Plan docente de la asignatura

 

 

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Datos generales

 

Nombre de la asignatura: Análisis Financiero Multivariante

Código de la asignatura: 568970

Curso académico: 2021-2022

Coordinación: Helena Chulia Soler

Departamento: Departamento de Econometría, Estadística y Economía Aplicada

créditos: 2,5

Programa único: S

 

 

Horas estimadas de dedicación

Horas totales 62.5

 

Actividades presenciales y/o no presenciales

22.5

 

-  Teórico-práctica

Presencial y no presencial

 

15

 

-  Prácticas de ordenador

Presencial y no presencial

 

7.5

Trabajo tutelado/dirigido

20

Aprendizaje autónomo

20

 

 

Competencias que se desarrollan

 

Competencias básicas y generales

— Capacidad para poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo o la aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

— Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con el área de estudio.

— Capacidad para comunicar conclusiones (y los conocimientos y razones últimas que las sustentan) a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

— Habilidades de aprendizaje que permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

— Habilidad para hablar bien en público.


Competencias específicas

— Capacidad para aplicar técnicas matemáticas y estadísticas para la modelización actuarial y financiera.

— Capacidad para iniciarse en el mundo de la investigación actuarial y financiera.

— Capacidad para realizar los cálculos actuariales y financieros utilizando programas informáticos.

— Habilidad para actuar profesionalmente en el ámbito actuarial y financiero con un considerable grado de independencia.

 

 

 

 

Objetivos de aprendizaje

 

Referidos a conocimientos

— Conocer los fundamentos teóricos y prácticos relativos a la modelización multivariante de series temporales financieras mediante modelos vectoriales autorregresivos (VAR) y modelos de corrección de error (VECM).

— Entender el concepto de cointegración.

 

Referidos a habilidades, destrezas

— Saber estimar modelos multivariantes de series temporales para representar las interrelaciones entre variables financieras.

— Comparar modelos alternativos para analizar la relación entre variables financieras.

— Saber estimar e interpretar las funciones impulso-respuesta.

— Aplicar los contrastes de cointegración.

— Analizar críticamente artículos de investigación en el ámbito financiero.

— Saber redactar un trabajo aplicado de econometría de forma rigurosa.

 

 

 

Bloques temáticos

 

1. Procesos vectoriales autorregresivos (VAR)

1.1. Proceso VAR(p)

1.2. Estacionariedad del proceso VAR

1.3. Estimación del VAR, selección del modelo VAR y diagnosis del modelo VAR

1.4. Causalidad en el sentido de Granger

1.5. Función impulso-respuesta

1.6. Descomposición de la varianza

2. Cointegración

2.1. Definición

2.2. Test de cointegración

2.3. Modelo de corrección de error

2.4. Aplicación práctica

 

 

Metodología y actividades formativas

 

El curso se compone de sesiones teórico-prácticas semanales en las que el alumnado debe participar después de haber leído el material facilitado previamente. Por otro lado, se resuelven casos prácticos con ordenador, y debe redactarse un ejercicio práctico correspondiente a cada uno de los bloques de la asignatura en los que se muestre el dominio de la materia. También se presentan y debaten, en grupo, artículos de investigación de cada bloque.

En caso de cese de la docencia presencial de la asignatura como consecuencia de la COVID-19, la metodología y los sistemas de evaluación de este plan docente no tendrán vigencia y se adaptarán al nuevo escenario.

 

 

Evaluación acreditativa de los aprendizajes

 

Al final de cada bloque se propone un ejercicio que se debe resolver y entregar en la fecha fijada. Estos ejercicios se encaminan a evaluar la habilidad práctica del alumnado a la hora de aplicar y desarrollar los conceptos explicados durante las clases. Además, el alumnado también debe presentar de forma oral (en grupo o individualmente) un artículo de investigación de entre los propuestos por el profesorado.

La evaluación continua de la asignatura incluye:

  • Dos ejercicios correspondientes a los dos bloques de la asignatura. Cada ejercicio representa el 35% de la calificación final.
  • Presentación oral, en grupo o de forma individual, de un artículo de investigación. Esta presentación junto con la participación en el debate posterior a las presentaciones por parte de todo el alumnado representa el 30% de la calificación final.

En caso de cese de la docencia presencial de la asignatura como consecuencia de la COVID-19, la metodología y los sistemas de evaluación de este plan docente no tendrán vigencia y se adaptarán al nuevo escenario.

 

Evaluación única

La evaluación única consiste en una prueba presencial con cinco ejercicios.

En caso de reevaluación el proceso será el mismo que para la evaluación única.

No se establece ninguna condición previa para que un estudiante pueda presentarse en la reevaluación. Por lo tanto, puede presentarse a la reevaluación de una asignatura cualquiera el estudiante que no lo haya superado previamente (tanto si ha suspendido cómo si no se ha presentado).

 

 

 

Fuentes de información básica

Consulteu la disponibilitat a CERCABIB

Libro

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Catàleg UB  Enllaç

Lütkepohl, H. (1993), Introduction to Multiple Time Series Analysis, 2edn, Springer Verlag, Germany.

Catàleg UB  Enllaç

Tsay, Ruey  S. (2005), Analysis of Financial Time Series, Wiley.

Catàleg UB  Enllaç