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Debate Stata Vs. Eviews: Decida cuál es la mejor herramienta para modelar GARCH

Descripción:

Stata es un programa estadístico para investigadores de diferentes disciplinas, desde bioestadísticos hasta investigadores sociales y económicos. Los diferentes tipos de análisis integrados a Stata están documentados y soportados teóricamente por numerosos documentos, publicaciones y revistas. Eviews es un programa de computación especializado en el análisis econométrico. Eviews ofrece una amplia variedad de herramientas y procedimientos en un ambiente amigable y sencillo, posee instrucciones que facilitan la manipulación de datos, transformación y creación de variables, generación de formulas algebraicas, realización de operaciones con matrices y estimación de modelos uniecuacionales y multiecuacionales.
Profesionales, docentes e investigadores que trabajen con información de tipo cuantitativa aplicada a métodos y análisis estadístico, econométrico y financiero.
En momentos de alta volatilidad es necesario que los pronósticos de los precios, tasas, variables macroeconómicas, entre otros sean lo más precisos posibles. Con el fin de aclarar las inquietudes y requerimientos de nuestros usuarios con respecto a estos temas, SOFTWARE shop los invita para que el próximo viernes participe en el segundo debate sobre Estadística y Econometría Aplicada. En ésta versión se realizará un comparativo entre Stata e EViews para la estimación de modelos de volatilidad GARCH para pronosticar la volatilidad de una serie financieras o económica. Esta exposición será dirigida por los conferencistas Juan Barco, instructor experto en EViews y Brayan Rojas, instructor experto en Stata, quienes durante una hora explicarán las bondades y desventajas de cada uno de los productos enfocados a la modelación GARCH.
1. Diferencias entre STATA e EViews 2. Qué tipo de frecuencias de series de tiempo maneja EViews y Stata? 3. Modelación de volatilidad usando modelos GARCH 4. Modelos GARCH disponibles en cada software 5. Ejemplo usando una acción 6. Pronóstico de la volatilidad 7. Conclusiones

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