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TRAINING COURSE IN BAYESIAN VAR MODELS

“A Bayesian approach to the estimation and identification of structural VAR models in the MATLAB and R languages”

 

 

Teacher: Jesús Ruiz Andújar. Departamento de Análisis Económico y Economía Cuantitativa Universidad Complutense de Madrid (https://www.ucm.es/fundamentos-analisis-economico2/ruiz-andujar,-jesus)

Hours: 20 hours.

Dates: November 29 and 30 & December 1, 2022

Headquarter: Sede del Instituto de Economía Internacional de la Universitat Jaume I

Language: Spanish

Fees (AEEFI members & IEI members): 100 euros

Fees: 200 euros

Registration: send an email to javier.ordonez@eco.uji.es

Organizers: • Cátedra Ciutat de Castelló • Asociación Español de Economía y Finanzas Internacionales (AEEFI) • Instituto de Economía Internacional

Program (in Spanish):

1) Introducción a la estimación bayesiana de un modelo VAR reducido (con y sin variables exógena):

  • Estabilidad e identificación del número de retardos del VAR.
  • Algoritmo de Estimación Gibbs-Sampling (modelos de regresión lineal y modelos VAR).
  • A priori de Minnesota (Minnesota priors).
  • A priori difuso (Diffuse priors).
  • A priori de Sims.
  • Programación en MATLAB y en R.

 

2)      Introducción al VAR estructural. Análisis de funciones impulso respuesta y descomposición de la varianza del error de predicción. Programación en MATLAB y R:

  • Identificación por restricciones de corto plazo (Identificación de Cholesky o recursiva). Programación en MATLAB y R.
  • Identificación por restricciones de largo plazo. Programación en MATLAB y R.
  • Identificación con restricciones de signos e identificación con restricciones de corto plazo combinadas con restricciones de signo. Programación en MATLAB y R.

3)      Elaboración de descomposiciones históricas. Programación en MATLAB y R.

4)      Elaboración de previsiones y uso de sus distribuciones empíricas. Programación en MATLAB y R.

  • Previsiones libres.
  • Previsiones condicionadas a variables endógenas o exógenas.
  • Elaboración de escenarios.

5)      Uso de los paquetes BVAR.R, BVARTOOLS.R y BHSBVAR.R.

2022-10-11T17:55:36+00:0011 October 2022|