ECONOMETRÍA BAYESIANA Y ANÁLISIS DE DATOS

Introducción a la Econometría Bayesiana

• Fundamentos de la econometría bayesiana:
  • Principios básicos del enfoque bayesiano en comparación con métodos clásicos.
  • Teoría de probabilidad subjetiva y la inferencia estadística bayesiana.
  • Uso de distribuciones a priori y a posteriori en econometría.

• Ventajas del enfoque bayesiano:

• • Flexibilidad en la especificación de modelos.
  • Manejo de la incertidumbre y de datos escasos o incompletos.
  • Estimaciones más robustas con datos limitados.

Modelo de Regresión Lineal en Econometría Bayesiana

• Regresión lineal bayesiana:

• • Estimación de parámetros usando la distribución a posteriori.
  • Comparación entre estimación bayesiana y métodos clásicos (mínimos cuadrados ordinarios).
  • Propiedades del modelo: sesgo, varianza y eficiencia en la estimación.

• Interpretación de resultados:
• • Distribuciones a posteriori de los coeficientes y su intervalo de credibilidad.
  • Evaluación de la significancia y la incertidumbre de los parámetros.

Simulación y Estimación Bayesiana

• Métodos de simulación bayesiana:
  • Introducción a los métodos de Monte Carlo: MCMC (Cadena de Markov y Monte Carlo).
  • Implementación de métodos MCMC: Metropolis-Hastings y Gibbs Sampling.
  • Aplicación de técnicas de simulación en modelos econométricos complejos.
• Estadísticas bayesianas:
  • Cálculo de estimadores, intervalos de credibilidad y predicciones posteriores.
  • Comparación de modelos bayesianos mediante el criterio de información bayesiana (BIC) y la verosimilitud.

Aplicaciones Econométricas I

• • Regresión bayesiana en series temporales económicas.
  • Modelos de panel y datos longitudinales.

Aplicaciones Econométricas II

• • Modelos dinámicos: VAR bayesiano y modelos estructurales.
  • Estudio de causalidad y evaluación de políticas públicas.