Economia Financiera
Datos Generales
Nombre de la asignatura Nivel de formación Clave de la asignatura
Economia Financiera Licenciatura I5181
Prerrequisitos Area de formación Departamento
365 - Departamento de Métodos Cuantitativos
Academia Modalidad Tipo de asignatura % de créditos mínimos
Economía Matemática y Econometría Presencial Curso 0 %
Carga Horaria
Teoría Práctica Total Créditos
40 40 80 8
Trayectoria de la asignatura
La asignatura continúa la formación iniciada en Econometría III mediante la aplicación de modelos
de series de tiempo al análisis financiero y contribuye al desarrollo de proyectos de investigación,
trabajos de titulación y estudios aplicados en economía y finanzas.
Contenido del programa
Presentación
Esta asignatura aborda problemas de economía financiera desde una perspectiva econométrica, con
énfasis en el análisis dinámico de series financieras.

Partiendo de un análisis teórico y empírico de los hechos estilizados, el estudiante reconocerá las
particularidades de los datos financieros y comprenderá las limitaciones de los modelos clásicos de
series de tiempo en este ámbito.

Posteriormente, el estudiante se familiarizará con los modelos de heterocedasticidad condicional de
la familia ARCH/GARCH y sus extensiones, para el análisis, la estimación, el diagnóstico y el pronóstico de la volatilidad financiera.

El curso integra equilibradamente teoría y práctica. Los aspectos teóricos proporcionarán un marco
de referencia crítico sobre supuestos, propiedades estadísticamente relevantes, métodos de
inferencia y fortalezas y limitaciones de cada modelo. Los contenidos prácticos se desarrollarán en el
software estadístico R mediante el uso de datos reales y simulados de diversa índole.
Objetivos del programa
Objetivo general
Objetivo general. Al finalizar el curso, el estudiante será capaz de formular, estimar, diagnosticar e
interpretar modelos econométricos de series de tiempo aplicados a problemas financieros, con
énfasis en modelos VAR/VECM, ARCH/GARCH, cambio de régimen de Markov y optimización de
portafolios.

Objetivos específicos. Al finalizar el curso, el estudiante podrá:
  • Caracterizar series financieras mediante la identificación de hechos estilizados, transformaciones, propiedades de estacionariedad y distribución.
  • Estimar y diagnosticar modelos VAR, VECM, ARCH/GARCH y de cambio de régimen de Markov.
  • Comparar especificaciones econométricas y evaluar su capacidad para describir y pronosticar la
    dinámica de variables financieras.
  •  Interpretar los resultados con base en fundamentos económicos y financieros pertinentes.
  •  Comunicar de manera clara, reproducible y rigurosa los resultados de un análisis empírico con
    series de tiempo.
Los conocimientos, aptitudes, actitudes, valores, capacidades y habilidades que el alumno deberá adquirir con base al desarrollo de la unidad
-
Contenido
Contenido temático
1. Máxixma Verosimilitud

2. Análisis Multivariado de Series de Tiempo

3. Modelos de Volatilidad Condicional Heterocedástica.

4. Modelos de cambio de regimen de Markov

5. Econometría Financiera
Contenido desarrollado
1. Máxima verosimilitud

1.1. Función de verosimilitud y log-verosimilitud

1.2. Estimador y estimación de máxima verosimilitud

1.3. Función score, matriz hessiana e información observada

1.4. Información de Fisher y propiedades asintóticas del estimador de máxima verosimilitud

2. Análisis multivariado de series de tiempo

2.1. Estacionariedad y matrices de autocorrelación

  2.1.1. Procesos vectoriales estacionarios

  2.1.2. Matrices muestrales de covarianza cruzada y correlación               cruzada

2.2. Modelos autorregresivos vectoriales (VAR)

  2.2.1. Estacionariedad

  2.2.2. Estimación de parámetros

  2.2.3. Selección y diagnóstico del modelo

  2.2.4. Ilustración con datos reales

  2.2.5. Causalidad en el sentido de Granger

  2.2.6. Funciones de respuesta al impulso

2.3. Cointegración
  2.3.1. Raíces unitarias y cointegración

  2.3.2. Método de Engle-Granger y modelos de corrección de                  error
  2.3.3. Método de máxima verosimilitud de Johansen

  2.3.4. Ilustración con datos reales

3. Modelos de volatilidad condicional heterocedástica

3.1. Modelos ARCH y GARCH

  3.1.1. Modelos ARCH

  3.1.2. Modelos GARCH
 
  3.1.3. Condiciones de estacionariedad de los modelos GARCH
  
  3.1.4. Momentos de cuarto orden

  3.1.5. Pronóstico de la volatilidad

3.2. Estimación de modelos GARCH

  3.2.1. Estimación condicional por máxima verosimilitud

  3.2.2. Diagnóstico del modelo
 
  3.2.3. Aplicaciones del modelado GARCH

3.3. Extensiones de los modelos GARCH

  3.3.1. Modelos EGARCH

  3.3.2. Modelos GARCH de potencia asimétrica

  3.3.3. Rendimientos en exceso y modelos GARCH-en-media

  3.3.4. Modelo GARCH integrado

4. Modelos de cambio de régimen de Markov

4.1. Introducción

4.2. Modelo de cambio de régimen de Markov en la media condicional

  4.2.1. Modelo básico

  4.2.2. Extensiones
 
 4.3. Estimación del modelo

  4.3.1. Estimación cuasi-máxima verosímil

4.4. Pruebas de hipótesis

  4.4.1. Pruebas para parámetros de cambio de régimen

5. Econometría financiera

5.1. Portafolios eficientes y modelo de valoración de activos de capital (CAPM)

  5.1.1. Portafolios eficientes

  5.1.1.1. Rendimientos y riesgos de portafolios
  
  5.1.1.2. Optimización de portafolios

  5.1.1.3. Portafolios eficientes y razones de Sharpe

  5.1.1.4. Fronteras eficientes

  5.1.2. Optimización de la función de utilidad esperada

  5.1.3. Modelo de valoración de activos de capital (CAPM)

  5.1.4. Validación empírica del CAPM

  5.1.5. Estudios empíricos
Actividades prácticas
Laboratorios en software R.
Metodología
El proceso de enseñanza-aprendizaje se desarrollará en español mediante exposiciones del docente,
resolución guiada de ejercicios, prácticas de cómputo en R y discusión crítica de artículos científicos
en español e inglés. El estudiante formulará y desarrollará un análisis aplicado de series de tiempo
financieras, cuyo producto inicial será una propuesta de artículo presentada a mitad del semestre.
A lo largo del curso se brindará asesoría metodológica y retroalimentación para fortalecer el
planteamiento del problema, la selección y documentación de datos, la elección, estimación y
diagnóstico del modelo, así como la interpretación económica de los resultados. El trabajo final
podrá constituir la base para productos de investigación, trabajos de titulación o propuestas de
artículo.
El aprendizaje se evaluará mediante seis actividades orientadas al desarrollo de habilidades de
investigación económica aplicada. El reporte final deberá incluir, como mínimo, introducción,
fundamentos teóricos, métodos y datos, resultados del análisis econométrico con series de tiempo,
conclusiones, implicaciones y recomendaciones. Asimismo, deberá integrar una base de datos
documentada, código reproducible en R, diagnóstico del modelo e interpretación económica de los
resultados.
Evaluación
10 % Ejercicios con énfasis teórico

10 % Ejercicios de cómputo con software

15 % Examen parcial I (modalidad de libro abierto)

25 % Examen final (modalidad de libro abierto)

15 % Presentación y reporte de un modelo econométrico                       aplicable a la propuesta

25 % Presentación y desarrollo de la propuesta de artículo, así                como reporte de análisis empírico
Bibliografía

Libro

Applied econometric time series

Enders, W. (2004) Wiley No. Ed 2.ª

ISBN: 978-0-471-23065-6

Libro

The elements of financial econometrics.

Fan, J.; Yao, Q. (2017) Cambridge University Press. No. Ed 1.ª

ISBN: 978-1-107-19117-4

Libro

Econometric analysis

Greene, W. H. (2012) Pearson Education No. Ed 7.ª

ISBN: 978-0131395381

Libro

Time series analysis.

Hamilton, J. D. (1994) Princeton University Press. No. Ed 1.ª

ISBN: 978-0-691-04289-3.

Libro

Applied time series modelling and forecasting.

Harris, R.; Sollis, R. (2003) Wiley No. Ed 1.ª

ISBN: 978-0-470-84443-4

Libro

The cointegrated VAR model: Methodology and applications.

Juselius, K. (2006) Oxford University Press No. Ed 1.ª

ISBN: 978-0-19-928567-9

Libro

Introduction to multiple time series analysis

Lütkepohl, H. (1993) Springer-Verlag. No. Ed 2.ª

ISBN: 978-0-387-56940-6

Libro

Unit roots, cointegration, and structural change.

Maddala, G. S.; Kim, I.-M. (1998) Cambridge University Press. No. Ed 1.ª

ISBN: 978-0-521-58782-2.

Libro

Analysis of financial time series

Tsay, R. S. (2010) Wiley No. Ed 3.ª

ISBN: 978-0-470-41435-4
Otros materiales
Libro: Forecasting the exchange rate

Descripción: Birer, G., Heller, J., & Weischselbaumer, M. (2005). Forecasting the exchange rate [Trabajo terminal no publicado]. University of Vienna.

Libro: Introductory econometrics for finance.

Descripción: Brooks, C. (2002). Introductory econometrics for finance. Cambridge University Press.

Revista: Spectral analysis in economics.

Descripción: Harvey, A. C. (1975). Spectral analysis in economics. The Statistician, 24(1), 1–36.

Libro: Time series models

Descripción: Harvey, A. C. (1993). Time series models (2nd ed.). MIT Press.

Revista: Business cycles: Real facts and a monetary myth.

Descripción: Kydland, F. E., & Prescott, E. C. (1990). Business cycles: Real facts and a monetary myth. Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review, 14(2), 3–18.
Perfil del profesor
Doctorado en Economía con énfasis en Finanzas y Econometría.
Lugar y fecha de su aprobación
Zapopan, Jalisco, México a 8 de febrero de 2019
Instancias que aprobaron el programa



Colegio Departamental de Métodos Cuantitativos


Academia de Economía Matemática y Econometría
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