1. Conceptos básicos de estadística para la toma de decisiones

• Estadística Descriptiva

Medidas de Variabilidad o Dispersión

Medidas de Forma de Distribución y Ubicación Relativa.

Medidas de Asociación

• Probabilidad y Variables Aleatorias

• Teorema Central del Límite (Conceptos Básicos)

• ¿Qué es la Simulación de Montecarlo? (Ej VPN en MS Excel)

2. Selección del tamaño de muestra óptimo

-Tamaño de muestra óptimo

• Determinantes del tamaño de muestra.

-Selección de Muestras Aleatorias (Coordinado Negativo)

3. Introducción al Software

¿Qué es Risk Simulator?

-Aplicaciones Generales

• Herramientas analíticas

• Pronóstico

• Simulación

• Optimización

• Árboles de decisión

-Manejo de los menús

4. Simulación de Monte Carlo

-Simulación de Monte Carlo e Hipercubo Latino

-Variables de Entrada y Pronóstico

-Edición de Variables

-Ajuste de Distribución Automático y Pruebas de Bondad de Ajuste

• Variables Continuas

• Variables Discretas

-Preferencias de la Simulación y Nivel de Precisión

-Ejecución del Modelo

-Análisis de las Estadísticas de Simulación

-Análisis Tornado, Araña y de Sensibilidad

-Correlación de Supuestos de Entrada

-Generación de Reportes

-Extracción de Resultados

-Importación de Resultados

Ejemplos: Simulación de Ventas, Ajuste de Distribución de Producción, Ingresos, Compras, Precios, Commodities.

5. Optimización

-Optimización de Portafolios

-Optimización Estática, Dinámica y Estocástica

-Ejercicio de Optimización

6. Pronóstico

• Introducción a la Econometría

• ¿Qué es Regresión?

• ¿Qué son los Modelos de Series de Tiempo?

• Modelos Básicos de Pronóstico (Promedio Móvil Simple, Doble, Suavizamiento Exponencial, Holt Winters Aditivos y Multiplicativos)

• Pronóstico Spline Cúbico (Extrapolación e Interpolación)

• Modelos ARIMA

• Modelos GARCH

• Modelos de Máxima Verosimilitud (Logit y Probit).

7. Árboles de Decisión

¿Qué es un Árbol de Decisión?

• Elementos de un Árbol de Decisión

• Valor Monetario Esperado