Resumen
1. Modelos econométricos de series temporales y modelos con datos de corte transversal 2. Modelos de regresión múltiple con series temporales. Detección de los problemas más importantes y tratamiento. 3. Estabilidad estructural en los modelos de series temporales 4. Modelos de series temporales con heteroscedasticidad condicional (ARCH, GARCH..) 5. Modelos dinámicos de series temporales 6. Métodos no paramétricos para el análisis univariante de series temporales. Predicción 7. Métodos paramétricos para el análisis univariante de series temporales: Metodología ARIMA de Box y Jenkins. Identificación, estimación, diagnosis y predicción 8. Modelos estacionales. Análisis univariante. Identificación, estimación, diagnosis y predicción 9. Analisis de la intervención y outliers. 10. Modelos de la función de transferencia 11. Raíces unitarias y cointegración 12. Modelos multivariantes de series temporales: VAR y VARMA. Identificación, estimación, diagnosis y predicción. 13. Modelos de series temporales con datos de panel 14. Raíces unitarias y cointegración en modelos de series temporales con datos de panel 15. Modelos de ecuaciones simultáneas con series temporales. Sistemas 16. Análisis de los ciclos en series temporales.
