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IDENTIFICACION

CURSO : TEORIA ECONOMETRICA I
TRADUCCION : ECONOMETRIC THEORY I
SIGLA : EAE4101
CRÉDITOS : 10 UC/ 6 SCT
MODULOS : 3
REQUISITOS : SIN REQUISITOS
RESTRICCIONES : POSTGRADO
CONECTOR : NO APLICA
CARACTER : MINIMO
TIPO : CATEDRA
CALIFICACION : ESTANDAR
PALABRAS CLAVE : ANALISIS ESTADISTICO, MODELO LINEAL, MICROECONOMETRIA
NIVEL FORMATIVO : DOCTORADO

I. DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Este curso entrega conocimientos avanzados en econometria sobre los modelos probabilisticos que dan sustento al analisis estadistico, con enfasis en el modelo lineal. Los alumnos podran adquirir las capacidades necesarias para la realizacion de investigacion y estudios econometricos aplicados, especialmente microeconometria con datos reales.

II. RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1. Familiarizarse con herramientas de Teoria de Probabilidad y Teoria Asintotica y su aplicacion en la teoria econometrica.
2. Analizar el modelo de regresion lineal, reconociendo sus supuestos y limitaciones.
3. Diagnosticar problemas de especificacion y problemas de datos, y aplicar metodologias adecuadas para una estimacion consistente de parametros.
4. Diagnosticar problemas de endogeneidad y aplicar estrategias de identificacion.
5. Analizar el metodo de estimacion por maxima verosimilitud, reconociendo sus propiedades asintoticas bajo diferentes supuestos, y aplicando en diversos casos, como estimacion de variable dependiente discreta.
6. Analizar y aplicar estudios econometricos aplicados con datos reales.

1. CONTENIDOS

I. Elementos de Teoria de Probabilidad
1. Espacio de probabilidad
2. Definiciones de funciones distribucion, densidad y momentos de una variable aleatoria
3. Algunas Desigualdades
4. Distribuciones bivariadas y multivariadas
5. Muestras aleatorias

II. El modelo de regresion lineal
1. El Modelo de Regresion Lineal
2. Bondad de Ajuste y momentos del Estimador OLS
3. El Modelo Normal de Regresion Lineal
4. Desviacion de los Supuestos Clasicos

III. Elementos de Teoria Asintotica
1. Conceptos generales
2. Algunos Teoremas

IV. Problemas de Especificacion y Datos
1. Minimos Cuadrados Generalizados (Aitken), distribucion Asintotica del estimador MCG
2. Heterocedasticidad
3. Autocorrelacion
4. Minimos Cuadrados Generalizados Factibles
5. Estimacion Consistente de Matriz de Varianzas y Covarianzas
6. Minimos Cuadrados No Lineales
7. Multicolinealidad

V. Tecnicas de remuestreo y errores estandar
1. The Bootstrap
2. Funcion de distribucion empirica
3. Bootstrap No-Parametrico
4. Estimacion del sesgo y varianza via Bootstrap
5. Intervalos de Confianza con Bootstrap
6. Bootstrap en el modelo de regresion lineal

VI. Endogeneidad
1. Conceptos generales
2. Multiples instrumentos: 2SLS
3. Metodo Generalizado de Momentos (GMM)
4. Fallas en la identicacion
5. Limited Information Maximum Likelihood (LIML)
6. Estimador de Wald

VII. Maxima Verosimilitud
1. Estimador de Maxima Verosimilitud
2. La Cota Inferior de Cramer-Rao
3. Propiedades Asintoticas
4. Estimacion de la Varianza
5. Computacion del Estimador MV e inferencia en Maxima Verosimilitud

VIII. Variable Dependiente Limitada
1. Modelo Basico de Eleccion Binaria
2. Estimacion por Maxima Verosimilitud y propiedades asintoticas
3. Modelos Logit y Probit: estimacion, efectos Marginales

2. ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

1. Catedras
2. Talleres
3. Aprendizaje basado en proyectos



3. ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

- Tareas : 10%
- Prueba 1 : 25%
- Prueba 2 : 25%
- Examen : 40 %


4. BIBLIOGRAFIA

- Amemiya, T., 1994. Introduction to statistics and econometrics. Harvard University Press.
- Casella, G. and Berger, R.L., 2021. Statistical inference. Cengage Learning.
- Greene, W.H., 2000. Econometric analysis 4th edition. International edition, New Jersey: Prentice Hall, pp.201-215.
- Goldberger, A.S. and Goldberger, A.S.G., 1991. A course in econometrics. Harvard University Press.
- Wooldridge, J.M., 2010. Econometric analysis of cross section and panel data. MIT press