometría.
• Revisión de aplicaciones en ciencia de datos para análisis macroeconómico.
• Introducción a los datos macroeconómicos: fuentes, limpieza y preparación.

Análisis Univariado de Series Temporales 

• Características fundamentales de series temporales macroeconómicas.
• Estadísticas descriptivas y visualización de datos.
• Identificación de tendencias, ciclos y estacionalidad.
• Modelos de series temporales univariados: MA, AR, ARMA.
• Evaluación de modelos univariados: pruebas de autocorrelación, criterios de información.
• Modelos de suavizamiento exponencial y su aplicación en pronósticos.

Análisis Multivariado de Series Temporales I

• Modelos VAR (vectores autorregresivos) y sus aplicaciones en macroeconomía.
• Cointegración y pruebas de raíz unitaria (Dickey-Fuller, Phillips-Perron).
• Modelo de corrección de error (ECM) para variables cointegradas.

Análisis Multivariado de Series Temporales II

• Modelos estructurales y de causalidad (Granger).
• Identificación de shocks macroeconómicos mediante VAR estructural (SVAR).
• Análisis de impulso-respuesta y descomposición de varianza en VAR.

Modelos de Factores Latentes en Macroeconometría

• Introducción a los modelos de factores latentes y su uso en macroeconomía.
• Modelos dinámicos de factores: extracción y estimación de factores comunes.
• Aplicaciones de modelos de factores en el análisis de datos de alta dimensión.