Jorge Jesus Alonso Ortiz

Jorge Jesus Alonso Ortiz

Research, teaching, coding… and dogs

Macroeconomía Avanzada

Macroeconomía Avanzada · Read in English →

ITAM · OTOÑO 2026 · JORGE ALONSO-ORTIZ

Macroeconomía Avanzada

Un curso sobre ciclos económicos: ¿qué los origina?, ¿cómo se transmiten? y ¿qué hacen los hogares, las empresas y los gobiernos ante ellos? Datos, econometría y modelos de equilibrio general, con las herramientas que se usan en bancos centrales, consultoría y organismos internacionales.

8

unidades, cada una con sus diapositivas

8

laboratorios interactivos en el navegador

36

laboratorios en español e inglés: 72 cuadernos

0

licencias: todo en Python con puremacro

Tres preguntas ordenan el curso

¿QUÉ LOS ORIGINA?

Medir y descomponer

Cuentas nacionales, filtros, momentos del ciclo y contabilidad de cuñas: qué hay que explicar antes de proponer un modelo.

¿CÓMO SE TRANSMITEN?

Identificar choques

SVAR, evidencia narrativa y proyecciones locales, con la honestidad de decir qué supuesto produce cada resultado.

¿QUÉ HACEN LOS AGENTES?

Modelar decisiones

Del modelo neoclásico al RBC, de agentes heterogéneos y HANK a precios rígidos y búsqueda en el mercado laboral.

Unidades

Cada unidad abre con una afirmación que el material defiende: las diapositivas la argumentan, el laboratorio la deja explorar y los cuadernos la reproducen con datos.

BLOQUE A · CRECIMIENTO Y FLUCTUACIONES SIN FRICCIONES

UNIDAD A1 · SEMANAS 1–2

Hechos estilizados: medir el ciclo

El PIB es una construcción revisable, y el filtro elegido decide el ciclo. Los hechos de Kaldor ordenan el largo plazo; la participación del trabajo y la PTF son los que se están rompiendo.

Diapositivas 1 (PDF)
Laboratorio: ¿Cuánto del ciclo lo pone el filtro?
Cuadernos en Colab: T01_A · T01_B · T01_C

UNIDAD A2 · SEMANAS 3–4

El modelo neoclásico de crecimiento

Planificador y mercado dan la misma asignación, y los parámetros fijan el largo plazo. Resolver el modelo es elegir una aproximación: local por perturbación o global con la función de valor.

Diapositivas 2 (PDF)
Laboratorio: ¿Qué tan rápido alcanza una economía su estado estacionario?
Cuadernos en Colab: T02_A

UNIDAD A3 · SEMANA 5

Riesgo e incertidumbre

El riesgo se modela con estados de la naturaleza, y el reparto pleno de riesgos que implica lo desmienten los datos.

Diapositivas 3 (PDF)
Laboratorio: ¿Qué se pierde al convertir un AR(1) en una cadena de Markov?
Cuadernos en Colab: T03_A · T03_B · T03_C · T03_D · T03_E · T03_F

UNIDAD A4 · SEMANAS 7–8

Ciclos económicos reales y contabilidad del ciclo

El ciclo se resume en segundos momentos, y un RBC calibrado solo reproduce algunos. Cada choque se puede cuantificar, y las cuñas señalan qué ecuación del modelo falla.

Diapositivas 4 (PDF)
Laboratorio: ¿Bastan los choques de productividad para explicar el ciclo?
Cuadernos en Colab: T02_B · T02_D §§8–9 · T04_A · T04_C

UNIDAD A5 · SEMANAS 9–10

Identificación empírica: SVAR, narrativa y proyecciones locales

Identificar un choque exige un supuesto, y el supuesto decide el resultado. La narrativa y la proyección local cambian el supuesto de identificación, no lo eliminan.

Diapositivas 5 (PDF)
Laboratorio: ¿Qué le hace al producto un alza de la tasa?
Cuadernos en Colab: T05_A · T05_B · T05_C · T05_D · T05_E · T05_F

UNIDAD A6 · SEMANA 11

Mercados incompletos, heterogeneidad y HANK

Cuando el estado agregado es una distribución, el multiplicador deja de ser un parámetro libre.

Diapositivas 6 (PDF)
Laboratorio: ¿Qué pasa cuando nadie puede asegurar su ingreso?
Cuadernos en Colab: T06_A · T06_B · T06_C

BLOQUE B · MODELOS CON FRICCIONES

UNIDAD B1 · SEMANAS 13–14

Mecanismos: trabajo, capital y economía pequeña y abierta

La elasticidad macro del trabajo la fabrica la agregación, no la microeconometría. Uso variable del capital, costos de ajuste y apertura reparten el ciclo que la productividad no explica.

Diapositivas 7 (PDF)

UNIDAD B2 · SEMANAS 15–16

Mercados no competitivos: precios rígidos y fricciones laborales

Con precios rígidos el dinero deja de ser neutral y la curva de Phillips adquiere pendiente. Con fricciones de búsqueda el desempleo es un equilibrio, no un residuo.

Diapositivas 8 (PDF)
Laboratorio: ¿Cuánto producto cuesta bajar la inflación?
Laboratorio: ¿Por qué hay desempleo si hay vacantes?
Cuadernos en Colab: T02_C · T02_D · T08_A

NOVEDADES · OCTUBRE 2026

  • 22 de octubre: incertidumbre e irreversibilidad. T02_D añade un RBC con inversión no negativa: §8 estudia un choque realizado de productividad con OccBin; §9 integra riesgo futuro con volatilidad estocástica y puremacro.vfi.Case2Problem. La desviación estándar de la próxima innovación se duplica, manteniendo fijas productividad y capital actuales. Diapositivas 4, páginas 43–57 · Cuaderno actualizado. Ambas versiones se comprobaron en Python local con 5.5.0; Colab no se ha vuelto a validar. El tag de referencia conserva la versión anterior.
  • La edición de referencia fija puremacro 5.5.0 y requiere Python 3.12+. Incluye 36 laboratorios bilingües (72 cuadernos), ejecutados con datos congelados y respuestas de lenguaje en caché. Registro de ejecución.
  • El módulo 1 tiene una secuencia nueva: T01_A construye los paneles, T01_B mide y diagnostica el ciclo y T01_C interpreta los hechos. Los tres cuadernos anteriores quedan como complementos.
  • El módulo 6 declara programas dinámicos con puremacro.dp y los resuelve por iteración de valor, malla endógena y en tiempo continuo; Krusell–Smith aparece en T03_A. Estas secciones forman parte de la versión publicada 5.5.0.
  • Correcciones: T02_B ya no acumula dos veces la respuesta de las horas y distingue la media ergódica del estado estacionario con riesgo; todas las figuras salen sobre fondo opaco.

Cuadernos

Los enlaces abren los cuadernos en Colab y su configuración instala la versión fijada de puremacro y descarga los auxiliares del curso. La ejecución comprobada corresponde a Python local 3.12+. Los cuadernos también se pueden leer en GitHub con sus resultados guardados.

CuadernoTemaAbrir en Colab
T00Mapa del curso y verificación del entornoES · EN
T00_BConfigura tu modelo de lenguaje local (opcional)ES · EN
T01_APaneles de datos anuales, trimestrales y mensuales: de dónde sale cada serieES · EN
T01_BMedición: ediciones, revisiones, filtros y posición en el cicloES · EN
T01_CHechos estilizados de largo y corto plazoES · EN
T01 · compl.Hechos del ciclo desde el lado del trabajo: HP, Hamilton, Okun y BeveridgeES · EN
T01 · compl.Contabilidad nacional en 49 paísesES · EN
T01 · compl.Indicadores de alta frecuencia e incertidumbreES · EN
T02_ACrecimiento neoclásico: solución local y globalES · EN
T02_BEl RBC desde un archivo .modES · EN
T02_CEl modelo nuevo keynesiano de tres ecuacionesES · EN
T02_DOccBin, inversión irreversible y choques de incertidumbreES · EN
T02_EEstimación bayesiana de un DSGEES · EN
T02_FMacrofinanzas: Gertler–KaradiES · EN
T03_AChoques agregadosES · EN
T03_BVolatilidad: GARCH y DCCES · EN
T03_CCrecimiento en riesgoES · EN
T03_DÍndices de incertidumbre a partir de textoES · EN
T03_EIncertidumbre con modelos de lenguaje localesES · EN
T03_FNarrativa de bancos centrales con modelos de lenguajeES · EN
T04_AEl multiplicador fiscal por tres víasES · EN
T04_CContabilidad del ciclo: las cuatro cuñasES · EN
T05_AIdentificación en SVARES · EN
T05_BProyecciones localesES · EN
T05_CDiferencias en diferencias escalonadasES · EN
T05_DLP-DiDES · EN
T05_ERespuestas generalizadas por régimenES · EN
T05_FSVAR de la inflación pospandemiaES · EN
T05_GChoques monetarios narrativos: Banxico y FOMCES · EN
T06_ADesigualdad de riqueza: Aiyagari–HuggettES · EN
T06_BCiclo de vida y demografíaES · EN
T06_CPortafolios y preferencias de Epstein–ZinES · EN
T07_ADinámica de empresas: HopenhaynES · EN
T08_AFlujos laborales: Shimer y la ENOE en cuatro estadosES · EN
T09_AGalería de validaciónES · EN
T09_BConstruye tu propio índiceES · EN

EN TU COMPUTADORA

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse \
  https://github.com/jalonso1979/puremacro
cd puremacro && git sparse-checkout set curso/notebooks
python -m pip install "puremacro[io]==5.5.0" statsmodels arch scikit-learn jupyterlab
jupyter lab curso/notebooks

DATOS Y CRÉDITOS

Los cuadernos usan instantáneas congeladas de FRED, OCDE, INEGI, ILOSTAT y otras fuentes públicas, para que los resultados sean reproducibles sin conexión. Cita a cada publicador original; la lista está en FUENTES.md. Textos y diapositivas: CC BY 4.0; código: MIT.

Calendario

Una sesión por semana. Día, hora, salón y cualquier cambio se anuncian en Canvas, el canal oficial del curso.

Sem.FechasContenidoEntregas
110–14 agoContabilidad nacional, datos en tiempo real y revisiones; filtros de Hodrick–Prescott y Hamilton.—
217–21 agoHechos de Kaldor fuera de EE. UU.; medición del capital, participación del trabajo, PTF e intangibles; curva de Beveridge.Sale Tarea 1
324–28 agoModelo neoclásico: planificador, equilibrio competitivo, estado estacionario y senda de crecimiento balanceado.—
431 ago–4 sepLog-linealización, simulación de modelos .mod, ecuación de Bellman e iteración de la función de valor.—
57–11 sepMercados Arrow–Debreu; Tauchen y Rouwenhorst; malla endógena (EGM); volatilidad estocástica y crecimiento en riesgo.Entrega Tarea 1
—14–18 sepFiestas patrias: el miércoles 16 no hay sesión.—
621–25 sepPrimer examen parcial (miércoles 23), unidades A1–A3.Parcial 1
728 sep–2 octCiclos económicos reales: momentos de Kydland–Prescott, el modelo RBC y su calibración.—
85–9 octTrabajo indivisible de Hansen; taxonomía de choques; contabilidad del ciclo de Chari–Kehoe–McGrattan.Sale Tarea 2
912–16 octVAR, Cholesky y Blanchard–Quah; la evidencia sobre choques tecnológicos (Galí 1999, Fisher 2006).—
1019–23 octMétodos narrativos, proxy-SVAR y choques monetarios (incluidos anuncios de Banxico); proyecciones locales y multiplicadores dependientes del estado.Entrega Tarea 2
1126–30 octAhorro precautorio, Aiyagari–Huggett, distribución de la riqueza, propensiones marginales a consumir y HANK.Sale Tarea 3 y la auditoría de IA
122–6 novSegundo examen parcial (miércoles 4), unidades A4–A5.Parcial 2
139–13 novOferta de trabajo en el ciclo: trabajo indivisible, márgenes extensivo e intensivo, producción doméstica.Entrega Tarea 3; sale el proyecto final
1416–20 novUtilización variable, costos de ajuste y q de Tobin; economía pequeña y abierta (Aguiar–Gopinath).Sale Tarea 4; entrega la auditoría de IA (vie. 20)
1523–27 novCompetencia monopolística y márgenes; rigidez de precios, no neutralidad del dinero y la inflación de 2021–2023.—
1630 nov–2 dicMortensen–Pissarides, el acertijo de Shimer y la condición de Hosios; el mercado laboral dual mexicano (ENOE, F/I/U/N).Entrega Tarea 4; presentación del proyecto
—7–19 dicExamen final teórico (B1–B2) en clase y examen final computacional para llevar (A6 y la parte empírica).Finales

Evaluación

ComponentePeso
Cuatro tareas de programación20%
Auditoría adversarial de código generado por IA10%
Proyecto final10%
Primer examen parcial (A1–A3)15%
Segundo examen parcial (A4–A5)15%
Examen final teórico (B1–B2)15%
Examen final computacional (A6 y parte empírica)15%

CÓMO SE TRABAJA

Todo en Python, nada que licenciar

Los modelos, las estimaciones y las figuras del curso corren con puremacro, una biblioteca de Python puro que también lee los archivos .mod de Dynare. Funciona en Colab, en una laptop y hasta en un iPad.

pip install puremacro

Las tareas incluyen una auditoría adversarial: encontrar los errores en código que escribió una IA. Leer código con sospecha es parte del oficio.