Energy Subsidy Reform

Programa de estudios

Módulo 1: EViews Conceptos básicos (opcional)
Revisión de los principales EViews comandos para administrar datos.

Módulo 2: Introducción a la previsión con EViews
Introducción a la EViews simulador de modelos 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 comprobarlo. Se introduce la metodología Box-Jenkins (ARMA) para estudiar series de tiempo.

Módulo 4: Incertidumbre del pronóstico y evaluación del modelo
Cuál es 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 vectoriales (VAR)
Comprender los VAR, cómo se utilizaron para el pronóstico y el análisis estructural, y cómo estimar un VAR bien especificado y generar pronósticos.

Módulo 6: Modelos de corrección de errores vectoriales y cointegración (VECM)
Definir y comprender el concepto de cointegración entre variables de raíz unitaria y sus implicaciones para la predicción. Aprenda a probar la cointegración con el método de Johansen y a estimar y pronosticar con 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 la previsión? Introducción a las pruebas de modelos y tratamiento de irregularidades de error y roturas estructurales.

Módulo 8: Tarea final: unirlo todo
Se proporciona una descripción general de las técnicas estudiadas utilizando un estudio de caso centrado en el comportamiento ahorro-consumo privado en los EE. UU. Antes y después de la crisis financiera mundial.

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