| Curso Predicción Empresarial | Curso Modelos de Simulación |
Predicción Empresarial
| Profesor: Antonio Pulido Dpto. Economía Aplicada antonio.pulido@uam.es |
1. Objetivos
Revisión general de las técnicas de predicción disponibles en economía y dirección de empresas, desde las más elementales (tendencias, desestacionalización, alisado exponencial,...) hasta las más complejas (modelos ARIMA, VAR, VEC y ARCH). Para cada técnica se estudian posibilidades y limitaciones, así como su aplicación a problemas reales utilizando los programas de ordenador y bases de datos pertinentes.
Adicionalmente al aprendizaje de técnicas de predicción se busca desarrollar en el alumno competencias y destrezas en línea con las nuevas exigencias del sistema europeo de crédito (ECTS). En particular, la capacidad de análisis y síntesis, la aplicación de conocimientos en la práctica, la adaptación a nuevas situaciones y las habilidades de comunicación y trabajo en equipo.
2. Programa
Unidad 1. Contexto de la predicción en economía y administración de empresas
1.1.-Predicción, futuro y toma de decisiones
1.2.-Predicción económica y empresarial: campos de aplicación
1.3.-Centros mundiales y fuentes de predicción económica
1.4.-Clasificación de las técnicas de predicción
1.5.-Tipología: horizonte de predicción, medios e información
1.6.-Cinco reglas sobre predicción
1.7.-Fundamentación científica de la predicción: antecedentes históricos
1.8.-Etapas genéricas del proceso de predicción/ simulación
Unidad 2. Técnicas elementales de predicción
2.1.-Predicción elemental sin información histórica
2.2.-Información histórica: componentes de una serie económica
2.3.-Medias móviles
2.4.-Alisado exponencial sin tendencia: el alisado simple
2.5.- Alisados con tendencia
2.6.-Ajuste con funciones matemáticas
2.7.-Predicción en series con componente estacional
2.8.-¿Qué técnica utilizar?
Unidad 3. Modelos ARIMA
3.1.-Conceptos previos I: Modelos AR
3.2.-Conceptos previos II: Modelos MA y modelos ARMA
3.3.-Modelos ARIMA: estacionariedad en media y varianza
3.4.-El orden de integrabilidad en la identificación de los modelos ARIMA
3.5.-La identificación de los modelos ARIMA: funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial
3.6.-Estacionalidad y modelos ARIMA
3.7.-Una visión de conjunto: Fases de aplicación de la metodología ARIMA
3.8.-Estimación, contraste y predicción
3.9.-Análisis de intervención
Unidad 4.- Técnicas avanzadas de predicción
4.1.-Modelos de Vectores Autorregresivos (VAR): Especificación y estimación
4.2.-Número de retardos y simulación en modelos VAR
4.3.-Modelos de Vectores de Corrección de Error (VEC)
4.4.-Modelos Autorregresivos Condicionales Heterocedásticos (ARCH)
3. Bibliografía y páginas web a consultar
Curso on-line
Disponible en www.uam.es/predysim
Manual de referencia
Pulido, A. y López, A. (1999), Predicción y simulación aplicada a la economía y gestión de empresas , Pirámide.
Bibliografía complementaria especialmente relevante
• Adams, F.G. (1986), The Business forecasting revolution , Oxford University Press
• Aznar, A. y Trivez, F.J. (1993), Métodos de predicción en Economía , Ariel
• Hamel, G. y Prahalad, C.K. (1995), Compitiendo por el futuro , Ariel
• Jarret, J. (1987), Business forecasting methods , Basil Blackwell
• Otero, J.M. (1993), Econometría, series temporales y predicción , Ed. AC.
• Pulido, A. (1998), Una apuesta por el futuro . Predicciones y profecías económicas , Pirámide
• Pulido, A. y Pérez, J. (2001), Modelos econométricos , Pirámide
• Uriel, E. (1985), Análisis de series temporales . Modelos ARIMA , Paraninfo
Páginas web especialmente recomendadas
• Instituto L.R. Klein/ Centro Stone
• Centro de Predicción Económica
• FUNCAS, panel de previsiones
• Instituto Complutense de Análisis Económico
• Instituto Flores de Lemus, univ. Carlos III
• Otras páginas incluidas en el curso on-line
• Institute of Business Forecasting
• Stratfor Strategic Forecasting
4. Actividades y proceso de aprendizaje
Cada sesión semanal (2 horas) se divide en tres partes:
• Exposición del profesor
• Discusión y presentaciones de alumnos
• “One-minute paper”
Dentro del planteamiento de los créditos ECTS europeos, cada hora de clase se complementa con otras actividades guiadas de los alumnos. Estas actividades se programan para que no excedan de una hora y media por hora lectiva, incluido el tiempo de estudio y preparación de todo tipo de pruebas.
Las actividades programadas son las siguientes:
Unidad 1
• Visitar páginas web de instituciones que realizan predicciones económicas. Realizar un breve informe y defenderlo públicamente. Esta actividad puede realizarse por equipos (actividad 1 del curso on line)
• Discutir sobre la utilidad práctica para las empresas de un Centro de Predicción Económica (lectura adicional 1), la razón de ser de las discrepancias de predicción (lectura 2) y la revisión de predicciones (lectura 3)
• Planteamiento por equipos de un proceso completo de predicción para un caso práctico a elegir, con indicación de etapas y utilización de resultados (actividad 2 del curso on line)
• Revisión de un test de autoevaluación
Unidad 2
• Selección de indicadores y análisis previo para una macromagnitud o sector
• Realización de dos casos consecutivos sobre alisado exponencial en sus diferentes variantes
• Debate sobre posibilidades prácticas de las aplicaciones realizadas
• Revisión de un test de autoevaluación
Unidad 3
• Tratamiento de una serie temporal con procedimientos automáticos
• Caso de aplicación: Una aplicación de la metodología ARIMA al IPC de España
• Autoevaluación: Test y preguntas breves
Unidad 4
• Una visión de conjunto
• Test de autoevaluación
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