Identifying Data 2015/16
Subject (*) Técnicas estatístico-econométricas aplicadas Code 611448003
Study programme
Mestrado Universitario en Banca e Finanzas
Descriptors Cycle Period Year Type Credits
Official Master's Degree 1st four-month period
 First Obligatoria 5
Language
Spanish
Teaching method Face-to-face
Prerequisites
Department Economía Aplicada 2
Coordinador
E-mail
Lecturers
Iglesias Vazquez, Emma Maria
 E-mail
emma.iglesias@udc.es
Web
General description El objetivo de esta materia es doble. Por un lado, se trata de que los alumnos conozcan las técnicas y procedimientos estadísticos y econométricos especialmente adecuados para resolver problemas reales que se plantean en el ámbito de la banca y las finanzas. En segundo lugar, que comprendan las propiedades estadísticas de estas técnicas y procedimientos para saber cuándo y cómo pueden aplicarlos.

Study programme competencies
Code Study programme competences
A13 Coñecer e aplicar, mediante ferramentas informáticas, os conceptos e teorías que constitúen a base das finanzas modernas
A14 Coñecer os instrumentos máis importantes de control de risco de mercado, de crédito e operacionais
A15 Comprender os modelos de valoración de activos financeiros; crear e xestionar carteiras de valores
A16 Utilizar instrumentos derivados coa fin de utilizalos na confección de carteiras mixtas para adecuar o grao de risco ás preferencias do inversor
B2 Planificación para a resolución de problemas.
B3 Uso adecuado dos medios e sistemas de información dispoñibles.
B4 Habilidades informáticas.
B5 Habilidades de presentación oral e escrita.
B6 Pensamento crítico e avaliación das accións propias e alleas.
B8 Capacidade de organizar e planificar, saber administrar o tempo.
B9 Capacidade para traballar baixo presión.
B11 Curiosidade, habilidades de búsqueda e xestión da información.
B15 Explotación da información dispoñible para a planificación e a toma de decisións
B16 Utilización de técnicas estatísticas e econométricas para a resolución de problemas específicos no ámbito das finanzas e a banca
B24 Posuír e comprender coñecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a menudo nun contexto de investigación
B25 Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornas novas ou pouco coñecidas dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo
B26 Que os estudantes sexan capaces de integrar coñecementos e enfrontarse á complexidade de formular xuízos a partir dunha información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas vinculadas á aplicación dos seus coñecementos e xuízos.
B27 Que os estudantes saiban comunicar as súas conclusións e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan a públicos especializados e non especializados dun modo claro e sen ambigüidades
B28 Que os estudantes posúan as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun xeito que haberá de ser en grande medida autodirixido ou autónomo.
C3 Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida.
C6 Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse.
C7 Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida.
C8 Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade.

Learning aims
Learning outcomes Study programme competences
Explotación da información dispoñible para a planificación e a toma de decisións. BJ3
BJ4
BJ5
BJ8
BJ9
Utilización de técnicas estatísticas e econométricas para a resolución de problemas específicos no ámbito das finanzas e a banca. BJ4
BJ15
BJ16
Explicación dos coñecementos instrumentais máis importantes de control dos riscos de mercado, de crédito e operacionais. AJ14
Elaboración de diagnósticos acerca do entorno económico e financeiro, para fundamentar a toma de decisións financeiras AJ15
Comprensión dos modelos de valoración de activos financeiros e adquisición de coñecementos para crear e xestionar carteiras de valores. AJ13
Formación na utilización dos instrumentos derivados co fin de usalos na confección de carteiras mixtas para adecuar o grao de risco ás preferencias do investidor. AJ16
Planificación para a resolución de problemas. BJ2
Habilidades informáticas. BJ4
Pensamento crítico e avaliación das accións propias e alleas BJ6
Curiosidade, habilidades de búsqueda e xestión da información. BJ11
Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. CC3
Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. CC6
Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida. CC7
Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade. CC8
Coñecer os instrumentos máis importantes de control de risco de mercado, de crédito e operacionais BJ16
BJ24
BJ25
BJ26
BJ27
BJ28
Comprender os modelos de valoración de activos financeiros; crear e xestionar carteiras de valores AJ13
Utilizar instrumentos derivados coa fin de utilizalos na confección de carteiras mixtas para adecuar o grao de risco ás preferencias do inversor AJ16

Contents
Topic Sub-topic
Tema 1.- INTRODUCCIÓN 1.1. Características de las series temporales económicas
1.2. Características típicas de las series temporales financieras
Tema 2.- CONCEPTOS ESTADÍSTICOS PREVIOS 2.1. Variable aleatoria
2.2. Estacionariedad
2.3. Función de autocorrelación
2.4. El operador retardo y diferenciación de una serie
2.5. La ley de las expectativas iterativas
Tema 3.- MODELOS DE SERIES TEMPORALES ESTACIONARIOS 3.1. Procesos autoregresivos
3.2. Procesos de media móvil
3.3. Procesos mixtos
3.4. Teorema de Wold
3.5. Funciones de autocorrelación de procesos estacionarios
3.6. Estimación y diagnosis
3.7. Criterios de selección de modelos
3.8. Predicción
Tema 4.- TENDENCIA, ESTACIONALIDAD, CONTRASTES DE RAICES UNITARIAS 4.1. Tendencia determinista y tendencia estocástica
4.2. Contrastes de raíces unitarias
4.3. Estacionalidad
Tema 5.- VOLATILIDAD EN SERIES FINANCIERAS. HETEROSCEDASTICIDAD CONDICIONAL 5.1. introducción
5.2. Modelos ARCH univariantes
5.3. Modelos GARCH
5.4. Estimación máximo verosímil
5.5. Diagnosis y Contrastes
Tema 6.- OTROS MODELOS DE VOLATILIDAD EN SERIES FINANCIERAS 6.1. Modelos IGARCH, FIGARCH
6.2. GARCH en media
6.3. EGARCH
6.4. Volatilidad estocástica
Tema 7.- ESTIMACIÓN Y CONTRASTES DEL CAPM (CAPITAL ASSET PRICING MODEL) 7.1. Introducción, estimación del CAPM y contrastes
Tema 8.- INTRODUCCIÓN A SERIES DE TIEMPO NO ESTACIONARIAS 8.1. Introducción a la cointegración

Planning
Methodologies / tests Competencies Ordinary class hours Student’s personal work hours Total hours
ICT practicals A13 A14 A15 A16 B28 B27 B26 B25 B24 B16 B15 B11 B9 B8 B6 B4 B3 B2 C3 C7 30 22.5 52.5
Objective test A14 A15 A16 B2 B3 B5 B6 B8 B9 B11 B15 B16 B24 B25 B26 B27 B28 C6 C7 C8 1 0 1
Guest lecture / keynote speech A13 A14 A15 A16 B2 B3 B4 B5 B6 B8 B9 B11 B15 B16 B24 B25 B26 B27 B28 C3 C6 C7 C8 18 27 45
Supervised projects A13 A14 A15 A16 B28 B27 B26 B25 B24 B16 B15 B11 B9 B8 B6 B5 B4 B3 B2 C3 C6 C7 C8 0 26.5 26.5
 
Personalized attention 0 0 0
 
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Methodologies
Methodologies Description
ICT practicals Los alumnos deben realizar, con el apoyo y dirección de los profesores, las aplicaciones empíricas que les sean propuestas.
Objective test Prueba para evaluar la capacidad que el alumno tiene para asimilar los conceptos e interrerlacionarlos.
Guest lecture / keynote speech Exposición oral, apoyada en medios audiovisuales, que incluye conceptos teóricos y ejemplos prácticos.
Supervised projects Cada alumno debe realizar, bajo tutela, un trabajo con datos reales aplicando las técnicas que se les han enseñado en el curso.

Personalized attention
Methodologies
ICT practicals
Supervised projects
Description
Para la realización de estas actividades los alumnos necesitan el asesoramiento y, en su caso, la dirección de los profesores.

Assessment
Methodologies Competencies Description Qualification
Objective test A14 A15 A16 B2 B3 B5 B6 B8 B9 B11 B15 B16 B24 B25 B26 B27 B28 C6 C7 C8 Examen escrito 70
Supervised projects A13 A14 A15 A16 B28 B27 B26 B25 B24 B16 B15 B11 B9 B8 B6 B5 B4 B3 B2 C3 C6 C7 C8 Trabajo individual de hasta 1000 palabras 30
 
Assessment comments

Aquellos alumnos cuya participación en las actividades iguale ó supere el 20% y no se presenten al examen final, serán calificados como suspensos. Para garantizar la posibilidad de que se pueda superar la materia en la segunda oportunidad (art. 18.7), el peso de la evaluación continua en la calificación deberá ser fijado entre el 30% y el 50%. Se recomienda que el criterio de evaluación de la segunda oportunidad sea el que opera en la oportunidad adelantada de la evaluación. 

Sources of information
Basic

             W. Enders (2003). Applied econometric time series. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics
Complementary

 Alexander, C. (2001). Market Models. A Guide to Financial Data Analysis. Wiley
Bauwens, L and Giot, P. (2001). Econometric Modelling of Stock Market Intraday Activity. Kluwer Academic
Box, G.E.P., Jenkins, G.M. and Reinsel, G. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control . Holden Day
Campbell, J.Y., W. Lo and A.C. MacKinlay (1997). The Econometrics of Financial Markets. Princeton: Princeton University Press
Carrascal, U., Y. González y B. Rodríguez (2001). Análisis Econométrico con Eviews.. RA-MA. Madrid
Cuthbertson (1996). Quantitative financial economics. John Wiley
Davidson J. (2000). Econometric theory. Ed. Blackwell
Granger C. W. J. y Newbold P. (1986). Forecasting economic time series. Academic Press
Greene, W. (1998). Análisis econométrico. Ed. Prentice Hall, Cap.18
Espasa, A. y Cancelo, J.R. (1993). Métodos Cuantitativos para el Análisis de la Coyuntura Económica . Alianza
Franke, J., Härdle, W. y Hafner, C.M. (2004). Statistics of Financial Markets. Springer
Gouriéroux, C. (1997). ARCH Models and Financial Applications. Springer
Hamilton, J. (1994). Time Series Analysis. Princeton U.P.
Hol, E. (2003). Empirical Studies on Volatility in Internacional Stock Markets. Kluwer Academic
Mills, T. C. and R. N. Markellos (2008). The econometrics modelling of financial time series. Cambridge University Press
Peña, D., Tiao, G.C and Tsay, R.S. (2001). A Course in Time Series Analysis. Wiley
Wooldridge, J. M. (2006). Introducción a la econometría: Un enfoque moderno (2ª ed). Madrid. Thomson

Recommendations
Subjects that it is recommended to have taken before

Subjects that are recommended to be taken simultaneously

Subjects that continue the syllabus

Other comments


(*)The teaching guide is the document in which the URV publishes the information about all its courses. It is a public document and cannot be modified. Only in exceptional cases can it be revised by the competent agent or duly revised so that it is in line with current legislation.