II. Autoridades y personal. - B. Oposiciones y concursos. MINISTERIO DE ASUNTOS ECONÓMICOS Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL. Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado. (BOE-A-2022-16053)
Resolución de 26 de septiembre de 2022, de la Subsecretaría, por la que se convoca proceso selectivo para ingreso, por el sistema general de acceso libre, en el Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado.
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Lunes 3 de octubre de 2022
IV.
Sec. II.B. Pág. 135304
Modelos econométricos
Tema 1. Modelos causales y no causales. Datos. Modelos estructurales.
Exogeneidad. Modelo de ecuaciones lineales simultáneas. Conceptos de identificación.
Modelos de una sola ecuación. Modelo de resultados potenciales. Modelización causal y
estrategias de estimación. Datos observacionales. Datos de experimentos sociales.
Datos de experimentos naturales.
Tema 2. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada I. Análisis de
regresión con datos de sección cruzada. El estimador de Mínimos Cuadrados. Ordinarios
(MCO). Valor esperado y varianza el estimador MCO. Eficiencia.
Tema 3. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada II.
Distribución en el muestreo de los estimadores MCO. Intervalos de confianza y
contrastes de hipótesis. Comportamiento asintótico del estimador mínimo cuadrático.
Consitencia. Normalidad e inferencia asintótica.
Tema 4. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada III. Temas
adicionales en el análisis de Regresión Múltiple. Efectos del cambio de escala sobre los
estimadores MCO. Formas funcionales, selección de modelos, predicción y análisis
residual.
Tema 5. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada IV.
Heterocedasticidad. Consecuencias para los MCO. Inferencia robusta a la
heterocedasticidad en la estimación MCO. Tests de heterocedasticidad. Estimación por
Mínimos Cuadrados Ponderados.
Tema 6. Otras técnicas de estimación. El estimador de momentos. Estimación por
el método generalizado de los momentos (GMM), Regresión cuantílica, Estimador
diferencias en diferencias.
Tema 7. Tests de especificación y selección de modelos. Introducción. m-Tests. Test
de Hausman. Tests para algunos errores comunes de especificación. Discriminación
entre modelos no anidados. Consecuencias de los tests. Diagnosis de modelos.
Tema 8. Endogeneidad y estimación con variables instrumentales. Fuentes de
endogeneidad. Variables instrumentales. Estimación con variables instrumentales.
Estimación de mínimos cuadráticos bietápicos. Contrastes de endogeneidad. Modelos de
ecuaciones simultáneas.
Tema 9. Modelos de panel lineales. Modelos de datos apilados. Modelo de efectos
fijos y su estimación. Modelo de efectos aleatorios y su estimación. Modelos de efectos
fijos vs. modelos de efectos aleatorios.
Tema 10. Procesos estocásticos estacionarios. Series temporales. Procesos
estocásticos estacionarios en sentido estricto y débil. Medias, varianzas y
autocovarianzas, ergodicidad. Ruido blanco. El espectro y su estimación. Procesos AR y
MA. Procesos ARIMA y SARIMA.
Tema 11. Modelos con tendencias. Raíces Unitarias. Eliminación de tendencias.
Contrastes de raíces unitarias. Cambio estructural. Tendencias y Descomposición
Univariante.
Tema 12. Modelos de series temporales multiecuacionales. Análisis de Intervención
y Funciones de Transferencia. Análisis VAR. Estimación e Identificación VAR. Función
Impulso-Respuesta. VAR-Estructural.
Tema 13. Modelos de Cointegración y de Corrección del Error. Cointegración y
tendencias comunes. Cointegración y corrección del error. Tests de cointegración: EngleGranger y Johansen.
Tema 14. Ajuste estacional, desagregación temporal y calibrado de series
temporales. Introducción. Componentes deterministas, ajuste de calendario. Métodos no
paramétricos y paramétricos de ajuste estacional, la descomposición canónica.
Problemas prácticos. Desagregación temporal. Calibrado, benchmarking y reconciliación.
cve: BOE-A-2022-16053
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 237
Lunes 3 de octubre de 2022
IV.
Sec. II.B. Pág. 135304
Modelos econométricos
Tema 1. Modelos causales y no causales. Datos. Modelos estructurales.
Exogeneidad. Modelo de ecuaciones lineales simultáneas. Conceptos de identificación.
Modelos de una sola ecuación. Modelo de resultados potenciales. Modelización causal y
estrategias de estimación. Datos observacionales. Datos de experimentos sociales.
Datos de experimentos naturales.
Tema 2. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada I. Análisis de
regresión con datos de sección cruzada. El estimador de Mínimos Cuadrados. Ordinarios
(MCO). Valor esperado y varianza el estimador MCO. Eficiencia.
Tema 3. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada II.
Distribución en el muestreo de los estimadores MCO. Intervalos de confianza y
contrastes de hipótesis. Comportamiento asintótico del estimador mínimo cuadrático.
Consitencia. Normalidad e inferencia asintótica.
Tema 4. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada III. Temas
adicionales en el análisis de Regresión Múltiple. Efectos del cambio de escala sobre los
estimadores MCO. Formas funcionales, selección de modelos, predicción y análisis
residual.
Tema 5. Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada IV.
Heterocedasticidad. Consecuencias para los MCO. Inferencia robusta a la
heterocedasticidad en la estimación MCO. Tests de heterocedasticidad. Estimación por
Mínimos Cuadrados Ponderados.
Tema 6. Otras técnicas de estimación. El estimador de momentos. Estimación por
el método generalizado de los momentos (GMM), Regresión cuantílica, Estimador
diferencias en diferencias.
Tema 7. Tests de especificación y selección de modelos. Introducción. m-Tests. Test
de Hausman. Tests para algunos errores comunes de especificación. Discriminación
entre modelos no anidados. Consecuencias de los tests. Diagnosis de modelos.
Tema 8. Endogeneidad y estimación con variables instrumentales. Fuentes de
endogeneidad. Variables instrumentales. Estimación con variables instrumentales.
Estimación de mínimos cuadráticos bietápicos. Contrastes de endogeneidad. Modelos de
ecuaciones simultáneas.
Tema 9. Modelos de panel lineales. Modelos de datos apilados. Modelo de efectos
fijos y su estimación. Modelo de efectos aleatorios y su estimación. Modelos de efectos
fijos vs. modelos de efectos aleatorios.
Tema 10. Procesos estocásticos estacionarios. Series temporales. Procesos
estocásticos estacionarios en sentido estricto y débil. Medias, varianzas y
autocovarianzas, ergodicidad. Ruido blanco. El espectro y su estimación. Procesos AR y
MA. Procesos ARIMA y SARIMA.
Tema 11. Modelos con tendencias. Raíces Unitarias. Eliminación de tendencias.
Contrastes de raíces unitarias. Cambio estructural. Tendencias y Descomposición
Univariante.
Tema 12. Modelos de series temporales multiecuacionales. Análisis de Intervención
y Funciones de Transferencia. Análisis VAR. Estimación e Identificación VAR. Función
Impulso-Respuesta. VAR-Estructural.
Tema 13. Modelos de Cointegración y de Corrección del Error. Cointegración y
tendencias comunes. Cointegración y corrección del error. Tests de cointegración: EngleGranger y Johansen.
Tema 14. Ajuste estacional, desagregación temporal y calibrado de series
temporales. Introducción. Componentes deterministas, ajuste de calendario. Métodos no
paramétricos y paramétricos de ajuste estacional, la descomposición canónica.
Problemas prácticos. Desagregación temporal. Calibrado, benchmarking y reconciliación.
cve: BOE-A-2022-16053
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Núm. 237
