Entrenamiento Especializado
1. Repaso de Modelos de Regresión:
Análisis de Datos.
Diagramas de Dispersión.
Supuestos de un Modelo de Regresión Lineal.
Modelo de Regresión Lineal Simple.
Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
2. Modelos para Series de Tiempo Estacionarias:
Estacionariedad y Conceptos Previos
Componentes de una Serie de Tiempo
Descomposición de una Serie de Tiempo (Uso de Filtros)
Procesos Univariados Estacionarios: AR, MA y ARMA
Parametrización e Invertibilidad.
Metodología Box Jenkins: Identificación y Estimación.
Predicción.
Estacionalidad y Quiebre Estructural.
3. Modelos para Series de Tiempo No Estacionarias en Media
Tendencias Determinísticas y Estocásticas.
Pruebas Estadísticas de Raíz Unitaria: Dickey-Fuller y Variantes, Phillip-Perron, KPSS ElliotRothenberg Stock, Ng y Perron.
Cambio Estructural y Pruebas Estadísticas de Raíz Unitaria: Zivot y Andrews, Perron, Perrony Rodríguez.
4. Modelos para Series de Tiempo No Estacionarias en Varianza
ARCH: Un Modelo de la Volatilidad variable en el tiempo
Extensiones al Modelo ARCH o GARCH: Limitar el Orden del Modelo o Otras Extensiones
-Respuestas Asimétricas a "Noticias"
-Las variaciones en la Volatilidad afectan a la Media de la Serie Observable
-Errores no Normales
-Probabilidades y Extremos
5. Modelos para Series de Tiempo Multiecuacionales
Modelos de Vectores Autorregresivos o VAR.
Representación, estimación y predicción con modelos VAR.
Causalidad en el sentido de Granger.
VAR estructural: Identificación, funciones de impulso respuesta y descomposición de varianza.
6. Cointegración y Modelo de Corrección de Errores
Procesos Integrados y Combinaciones Lineales.
Tendencias Comunes.
Modelos Uniecuacionales y Cointegración:
-Pruebas de Cointegración: Engle-Granger, Phillip-Ouliaris.
-Modelo de Corrección de Errores o MCE.
Modelos Multiecuacionales y Cointegración:
-Prueba de Johansen: Estadístico "Traza" y "Lambda Max" o Modelo de Corrección de Errores Vectorial y VECM
-Cointegración, MCE y Pruebas ADL.
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