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ECONOMETRÍA PRÁCTICA: Fundamentos de Series de Tiempo
Versión Preliminar
Agradecemos de Antemano Comentarios

Ramón A. Castillo Ponce
Rogelio Varela Llamas

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ECONOMETRÍA PRÁCTICA: Fundamentos de Series de Tiempo
INDICE
Introducción ………………………………………………………………………………...7
Parte I: Modelos Univariados …………………………………………………………...10
Capítulo 1: Modelos ARMA ………………………………………………………………10
1.1 . Preliminares………………………..………………………………………………...10
1.2 . Modelos Básicos …………………… ………………………………………………12
1.3 . Relación entre los Modelos AR y MA …………………………………...……..........17
1.4 . Funciones de Autocovarianza y Autocorrelación ………………………...………….19
1.5 . Sugerencia de Procedimiento Práctico …………..…………………………………...23
Capítilo 2: Estacionariedad …………………………………………………………...…...34
2.1. Concepto……...………………………………………………………………………34
2.2 . Identificación de Estacionariedad: Primera Aproximación ……………………..…...39
2.3 . Ejemplo Numérico: el Producto Interno Bruto de México ……..……………………44
Capítulo 3: Raíces Unitarias ……………………………………………………………....50
3.1 . Concepto ……………..………………………………………………………………50
3.2 . Pruebas Básicas de Raíz Unitaria ……………………………………..……………..54
3.3 . Pruebas de Raíz Unitaria sobre Series que Presentan Corte Estructural ……..….......57
3.4. Ejercicio práctico de RaícesUnitarias ……………………...…………………….......59
Capítulo 4: Series Integradas y los Modelos ARMA ……………………………………...66
4.1 . Definición ………...…...…………………………………………………………......66
4.2 . Tratamiento de la Estacionalidad en los Modelos ARIMA ………………..…….......67
4.3 . Ejemplo para Modelos ARIMA: Indice e Volumen Físico de la Producción
Manufacturera ………………………………………………………………………...70
Capítulo 5: Temas Selectos deModelos Univariados …………………………………….91
5.1 . Criterios para Evaluar la Capacidad Predictiva ………………………………..…….91
5.2 . Promedio Simple y Promedio Móvil ………………………………..……………….93
5.3 . Suavizamiento Exponencial Simple y Doble ………………………..………………97
5.4 . Suavizamiento Exponencial Lineal Ajustado a la Tendencia …………………..…..103
5.5 . Suavizamiento Exponencial para Tendencia y Estacionalidad Multiplicativa…..…106
5.6. Filtro Hodrick-Prescott ……………………………………………………......……109
5.7. La Tendencia y Estacionalidad en los Modelos Clásicos de Regresión …….…........112

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Parte II: Modelos Multivariados ………………………………………………………117
Capítulo 6: Introducción a los Sistemas Multivariados ………………………………….117
6.1. Fundamentos ………………………...…………………………………….………...117
Capítulo 7: Cointegración ……………………………………………………………......126
7.1.Concepto ……...…………………………………………………………….……….126
7.2 . Metodologías de Cointegración ……………..…………………………….……......128
Capítulo 8: Introducción al Análisis VAR’s y la Metodología de Cointegración de
Johansen ……………………………………………………………………..159
8.1. Fundamentos ………………………………...…………………………….…….......159
8.2 . Metodología de Johansen …………..…………………………………….…………164
8.3. Ejercicio Práctico: Función de Consumo………………………………...………….168
Capítulo 9: Temas Selectos en el Análisis de VAR’s ……………………………………179
9.1. Causalidad Según Granger …………………...……………………………………...179
9.2. Función Impulso-Respuesta ………………………..……………………………….186
9.3. Descomposición de la varianza …………..…………………………………………190
9.4. Descomposición tendencia – ciclo ……………………………………………..…...193
Bibliografía ………………………………………………………………………………204

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Parte I: Modelos UnivariadosCapítulo 1: Modelos ARMA
En esta primera parte del libro el análisis se centra en los modelos univariados de series de
tiempo, que de acuerdo con Box y Jenkins (1970), son representaciones muestrales de un
proceso estocástico. Estos modelos presentan la característica de que la variable objeto de
estudio depende de su propia evolución histórica. En el presente capítulo se puntualizarán
conceptosbásicos en la construcción de modelos se series de tiempo y se introducirán las
especificaciones univaridas más comúnmente estudiadas.
1.1. Preliminares
Definimos una serie de tiempo como un conjunto de observaciones repetidas de la misma
variable tal como:

{y1 , y 2 ,....., yT }

Donde los sufijos representan el...