Examinando por Tema "Econometría"
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    Análisis econométrico de series de tiempo
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2014-07) Larios Meoño, José Fernando ; Alvarez, Victor Josue
    CAPÍTULO I. 1.1. Definición. 1.2. Ecuación en diferencias homogénea. 1.3. Ecuación característica de una ecuación en diferencias homogénea. 1.4. Ecuación cúbica completa. 1.5. Raíces cúbicas de la unidad. 1.6. Solución homogénea completa de una ecuación en diferencias homogénea. 1.7. Condiciones de los coeficientes para la estabilidad de una ecuación en diferencias homogéneas. 1.8. Teorema sobre la estabilidad de ecuaciones en diferencias homogéneas por ubicación de raíces características en el Círculo Unitario del Plano Gaussiano. 1.9. Corolario sobre la estabilidad de ecuaciones en diferencias homogéneas debido al módulo del radio-vector de la raíz característica en el Círculo Unitario del Plano Gaussiano. Problemas resueltos. Parte 1.4. Gráfico de la trayectoria de tiempo de la solución homogénea completa de la ecuación en diferencias estocástica. Parte 1.5. Solución homogénea convergente de una ecuación en diferencias estocástica. Parte 1.6. Solución homogénea oscilatoria de una ecuación en diferencias estocástica. Parte 1.7. Estabilidad de un modelo AR(3) a partir de los coeficientes. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO II. 2.1.Definición. 2.2. Propiedades del operador de rezagos. 2.3. Operador de rezagos en modelos AR. 2.4. Diferenciación de primer orden. 2.5. Diferenciación de segundo orden. 2.6. Momentos de un proceso ruido blanco. 2.7. Test de Ljung-Box. Problemas resueltos. Prob. 2: Serie convergente. CAPÍTULO III. 3.1. Ecuación en diferencias estocástica de primer orden. 3.2. Definición de estacionariedad de series de tiempo. 3.3. Condiciones de estacionariedad débil para una serie de tiempo. 3.4. Definición de modelos AR. 3.5. Modelo caminata aleatoria. 3.6. Condición de estacionariedad de un modelo AR(1). 3.7. Condición de estacionariedad de un modelo AR(2). 3.8. Solución particular de un modelo AR(1). 3.9. Operador de rezago en modelos AR(2). 3.10. Ecuación vectorial en diferencias de primer orden para un modelo AR(p). 3.11. Raíces del polinomio de rezagos de un modelo AR(p). 3.12. Teorema sobre las raíces características inversas. 3.13. Definición de raíces características inversas. Problemas resueltos. Parte 2.1. Solución particular de una ecuación en diferencias estocástica. Parte 2.3. Límite de una solución particular en una ecuación en diferencias estocástica. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO IV. 4.1. Teorema de descomposición de Wold. 4.2. Función de autocorrelación simple (FAS). 4.3. Ecuación matricial de Yule-Walker. 4.4. Identificación de modelos ARMA. 4.5. Intervalo de confianza para la función de autocorrelación parcial (FAP). 4.6. Test de Ljung-Box. Problemas resueltos. Prob. 2: Correlograma tabular de un modelo AR(2). Actividades para desarrollar. CAPÍTULO V. 5.1. Intervalo de confianza para la función de autocorrelación simple. 5.2. Función de autocorrelación parcial (FAP). 5.3. Test de Ljung-Box. 5.4. Estimación del modelo AR(p) a través de los coeficientes de autocorrelación parcial muestrales de orden p. 5.5. Elección del modelo de ajuste de acuerdo con el correl.ograma de una serie. 5.6. Test de significancia del parámetro en un modelo AR. Problemas resueltos. Parte 1.1. Correlograma gráfico horizontal. Parte 1.1. Bandas de significancia en un correlograma gráfico. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO VI. 6.1. Análisis de correlogramas de modelos caminata aleatoria. 6.2. Modelo poblacional de regresión semilog. 6.3. Test de significancia de un parámetro en modelos AR. 6.4. Test de significancia global de parámetros. 6.5. Bondad de ajuste. 6.6. Regresión espúrea. 6.7. Test del estadístico d de Durbin-Watson. 6.8. Autocorrelación serial. 6.9. Modelo semilog autorregresivo de primer orden. 6.10 Test de significancia de un parámetro en modelos AR. 6.11. R2 ajustado. 6.12. Relaciones entre SCT, SCE y SCR. 6.13 Test de significancia global de parámetro. 6.14. Ciclo de un número complejo. 6.15. Test de autocorrelación serial de Breusch-Godfrey. Problemas resueltos. Parte 1.4. Cálculo del estadístico F a partir del estadístico t del coeficiente de pendiente en un modelo de regresión lineal univariado MCO. Parte 1.6. Raíces características de un modelo AR en el círculo unitario del Plano Gaussiano. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO VII. 7.1. Estacionariedad de un modelo AR. 7.2. Coeficiente de autocorrelación simple. 7.3. Condición para una función creciente. 7.4. Condición para una función decreciente. 7.5. Condición para tasas crecientes en una función creciente o decreciente. 7.6. Condición para tasas decrecientes en una función creciente o decreciente. 7.6. Esperanza condicional a la información pasada de yt+i . 7.7. Modelo de caminata aleatoria. 7.8. Modelo de caminata aleatoria con constante. 7.9. Modelo de caminata aleatoria con constante y con tendencia de tiempo lineal. Problemas resueltos. Parte 1.2. FAS en función de t para modelo de caminata aleatoria. Parte 1.3. Función racional. Parte 1.10 Gráfica del FAS para un modelo de caminata aleatoria. Parte 2.1. Solución del modelo actualizado de caminata aleatoria por el método de iteración. Prob. 3: Solución particular de un modelo de caminata aleatoria con constante por el método de iteración. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO VIII. Problemas resueltos. Prob. 1: Varianza condicional de un modelo AR actualizado. Prob. 2: Test ARCH. Parte 2.1. Selección del rezago para un modelo ARCH. Parte 2.2. Estadístico LM para modelos ARCH. Parte 2.6. Grados de libertad del estadístico LM para modelos ARCH. Parte 2.7. Hipótesis del Test ARCH. Parte 2.8. Prueba de hipótesis del Test ARCH. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO IX. 9.1. Modelo de caminata aleatoria puro. 9.2. Modelo de caminata aleatoria con constante. 9.3. Modelo de caminata aleatoria con constante y con tendencia de tiempo lineal. 9.4. Test de raíz unitaria. 9.5. Test de Dickey-Fuller. 9.6. Test Dickey-Fuller aumentado. Problemas resueltos. Parte 1.4. Selección del rezago para el modelo auxiliar del Test de Dickey-Fuller aumentado. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO X. 10.1. Función de distribución de probabilidad asintótica del estadístico Dickey-Fuller. 10.2. Test de Phillips-Perron. Problemas resueltos. Prob. 1: Función del Movimiento Browniano Estándar. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO XI. 11.1 Modelo VAR estructural. 11.2. Caso más simple: VAR (1) bivariado. 11.3. Estacionariedad de los shocks estándar. 11.4. Valores propios y vectores propios. 11.5. Operaciones adicionales con matrices. Problemas resueltos. Prob. 1: VAR (1) trivariado estructural. Parte 3.4. Ecuación característica de la matriz A1. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO XII. 12.1. Estacionariedad de un modelo VAR estándar. 12.2. Diagonalización de una matriz. Problemas resueltos. Prob. 3: VAR (2) Estándar trivariado estimado. Parte 3.6. Derterminante de la matriz de varianza - covarianza ajustada estimada de los shocks estándar. Parte 3.7. Matriz de varianza - covarianza ajustada estimada de los shocks estándar. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO XIII. 13.1. Función de impulso-respuesta. 13.2. Descomposición de la varianza de Sims-Bernanke. 13.3. Descomposición de la varianza de Choleski. Problemas resueltos. Parte 4.1. Vector impulso de una función de impulso - respuesta de un VAR estándar. Actividades para desarrollar. CAPÍTULO XIV. 14.1. Equilibrio estático de largo plazo en un VAR(1) estándar bivariado. 14.2. Estacionariedad y cointegración en un VAR(1) estándar bivariado. Problemas resueltos. Parte 1.1. Vector de equilibrio estático de largo plazo en un VAR. Parte 2.7. Vector de cointegración. Parte 2.13. Test de cointegración de Johansen. Actividades para desarrollar . ANEXOS. Anexo 1. Anexo 2. Anexo 3. Anexo 4. Anexo 5. Anexo 6. BIBLIOGRAFÍA.
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    Determinantes del crédito agropecuario en la región Cajamarca
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2017) Valera Málaga, Jorge David ; Escudero Valverde, Dennis Edwin
    La Región Cajamarca registra el mayor porcentaje de pobreza de nuestro país, que ha ocasionado entre otros graves problemas, altas tasas de desnutrición crónica infantil en su población rural, dedicadas a actividades agropecuarias, la cual representa el 5,7% de todo el Valor Agregado Agropecuario Nacional. Sin embargo, el sector agropecuario cajamarquino tiene la necesidad de desarrollarse aumentando su productividad, la cual es inferior al promedio nacional, y es ahí donde el crédito surge como uno de los más importantes determinantes para su desarrollo. Conforme con las restricciones de liquidez que imponen las entidades crediticias a las unidades agropecuarias, se necesitan garantías explicitas o implícitas que provengan del perfil de la unidad agropecuaria para lograr superarlas, toda vez que incluso el acceso al crédito es prohibitivo a la mayoría de unidades. El objetivo de esta investigación es analizar la importancia e Impacto de las variables relacionadas a su riqueza, tecnología, nivel socioeconómico y accesibilidad a mercados agropecuarios de las unidades agropecuarias en la Región Cajamarca que determinan el acceso al crédito, través de Modelos Econométricos de tipo Probit.
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    Fundamentos de econometría: teoría y problemas
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2014) Larios Meoño, José Fernando ; Josue Alvarez, Victor ; Quineche, Ricardo
    Contenido: 1.- REGRESIÓN LINEAL SIMPPLE. 1.1.- Introducción a la regresión lineal simple. 1.2.- Modelo clásico de regresión lineal: Recta de regresión simple muestral. 1.3.- Método de estimación de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). 1.4.- Propiedades de los estimadores MCO. 1.5.- Cálculos adicionales sobre los estimadores sobre los estimadores MCO y la varianza del error. 1.6. Medidas de bondad de ajuste. 1.7. Pruebas de hipótesis. 2.- MODELO REGRESIÓN MULTIPLE. 2.1.- Función de regresión poblacional. 2.2.- Función de regresión muestral. 2.3.- Supuestos del modelo clásico de regresión lineal. 2.4.- Estigmación MCO. 2.5.- Propiedades de los estimadores MCO. 2.6.- Medidas de bondad de ajuste. 2.7.- Prueas de hipótesis. 2.8.- Una visión matricial. 3.- MULTICOLINEALIDAD. 3.1.- Definición. 3.2.- Causas. 3.3.- Consecuencias. 3.4.- Detección. 3.5. Corrección. 4. HETEROCEDASTICIDAD. 4.1.- Definición de Heteroscedasticidad. 4.2.- Causas de la heteroscedasticidad. 4.3.- Consecuencias de utilizar MCO en presencia de heteroscedasticidad. 4.4.- Test de heteroscedasticidad Park. 4.5. Test de heteroscedasticidad de Glejser. 4.6.- Test de heteroscedasticidad Goldfeld-Quandt. 4.7.- Test de heteroscedasticidad de Breusch-Pagan-Godfrey. 4.8.- Test de heteroscedasticidad de White. 4.9.- Medidas correctivas cuando se conoce: Método de mínimos cuadrados ponderados. 4.10. Medidad correctivas cuando no se conoce. 5.- AUTOCORRELACIÓN. 5.1.- Definición. 5.2.- Modelo autorregresivo (AR). 5.3.- Causas. 5.4.- Consecuencias. 5.5.- Detección. 5.6.- Correción. 6.- VARIABLES DUMMY. 6.1.- Definición. 6.2.- Modelos econométricos con variables Dummy. 7.- PRUEBAS DE DIAGNÓSTICO Y SELECCIÓN DE MODELOS. 7.1.- Introducción. 7.2.- Pruebas de diagnóstico. 7.3.- Criterios de selección del modelo. 8.- MODELOS DE REGRESIÓN NO LINEALES. 8.1.- Definición. 8.2.- Estimación. 9.- MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA. 9.1.- Introducción. 9.2.- Modelo lineal de probabilidad (MLP). 9.3.- Logit. 9.4.- Probit. 10.- DATA PANEL. 10.1.- Definición de modelos de regresión con datos de panel. 10.2.- Ventajas. 10.3.- Tipos. 10.4.- Técnicas de estimación con Data Panel. 10.5.- Prueba de Hausman. 10.6.- Propiedades estadísticas de los estimadores. 10.7.- Comparación entre el modelo de efectos fijos (MEF) y el modelo de efectos aleatorios (MCE). 11.- MODELOS DINÁMICOS AUTORREGRESIVOS Y DE REZAGOS DISTRIBUIDOS. 11.1.- Modelos econométricos de rezagos distribuidos de Koyck. 11.2.- Modelo econométrico de expectativas adaptativas. 11.3.- Modelo de ajuste parcial. 11.4.- Modelo econométrico de rezagos distribuidos de Almon. 11.5.- Causalidad de series de tiempo. 11.6.- Test de causalidad de Granger. 12.- MODELOS ECONOMÉTRICOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS. 12.1.- Introducción: Álgebra de sistemas de ecuaciones simultáneas. 13.-SERIES DE TIEMPO: ESTACIONARIEDAD, RAÍZ UNITARIA Y CONTEGRACIÓN. 13.1.- Definiciones. 13.2.- Estacionariedad de un proceso estocástico. 14.- MODELOS ARIMA. 14.1.- Creación de modelos econométricas para series de tiempo: Ar, Ma, Arima. 14.2.- Metodología de Box-Jenkins (BJ). 14.3.- Identificación. 14.4.- Estimación. 14.5.- Estimación. 14.6.- Pronóstico.
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    Fundamentos de econometría: teoría y problemas
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2017) Larios Meoño, José Fernando ; Álvarez, V. Josué ; Quineche, Ricardo
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    Investigación en economía y negocios: Metodología con aplicaciones en E-Views
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2016-09) Larios Meoño, José Fernando ; González Taranco, Carlos Enrique ; Alvarez Quiroz, Victor Josué
    La obra tiene el propósito de brindar una guía metodológica de investigación utilizando el soporte bibliográfico y el software EViews, orientada a los estudiantes universitarios que están elaborando su tesis o monografías, o se encuentren estudiando asignaturas relacionadas con la investigación. Dicho programa comprende un paquete estadístico, econométrico y un lenguaje de programación diseñado por Robert Hall en 1965, que permiten al investigador analizar datos de corte transversal, series de tiempo y datos de panel. Por su versatilidad, la demanda de este software se ha extendido del mundo académico a otros sectores involucrados en el análisis macroeconométrico, microeconómico y simulaciones en el ambiente de los negocios. El desarrollo del libro comprende dos partes. Los dos primeros capítulos se ocupan de los fundamentos de la investigación relacionados a la economía, y la importancia del software Eviews en la investigación económica y de negocios. La segunda abarca desde el capítulo 3 hasta el capítulo 16 e incluye casos de investigación aplicada a diferentes campos de la realidad socioeconómica, tales como la salud, el agua, el trabajo, el turismo y la educación, no faltando, además, los temas como macroeconomía y los negocios y finanzas internacionales. Cada caso es analizado de acuerdo a una estructura de investigación que comprende el área a investigar, título de la investigación, definición y antecedentes del problema, marco teórico, objetivos, hipótesis y variables de la investigación, modelo de análisis de investigación y conclusiones y recomendaciones. Confiamos que el libro coadyuve a atender uno de los desafíos contemporáneos de la Universidad: la formación de profesionales competitivos en un contexto global con capacidad de aportar a la solución de la problemática económico-social de nuestro país, mediante la investigación científica, de acuerdo con estándares internacionales, y sea una contribución a la comunidad científica.
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    Investigación en economía y negocios: Metodología con aplicaciones en E-Views [Archivo de datos]
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2016-09) Larios Meoño, José Fernando
    Archivos de datos para el programa E-Views empleado como material de complementario del libro titulado "Investigación en economía y negocios: Metodología con aplicaciones en E-Views".
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    Reingeniería en cátedras de econometría en USIL
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2021) Álvarez Quiroz, Víctor Josué ; Larios Meoño, José Fernando
    La elaboración del presente informe de suficiencia profesional me ha permitido rememorar toda mi trayectoria académica en la Universidad San Ignacio de Loyola (USIL) desde que ingresé como alumno de la Carrera de Economía hasta lograr la docencia de las cátedras de Econometría en la Carrera de Economía, Carrera de Economía y Finanzas y Carrera de Economía y Negocios Internacionales de nuestra Facultad de Ciencias Empresariales. Pude comparar mis dos etapas como alumno y docente en el conocimiento y aplicación de la Econometría en nuestra Universidad. Siendo alumno de pregrado en USIL me orienté al estudio de la Economía Matemática y Estadística, necesarios para comprender las clases de econometría que recibí, y evalué que era menester un punto de quiebre en la formación econométrica de los alumnos de las Carreras de Economía USIL. En julio del año 2013 acepté con honor al Coordinador de las Carreras de Economía USIL Dr. José Fernando Larios Meoño ꟷquien fuera mi maestro en el curso de Econometría II y posteriormente fue designado como Directorꟷ el gran reto de iniciar mi carrera de Docente de Econometría en USIL, y a partir de agosto del mismo año con el inicio del ciclo académico inicié la Reingeniería en las Cátedras de Econometría apoyado con el software econométrico respectivo.