Descripción del proyecto

Curso Online

Curso sobre Pronóstico macroeconómico

Visión general del curso sobre Pronóstico macroeconómico

En este curso de macroeconomía, aprenderá a predecir variables macroeconómicas como la inflación, el crecimiento o el consumo, y a crear modelos estadísticos en economía y utilizarlos para predecir las respuestas a la política económica.

Aprenderá de demostraciones prácticas de construcción de modelos, pronósticos y análisis de políticas, utilizando conjuntos de datos de una amplia variedad de países.

Las demostraciones y aplicaciones se llevarán a cabo utilizando EViews, un software popular para estimar y simular modelos de pronóstico en Windows. Las licencias temporales y gratuitas para EViews estarán disponibles durante la duración del curso.

El FMI ofrece pronósticos macroeconómicos con el apoyo financiero del Gobierno de Japón.

Lo que aprenderás en este curso

  • Evaluación de modelos macroeconométricos.
  • Pronóstico de incertidumbre y pronóstico para análisis de políticas
  • Propiedades de datos de series temporales y diseño de modelos.
  • Especificación dinámica y el uso de modelos de autorregresión vectorial (VAR) y modelos de corrección de errores (VECM)

Plan de estudio del curso

Módulo 1

  • Conceptos básicos de EViews (Opcional)
  • Revisión de los principales comandos de EViews para gestionar datos.

Módulo 2

  • Introducción a la previsión con EViews
  • Introducción al simulador de modelos EViews para estimar y pronosticar modelos de ecuaciones múltiples.

Módulo 3

  • Propiedades estadísticas de los datos de series de tiempo
  • Se define el concepto de estacionariedad y cómo probarlo.
  • Se presenta la metodología de Box-Jenkins (ARMA) para estudiar series temporales.

Módulo 4

  • Incertidumbre del pronóstico y evaluación del modelo
  • La mejor manera de elegir entre pronósticos de modelos o fuentes de la competencia.
  • Los participantes aprenderán las principales estadísticas de evaluación de pronósticos y cómo calcularlas en EViews.

Módulo 5

  • Regresiones automáticas de vectores (VAR)
  • Comprenda los VAR, cómo se usaron para el pronóstico y el análisis estructural
  • Cómo estimar un VAR bien especificado y generar pronósticos.

Módulo 6

  • Modelos de cointegración y corrección de errores de vectores (VECM)
  • Definir y comprender el concepto de cointegración entre las variables de raíz unitaria y sus implicaciones para el pronóstico.
  • Aprenda cómo evaluar la cointegración utilizando el método de Johansen y cómo estimar y pronosticar utilizando un VECM.

Módulo 7

  • Evaluación de modelos de regresiones
  • ¿Qué significa tener un «buen modelo» (evaluación del modelo y supuestos clave del modelo) y las consecuencias para el pronóstico.
  • Introducción a la prueba de modelos y manejo de irregularidades de error y roturas estructurales.

Módulo 8

  • Asignación final: uniendo todo

Se proporciona una visión general de las técnicas estudiadas utilizando un estudio de caso centrado en el comportamiento del ahorro privado de consumo en los Estados Unidos antes y después de la crisis financiera mundial.

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