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Sesión l: Pronósticos: Técnicas de Suavizamiento

Esta sesión está dirigida a profesionales, docentes y estudiantes interesados en temas de pronóstico de variables financieras y económicas que deseen obtener resultados avanzados en términos estadísticos y financieros a fin de garantizar confiabilidad desde el punto de vista de las estimaciones.
Llevar a los participantes por las principales metodologías de descomposición de series de tiempo que existen para pronosticar series económicas y financieras.
Componentes de una Serie de Tiempo
Patrones de una serie de tiempo
¿Cómo se desestacionaliza una serie de tiempo con promedio móvil centrado?
Técnicas de suavizamiento 
  • Promedio Móvil
  • Promedio Móvil Doble
  • Suavizamiento Exponencial Simple
  • Suavizamiento Exponencial Doble
  • Método de Holt (Suavizamiento Exponencial Ajustado a la Tendencia)
  • Método de Holt-Winters ((Suavizamiento Exponencial Ajustado a la Tendencia y a la Variación Estacional) 
Medidas de Error de Pronóstico
  • Desviación Media Absoluta
  • Error Cuadrático Medio
  • Raíz del Error Cuadrático Medio
  • Error Porcentual Absoluto Medio
  • Error Porcentual Medio
  • Coeficiente de Desigualdad de Theil
Generación de Intervalos de Confianza para el Pronóstico
Miguel Ángel Bello Bernal
Gerente del Portafolio de Riesgo de Software Shop para Latinoamérica. Se ha desempeñado como profesor de Estadística, Toma de Decisiones y Econometría Financiera en Especializaciones y Maestrías en diferentes universidades de Colombia. Economista de la Universidad de la Salle, cuenta con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, acreditado con la Certificación en Gestión de Riesgos Cuantitativos (CQRM) otorgada por el Instituto IIPER (International Institute of Professional Education and Research)

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Descripción:

La sesión mostrará los modelos fundamentales para la proyección de series de tiempo, mostrará una muy breve descripción teórica y la aplicación de los mismos mediante el análisis de descomposición de series de tiempo. Esta sesión permitirá la elección efectiva y rápida del modelo a estimar y como llevarlo a la práctica con Excel en primera instancia para luego pasar a un paquete econométrico como EViews 9.

Información General:

Duración:
1 Hora
Fecha Inicio:
Jue. 16 de Jun de 2016
Horarios:
San José de Costa Rica 10:00 a.m
México D.F. 11:00 a.m
Bogotá 11:00 a.m
Quito 11:00 a.m
Lima 11:00 a.m
Caracas 11:30 a.m
Bolivia 12:00 m
Santiago 12:00 m
Buenos Aires 1:00 p.m

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