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Academic Year: 2020/21

525 - Master's in Economics

61348 - New Macroeconometric models


Teaching Plan Information

Academic Year:
2020/21
Subject:
61348 - New Macroeconometric models
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
525 - Master's in Economics
ECTS:
3.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject Type:
Optional
Module:
---

1. General information

1.1. Aims of the course

.

1.2. Context and importance of this course in the degree

.

1.3. Recommendations to take this course

.

2. Learning goals

2.1. Competences

.

2.2. Learning goals

.

2.3. Importance of learning goals

.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

 

Course assessment will be onsite. In the case of a new pandemic wave assessment will become partly online or fully online. It should be noted that in any online assessment task the student performance may be recorded, following the regulations described in: “https://protecciondatos.unizar.es/sites/protecciondatos.unizar.es/files/users/lopd/gdocencia_reducida.pdf”_

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented, such as lectures, student participation, autonomous work (preparation of lectures, exercises or essays) and study of the course contents. Computer-related resources might be required in some topics.

All lectures and seminars will be imparted on site. In the case of a new health emergency caused by the current pandemic all teaching will be moved online.

4.2. Learning tasks

The course includes the following learning tasks: 

  • Lectures (20 hours): compulsory attendance
  • Autonomous work (45 hours): homework preparation and study of the course contents
  • Presentation and discussion of homework (10 hours): compulsory attendance

4.3. Syllabus

The course will address the following topics:

Topic 1. Presentation

1.1. DSGE models, calibration and estimation

1.2. Dynare and Octave

Topic 2. Solution of stacionary DSGE models

2.1. A fundamental distintion: determinist and stochastic models

2.2. Introduction of an example

2.3. The structure of a .mod file in Dynare

2.4. Preamble

2.5. Model specification

2.6. Steady estate and/or initial values

2.7. The inclusion of shocks

2.8. The selected computation

2.9. The complete file

Topic 3. Estimation of stationary DSGE models

3.1. Introduction of an example

3.2. Declaration of variables and parameters

3.3. Model declaration

3.4. Declaration of observed variables

3.5. Steady estate

3.6. Declaration of a priori distributions

3.7. Launching the estimation

3.8. The complete .mod file

3.9. Interpreting the output

Topic 4. Solution of non-stationary DSGE models

4.1. The characteristics of a non-stationary model

4.2. Introduction of an example

4.3. Declaration of variables and parameters

4.4. The origin of the non-stationarity

4.5. Transforming the non-stationary variables to stationary ones

4.6. Preamble

4.7. Model specification

4.8. Steady estate and/or initial values

4.9. The inclusion of shocks

4.10. The selected computation

4.11. The complete .mod file

Topic 5. Estimation of non-stationary DSGE models

5.1. The link between the stationary variables and the data

5.2. The block of the resulting model in the .mod file

5.3. Declaration of observed variables

5.4. Declaration of trends in the observed variables

5.5. Steady estate

5.6. Declaration of a priori distributions

5.7. Launching the estimation

5.8. The complete .mod file

5.9. Summing-up

4.4. Course planning and calendar

Provisional calendar of sessions:  

Session

Topic

1

Introduction. DSGE model, calibration and estimation. Dynare and Octave

2

Solution of DSGE stationary models

3

Solution of DSGE stationary models

4

Solution of DSGE stationary models. Homework presentation

5

Estimation of DSGE stationary models

6

Estimation of DSGE stationary models

7

Estimation of DSGE stationary models. Homework presentation

8

Estimation of DSGE stationary models. homework presentation

9

Solution of DSGE non-stationary models

10

Solution of DSGE non-stationary models

11

Solution of DSGE non-stationary models. Homework presentation

12

Estimation of DSGE non-stationary models

13

Estimation of DSGE non-starionary models

14

Estimation of DSGE non-stationary models. Homework presntation

15

Exam

 

4.5. Bibliography and recommended resources

  • Mancini, Tommaso. Dynare: user guide /Tommaso Mancini. Mimeo, 2014
  • Dynare: Reference manual, versión 4.4.3 / Adjemian, Stéphane... [et al.] 2014


Curso Académico: 2020/21

525 - Máster Universitario en Economía

61348 - Nuevos modelos macroeconométricos


Información del Plan Docente

Año académico:
2020/21
Asignatura:
61348 - Nuevos modelos macroeconométricos
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
525 - Máster Universitario en Economía
Créditos:
3.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

Dada la generalización de su uso, los economistas que hoy en día quieren moverse en el ámbito de la macroeconomía al más alto nivel deben ser capaces de entender y usar los programas con los que explotar todas las potencialidades de los modelos DSGE (Dinámicos, Estocásticos de Equilibrio General). Eso es lo que permite Dynare, programa a cuya aplicación se dedica el curso. Su dominio permite cumplir los siguientes objetivos específicos:

 

Primero, introducir las características generales de los modelos macroeconómicos, tanto los rasgos neoclásicos como los neo-keynesianos.

 

En segundo lugar, llegar a adquirir soltura en la solución y simulación de los modelos dinámicos apropiados para las diferentes situaciones que suelen plantearse en general. Especialmente se caracterizarán los enfoques para los modelos estacionarios y no estacionarios.

 

En tercer lugar, el alumno debe alcanzar los conocimientos suficientes para  de responder a las preguntas que se puedan plantear según el tipo de comportamiento de las economías que quiera representar con este tipo de modelos.

 

En cuarto lugar, estimar modelos de cualquier característica planteados para economías concretas.

 

Todo ello se hace siguiendo las instrucciones de la plataforma Dynare, en especial su User's Guide, su Reference Manual, la página web, el foro, etc.

 

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Es imprescindible que los métodos para hacer operativos los modelos de la macroeconomía que se consideran más desarrollados sean transmitidos en un máster a todos aquellos alumnos que estén interesados en la representación del comportamiento agregado de las economías.

 

No sólo se pueden representar con ellos cuestiones de equilibrio parcial sino, sobre todo, de equilibrio general o, incluso, las que consideran interrelaciones entre distintas economías. Y ello puede hacerse tanto en la perspectiva de corto como en la de largo plazo o en ambas simultáneamente.

 

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

El curso tiene carácter autocontenido, por lo que no es necesario ningún requisito especial para ser seguido, con la excepción de conocimientos informáticos básicos que son hoy en día de uso generalizado.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será competente para:

 

1. Conocer los elementos que tiene que considerar como básicos para poder representar numéricamente el comportamiento agregado de una economía según los objetivos que se persigan.

 

2. Introducir en el lenguaje de Dynare esos elementos que los programas necesitan para poder ser operativos.

 

3. Entender los elementos básicos de la programación de Dynare para resolver estos modelos y poder dar respuesta a las demandas que se le formulen desde esta solución.

 

4. Obtener resultados de simulación, estimación y predicción de las economías en la que esté interesado.

 

 

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados:

 

a) Que conoce los elementos fundamentales del paquete informático Dynare para modelos dinámicos y estocásticos de equilibrio general (modelos DSGE).

 

b) Que sabe programar, resolver analítica y numéricamente, simular, predecir y estimar modelos macroeconómicos de la síntesis neokeynesiana con Dynare.

 

c) Que puede formular por sí mismo modelos DSGE para una economía con cualquier característica de preferencias, horizonte temporal, rigideces en el mercado de bienes o de inputs, con expectativas racionales o no y con cualquier regla de políticas fiscal y monetaria, dotados de los requisitos necesarios para que puedan hacerse operativos en el paquete informático Dynare.

 

d) Que es capaz de diseñar ejercicios de simulación de cualquier tipo de economía en los que determinar las consecuencias de políticas fiscales, monetarias o estructurales con el paquete informático Dynare.

 

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Hoy en día los bancos centrales de los países desarrollados y las agencias de previsión de gobiernos y entidades privadas utilizan, para representar el funcionamiento de las economías, para predecir y para simular el resultado de políticas económicas, tanto en el corto como en el largo plazo, un tipo de modelos que se denominan DSGE (dinámicos, estocásticos de equilibrio general). Son modelos que se pueden considerar como una síntesis de los modelos neoclásicos y neo-keynesianos, porque combinan aspectos de las dos perspectivas, que eran antagónicas hace un tiempo y ahora son complementarias.

 

Simultáneamente se han desarrollado plataformas para facilitar su uso, como Dynare, que es preciso saber utilizar y que permite la interacción entre usuarios. A facilitar el acceso al uso de estas plataformas y estos modelos va destinado el curso. Saber utilizar y explotar con sus herramientas los modelos DSGE que se usan actualmente es, no sólo recomendable, sino imprescindible para estar al tanto de cómo se representan y justifican las interpretaciones de la realidad macroeconómica a nivel global en el mundo desarrollado. Este lenguaje es tremendamente útil para resolver, simular, estimar y predecir los efectos de shocks externos, estructurales y/o de las políticas económicas.

 

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación

 

Nota: Está previsto que la evaluación se realice de manera presencial pero si las circunstancias sanitarias lo requieren, se realizará de manera semipresencial u online

Sistema de evaluación

Ponderación mínima

Ponderación máxima

Trabajos realizados, presentación de estos y participación en las clases

0%

50%

Examen final

50%

100%

De acuerdo a lo dispuesto en el Reglamento de Normas de Evaluación de la UZ, existirá la posibilidad de una prueba global de evaluación.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en los siguientes elementos, que se exponen a continuación.

 

Combinación de exposición teórica por parte del profesor con la participación activa del alumno en los diferentes temas objeto de estudio. El alumno deberá preparar para algunas clases lecturas, problemas o trabajos planteados por el profesor.

 

En  el desarrollo de la mayor parte de los temas se utilizarán recursos informáticos, de los que se supone que dispone el alumno.

 

En el proceso de aprendizaje es necesario el estudio y el esfuerzo individual del alumno para los trabajos prácticos.

 

Está previsto que las clases sean presenciales. No obstante, si fuese necesario por razones sanitarias, las clases podrán impartirse de forma semipresencial u online.

 

4.2. Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades:

Actividad formativa

Nº Horas

% Presencialidad

 Asistencia a clases teóricas

20

100%

 Preparación de trabajos y estudio independiente del alumno

45

--------

 Presentación y defensa de los trabajos realizados

10

100%

4.3. Programa

Programa

 

1. Presentación

1.1. Modelos DSGE, calibración y estimación.

1.2. Dynare y Octave

 

2. Solución de modelos DSGE estacionarios

2.1. Una distinción fundamental: modelos deterministas y estocásticos

2.2. Introducción de un ejemplo

2.3. La estructura .mod de Dynare

2.4. Preámbulo 

2.5. Especificación del modelo 

2.6. Estado estacionario y/o valores iniciales

2.7. La inclusión de los shocks

2.8. La computación seleccionada

2.9. El fichero completo

 

3. Estimación de modelos DSGE estacionarios

3.1. Introducción de un ejemplo

3.2. Declaración de variables y parámetros 

3.3. Declaración del modelo 

3.4. Declaración de variables observables

3.5. Estado estacionario 

3.6. Declaración de valores a priori 

3.7. Lanzamiento de la estimación 

3.8. El fichero .mod completo

3.9. Interpretación del output output 

 

4. Solución de modelos DSGE no estacionarios

4.1. Las características de un modelo no estacionario 

4.2. Introducción de un ejemplo

4.3. Declaración de variables y parámetros 

4.4. El origen de la no estacionariedad 

4.5. Estacionarización de las variables 

4.6. Preámbulo 

4.7. Especificación del modelo 

4.8. Estado estacionario y/o valores iniciales

4.9. La inclusión de los shocks

4.10. La computación seleccionada

4.11. El fichero completo

 

5. Estimación de modelos DSGE no estacionarios

5.1. Vinculación de las variables estacionarias con los datos 

5.2. El bloque del modelo resultante en el fichero .mod  

5.3. Declaración de variables observable

5.4. Declaración de tendencias en las variables observables

5.5. Estado estacionario

5.6. Declaración de valores a priori 

5.7. Lanzamiento de la estimación 

5.8. El fichero .mod completo

5.9. Recapitulación 

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

 

Sesión                                        Apartados

 

1                       Introducción. Modelos DSGE, calibración y estimación. Dynare y Octave

2                       Solución de modelos DSGE estacionarios

3                       Solución de modelos DSGE estacionarios

4                       Solución de modelos DSGE estacionarios. Prácticas

5                       Estimación de modelos DSGE estacionarios

6                       Estimación de modelos DSGE estacionarios

7                       Estimación de modelos DSGE estacionarios. Prácticas

8                       Estimación de modelos DSGE estacionarios. Prácticas

9                       Solución de modelos DSGE no estacionarios

10                     Solución de modelos DSGE no estacionarios

11                     Solución de modelos DSGE no estacionarios. Prácticas

12                     Estimación de modelos DSGE no estacionarios

13                     Estimación de modelos DSGE no estacionarios

14                     Estimación de modelos DSGE no estacionarios. Prácticas

15                     Examen

 

Las fechas clave de la asignatura son las referidas al final del plazo en el que deben entregarse los ejercicios, que son esenciales para avanzar en el proceso de aprendizaje.

 

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

  • Mancini, Tommaso. Dynare: user guide /Tommaso Mancini. Mimeo, 2014
  • Dynare: Reference manual, versión 4.4.3 / Adjemian, Stéphane... [et al.] 2014