Logo

Macroeconomía Avanzada y Finanzas

Código: 45769
Créditos: 10
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Análisis Económico / Economic Analysis OB 2

Profesor/a de contacto

Nombre :
Pau Roldan Blanco
Correo electrónico :
pau.roldan@uab.cat

Equipo docente

Sarolta Laczo
Javier Fernandez Blanco
Luca Gambetti
Amedeo Piolatto
Marta Troya Martinez

Equipo docente (externo a la UAB)

Joan Llull

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

Sin prerequisitos específicos.

Objetivos

Este módulo presenta algunos de los modelos teóricos y empíricos más utilizados en la macroeconomía moderna. Al proporcionar al estudiante fundamentos teóricos sólidos, el objetivo de este módulo es introducir al estudiante a aplicaciones fronterizas en macroeconomía y finanzas y abrir nuevas líneas de investigación. Los estudiantes también aprenderán técnicas punteras para la evaluación de políticas.

 

Resultados de aprendizaje

  • CA16 (Generar metodologías cuantitativas originales para anticipar choques de política monetaria y fiscal .) Generar metodologías cuantitativas originales para anticipar choques de política monetaria y fiscal .
  • CA17 (Priorizar decisiones macro-financieras considerando criterios éticos y de diversidad .) Priorizar decisiones macro-financieras considerando criterios éticos y de diversidad .
  • KA24 (Reconocer los fundamentos de macroeconomía laboral contemporánea .) Reconocer los fundamentos de macroeconomía laboral contemporánea .
  • KA25 (Identificar los modelos de macroeconomía internacional sobre flujos de capital .) Identificar los modelos de macroeconomía internacional sobre flujos de capital .
  • KA26 (Comparar las reglas de política monetaria en modelos nuevo-keynesianos .) Comparar las reglas de política monetaria en modelos nuevo-keynesianos .
  • KA27 (Denominar instrumentos de política fiscal en modelos estocásticos de equilibrio general .) Denominar instrumentos de política fiscal en modelos estocásticos de equilibrio general .
  • KA28 (Diferenciar modelos de búsqueda y emparejamiento para analizar el mercado laboral .) Diferenciar modelos de búsqueda y emparejamiento para analizar el mercado laboral .
  • KA29 (Calcular el impacto de la política fiscal con modelos de generaciones solapadas ampliados .) Calcular el impacto de la política fiscal con modelos de generaciones solapadas ampliados .
  • SA21 (Analizar los supuestos de modelos macro-financieros y contrastarlos con datos .) Analizar los supuestos de modelos macro-financieros y contrastarlos con datos .
  • SA22 (Estructurar preguntas macro-financieras como sistemas de ecuaciones para su programación .) Estructurar preguntas macro-financieras como sistemas de ecuaciones para su programación .
  • SA23 (Elaborar argumentos para defender la selección de modelos y parámetros .) Elaborar argumentos para defender la selección de modelos y parámetros .
  • SA24 (Probar la robustez de modelos macro-financieros con contrastes fuera de muestra .) Probar la robustez de modelos macro-financieros con contrastes fuera de muestra .
  • SA25 (Documentar repositorios de código para la replicación de análisis macro-financieros .) Documentar repositorios de código para la replicación de análisis macro-financieros .

Contenidos


  • Crecimiento

  • Dinero y Banca

  • Economía de la información

  • Evaluación de políticas

  • Finanzas corporativas

  • Finanzas públicas

  • Macroeconometría

  • Temas avanzados en macroeconomía, desigualdad y crecimiento


Para una descripción más detalla del contenido del temario ir a https://sites.google.com/view/idea-program/master-program 


 

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Clases de teoría 75 3
Estudio personal, estudio en grupos, lecturas de textos de manuales de referencia y de artículos científicos 150 6
Clases prácticas, listas de problemas, tutorias 25 1

El curso constará de sesiones donde el profesor presenta el material y sesiones dedicadas específicamente a la resolución de problemas. Se recomienda a los estudiantes que formen grupos de estudio para debatir sobre tareas y lecturas.

La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

 

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Examen Parcial 26% 0 0 CA16, CA17, KA24, KA25, KA26, KA27, KA28, KA29, SA21, SA22, SA23, SA24, SA25
Examen Parcial 26% 0 0 CA16, CA17, KA24, KA25, KA26, KA27, KA28, KA29, SA21, SA22, SA23, SA24, SA25
Asistencia a clase, listas de problemas y otros ejercicios 22% 0 0 CA16, CA17, KA24, KA25, KA26, KA27, KA28, KA29, SA21, SA22, SA23, SA24, SA25
Examen Parcial 26% 0 0 CA16, CA17, KA24, KA25, KA26, KA27, KA28, KA29, SA21, SA22, SA23, SA24, SA25

 Este módulo no contempla evaluación única

 

Examen Parcial  

26%  

 Examen Parcial  

26%  

 Examen Parcial  

26%  

Listas de problemas y ejercicios  & Asistencia a clase y participación activa   

22%   

La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias. 

En esta asignatura, no se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en ninguna de sus fases. Cualquier trabajo que incluya fragmentos generados con IA será considerado una falta de honestidad académica y puede conllevar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.

 

 

Bibliografía

 

Aghion, P. and Bolton, P. (1992), “An Incomplete Contracts Approach to Financial Contracting,” Review of Economic Studies 59: 473-494.

Akerlof, G. (1970), “The Market for Lemmons, Quality Uncertainty and the Market Mechanism,” Quarterly Journal of Economics 84: 488-500.

Allen, F. and Michaely, R. (1995), “Dividend Policy,” in Handbooks of Operation Research and Management Science: Finance (ed. Jarrow, R., Maksimovic, V. and Ziemba, W.), Amsterdam: North-Holland.

Brealey, R.A. and Myers, S.C. (1997), “Principles of Corporate Finance,” New York McGraw-Hill.

Brockwell, P. J. and R. A. Davis, (2009), Time Series: Theory and Methods, Springer-Verlag: Berlin

Camacho, M., G. Pérez Quirós and H. Rodríguez Mendizábal (2013): “Mixing the Ingredients: Business cycles, Technology Shocks, Productivity Slowdown and the Great Moderation”, unpublished manuscript

Canova F. (2007), Methods for Applied Macroeconomic Research, Princeton University Press: Princeton

Christiano, L. J., M. Eichenbaum, and C. L. Evans (1999): “Monetary Policy Shocks: What Have We Learned and to What End?,” in J. B. Taylor & M. Woodford (ed.), Handbook of Macroeconomics, edition 1, volume 1, chapter 2: 65-148, Elsevier.

Cooley, T. F. and G. D. Hansen (1995): “Money and the Business Cycle,” in T. F. Cooley (ed.) Frontiers of Business Cycle Research, Princeton University Press.

Gali, J. (1999): “Technology, Employment, and the Business Cycle: Do Technology Shocks Explain Aggregate Fluctuations?” American Economic Review, 89(1): 249-271.

Hamilton J. D. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press: Princeton

Lutkepohl H. (2005), New Introduction to Multiple Time Series, Springer-Verlag: Berlin

Tirole, J. (2006), “The Theory of Corporate Finance,” Princeton University Press.

 

Referencias adicionales se proporcionan a lo largo del curso.

Software

  • Matlab
  • R
  • Phyton
  • Stata

Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura