Llicenciatura en Administració i Direcció d'Empreses (3323)
Llicenciatura en Administració i Direcció d'Empreses (3323)

Tècniques de Previsió(10145) 

Tema 1. Introducció

1.1. La importància de les tècniques de previsió en l'anàlisi conjuntural.
1.2. Els models economètrics en oposició als models univariants.
1.3. Dades bàsiques per a l'anàlisi de la conjuntura a Espanya i a Catalunya.
1.4. Algunes fonts de dades a Internet: Banc d'Espanya ( www.bde.es), Subdirecció General de Planificació i Conjuntura ( www.meh.es), Instituto Nacional de Estadística ( www.ine.es), INEM ( www.inem.es), Institut d'Estadística de Catalunya ( www.idescat.es).

Tema 2. Models ARIMA (I): introducció

2.1. Famílies de models ARIMA. Notació.
2.2. Condicions d'estacionarietat i d'invertibilitat.
2.3. Fases en l'especificació d'un model economètric.

Tema 3. Models ARIMA (II): identificació

3.1. Arrels unitàries.
3.2. La FACT i la FACP.
3.3. Transformacions de les dades.
3.4. Elements determinístics: efecte Pasqua, efecte calendari i efecte dia de la setmana.

Tema 4. Models ARIMA (III): estimació i diagnòstic

4.1. Procediments d'estimació.
4.2. Estadístiques per al diagnòstic.  

Tema 5. Models ARIMA (IV): predicció

5.1. Còmput de prediccions.
5.2. La funció de predicció final.
5.3. Exemples.  

Tema 6. Descomposició de senyals: procediments elementals

6.1. Components: tendència, cicle, estacionalitat i component irregular.
6.2. Procediments que integren la predicció i la descomposició de senyal: allisament exponencial simple i amb doble paràmetre i Holt-Winters.
6.3. Mètodes de desestacionalització: ràtio de mitjanes mòbils, X11 i dummies.
6.4. Mètodes d'obtenció de la tendència: el filtre de Hodrick-Prescott.  

Tema 7. Descomposició de senyals (II): procediments avançats

7.1. Models estructurals de sèries temporals.

7.2. Models multivariants de sèries temporals: una introducció.

Tema 8. Informes de conjuntura (I): elements bàsics

8.1. Anàlisi de formes alternatives d'elaborar informes de conjuntura.

8.2. Taxes de creixement alternatives: avantatges i inconvenients.

8.3. El centrat de les taxes.

Tema 9. Informes de conjuntura (II): metodologia per a la seva elaboració

9.1. Avaluació de la dada observada.

9.2. Anàlisi d'esdeveniments especials.

9.3. Valoració de l'evolució de la tendència.

9.4. Elaboració de prediccions a diferents terminis.

9.5. Expectatives de creixement a mig termini.

9.6. Avaluació de la millora o de l'empitjorament a curt i a mig termini.

Tema 10. Informes de conjuntura (III): metodologia avançada

10.1. Indicadors sintètics versus indicadors simples.

10.2. Anàlisi factorial i indicadors sintètics.

10.3. Exemple: un indicador sintètic per a l'output del sector de la construcció.

Bibliografia

ESPASA, A.; CANCELO, J. R. (eds.). Métodos cuantitativos para el análisis de la coyuntura económica. Madrid: Alianza, 1993.

PEIRO, A.; URIEL, E. Introducción al análisis de series temporales: modelos ARIMA. Madrid: AC, 2000.

PEÑA, D. Estadística: modelos y métodos. Modelos lineales y series temporales. 2a ed. Madrid: Alianza Universidad Textos, 1989. Vol. 2.

PULIDO, A. Predicción económica y empresarial. Madrid: Pirámide, 1989.