ECTS credits ECTS credits: 3
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 57 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 6 Interactive Classroom: 9 Total: 75
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary subject Master’s Degree RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Economics and Business Studies
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
- Comprenda las herramientas econométricas necesarias para analizar y cuantificar los hechos estilizados de los precios de los activos y otras series financieras.
- Adquiera las habilidades en la búsqueda, identificación e interpretación de las fuentes de información financiera relevante.
- Sea capaz de formular modelos para cuantificar la dependencia dinámica entre los distintos activos financieros y otras series financieras.
- Sea capaz de aplicar métodos econométricos para la valoración de activos, gestión de carteras y análisis de cobertura.
Tema 1.- Modelos de series de tiempo
1.1. Series temporales financieras: los hechos estilizados
1.2. Modelos ARMA
1.3. Modelos ARIMA
Tema 2.- Modelos heterocedásticos: univariantes y multivariantes
2.1. Modelos univariantes de heterocedasticidad condicional: Propiedades adicionales de los Procesos GARCH.
2.2. Extensiones a los modelos GARCH: IGARCH, TARCH y EGARCH. Test para el efecto apalancamiento. Aplicaciones.
2.3. Modelos multivariantes GARCH: VECH, diagonal VECH, BEKK, CCC, DCC.
2.4. Aplicaciones.
Tema 3.- Otras técnicas econométricas
3.1. Predicción de la volatilidad con otros modelos no lineales: una introducción.
Bibliografía Básica:
ALEXANDER, C (2008) : Market Risk Analysis. John Wiley & Sons.
CHRISTOFFERSEN, P. F (2012) : Elements of Financial Risk Management. Elsevier.
ENDERS, W. (2015): Applied Econometric Time Series. John Wiley & Sons, New York .
FRANSES, P.H. AND D. VAN DIJK (2000): Non-linear Time Series Models in Empirical Finance. Cambridge University Press, Cambridge.
TSAY, R.S. (2010): Analysis of Financial Time Series, 3rd Ed., John Wiley, New Jersey.
Bibliografía Complementaria:
MILLS, C.T. (1999): The Econometric Modelling of Financial Time Series. Cambridge University Press, Cambridge
PEÑA, D. (2005): Análisis de Series Temporales. Alianza Editorial, Madrid.
TAYLOR, S. (2005): Asset Price Dynamics, Volatility and Prediction. Princeton University Press.
Competencias específicas: CE1, CE3, CE4, CE5,CE6
Competencias transversales: CT1, CT2, CT4, CT5, CT6, CT10
Prácticas a través de TIC: El estudiantado debe realizar, con el apoyo y dirección del profesorado, las aplicaciones empíricas que les sean propuestas.
Prueba objetiva: Prueba para evaluar la capacidad que el estudiantado tiene para asimilar los conceptos e interrerlacionarlos.
Sesión magistral: Exposición oral, apoyada en medios audiovisuales, que incluye conceptos teóricos y ejemplos prácticos.
Resolución de problemas: Resolución de problemas y ejercicios por parte del estudiantado de forma autónoma.
Sistema de evaluación ordinaria:
-Prueba objetiva: Prueba escrita 60%.
-Observación sistémica: Participación del estudiantado en las prácticas a través de TIC, en las sesiones magistrales y en la resolución de problemas 40%. La valoración de estas actividades se concretará cada curso en la correspondiente guía docente.
El sistema de evaluación en la oportunidad extraordinaria de recuperación es el mismo que en la oportunidad ordinaria. El sistema de evaluación también es el mismo para el estudiantado repetidor.
De acuerdo con las Reglas de permanencia en la USC para grado y Masters (Art. 5.2) la mera asistencia y / o participación en cualquiera de las actividades sujetas a evaluación significará que la calificación final del estudiante es distinta de NO PRESENTADO
Valoración de la asistencia a las clases: se adopta el apartado d) del articulo 1 del Reglamento de asistencia a clase en las enseñanzas de grado y máster: “Las faltas de asistencia no se podrán puntuar negativamente en la nota de la prueba final de la evaluación, pero si se podrán tener en cuenta en la evaluación continua. En todo caso, de realizarse en las sesiones de aula actividades que tengan algún tipo de ponderación en la cualificación final de la materia, el estudiantado que no asista a ellas por una causa justificada podrá compensar su ausencia en la forma en que se determine por el profesorado de la materia. La falta de asistencia a las actividades ordinarias que se realicen de forma síncrona fuera de los horarios establecidos para la materia no tendrá efectos en la evaluación final, sin perjuicio de las especificidades que se contemplen en la programación docente”.
El estudiantado con dispensa de asistencia a clase será evaluado mediante un examen final específico, que se valorará con el 100% de la nota, tanto en la oportunidad ordinaria como en la extraordinaria de recuperación. “La dispensa de asistencia está regulada por el Reglamento de asistencia a clase en las enseñanzas oficiales de grado y máster”.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones”. Se incluye el uso indebido de las tecnologías.
Prácticas a través de TIC: 5h. presenciales+ (20h. no presenciales/trabajo autónomo)=25h. totales
Prueba objetiva:1h. presencial+(0h. no presenciales/trabajo autónomo)=1h. total
Sesiones magistrales y otras:9h. presenciales+(20h.no presenciales/trabajo autónomo)=29h. totales
Resolución de problemas=0h. presenciales+(20h. no presenciales/trabajo autónomo)=20h. totales
Se requieren conocimientos de inglés, especialmente en la comprensión lectora, ya que una parte de los textos y material utilizados estarán en esta lengua. La lengua prioritaria en la que se imparte la docencia es el gallego.
Ana Iglesias Casal
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811546
- ana.iglesias.casal [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
| Monday | |||
|---|---|---|---|
| 11:30-13:00 | Grupo /CLE_01 | Galician | Computer room 5 |
| Tuesday | |||
| 11:30-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Galician | Computer room 4 |
| 04.23.2026 16:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 4 |
| 05.26.2026 16:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 5 |