CG1. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos relacionados con las Finanzas y la Banca.
CG4: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

CE1: Disponer de los fundamentos conceptuales y las técnicas precisas para evaluar y desarrollar la gestión financiera y de riesgos que llevan a cabo las entidades bancarias y de servicios financieros.
CE2: Aprender a identificar y representar los fenómenos financieros con técnicas cuantitativas.
CE3: Aprender a utilizar las principales aplicaciones informáticas útiles para resolver modelos econométricos y financieros

Clases teóricas: 30

Clases prácticas: 30

Otras actividades: 40

TOTAL: 100

3

3

1

Procesos vectoriales autorregresivos estables (VAR), análisis univariante de series no estacionarias. y análisis de Cointegracion, modelos de elección discreta. y modelos de datos de panel.

No hay requisitos previos.

Esta asignatura tiene por objeto: a) aprendizaje de técnicas cuantitativas avanzadas, en lo relativo a: modelos multivariantes de series temporales, análisis de series temporales no estacionarias, análisis de componentes principales, modelos de elección discreta, modelos de datos de panel, modelos no lineales, b) aplicación de las técnicas econométricas aprendidas a distintas áreas del análisis financiero, tanto a nivel macro como micro, c) adquirir destreza en la utilización de software econométrico y en el análisis de datos. 

1.      Procesos vectoriales autorregresivos estables (VAR). Estimación, Utilización del VAR para predicción, análisis de  causalidad e impulso respuesta. Aplicaciones de la metodología VAR a distintos ámbitos económico-financieros.

2.      Análisis univariante de series no estacionarias. Contrastes de raíces unitarias.  Aplicaciones al análisis de la eficiencia de los mercados financieros.

3.      Análisis de Cointegracion: Contrastes, estimación de relaciones de largo plazo y el Modelo de Corrección del Error. Aplicaciones en diversas áreas del análisis financiero, por ejemplo en Finanzas Internacionales y Macro-Finanzas  

4.      Componentes principales: Nociones Teóricas. Posibles aplicaciones en Finanzas: APT, gestión de cartera y estructura temporal de los tipos de interés. 

5.ـ     Modelos de elección discreta. Aplicaciones utilizando la Encuesta Financiera de las Familias (EFF) 2002 del Banco de España. 

6.      Modelos de datos de panel. Aplicaciones al análisis de datos financieros.

Se llevará a cabo un proceso de evaluación continua, que implica: a) realización de varios trabajos individuales y/o en grupo como aplicación teórico practica de los conocimientos adquiridos durante el curso, b) valoración de las practicas con ordenador dirigidas, c) valoración de posibles exposiciones en publico de los trabajos realizados.

¿ Lütkepohl, H. (2005), New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer Verlag, Germany.
¿ Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.
¿ Campbell, J.Y., Lo, A.W. y Mackinlay A.C., the Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press.
¿ Hsiao, C. (2003), Analysis of panel data, 2nd. Edition, Cambridge University Press
¿ Maddala, G.S. (1983) Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics, Cambridge University Press.

Esta asignatura se imparte en el segundo año del Máster ( 2010-11)