Los modelos de series de tiempo ameritan un capítulo aparte dentro de los modelos de regresión. No solo porque las estructuras de información denominadas series de tiempo poseen unos elementos diferenciadores de los cortes transversales -estructura típica de los modelos de regresión lineal- si no porque la mayoría de las veces, el objetivo de modelación es distinto entre uno y otro pronóstico (s. de t.) vs. causalidad (c. t.). En los próximos dos cursos cortos revisaremos los fundamentos de modelos con variables estacionarias.

Profesionales, investigadores, docentes, estudiantes y en general a todas las personas que estén interesadas en aprender temas en modelación econométrica.

Introducir el concepto de series de tiempo y estacionariedad. Estimar los parámetros del modelo a través de herramientas informáticas. Interpretar las salidas y tablas de resultados de los programas.

• Introducción: series de tiempo y estacionariedad.
• Rezagos distribuidos.
• Correlación serial.
• Pruebas de correlación.
• Estimación.
• Pronóstico.

Miguel Ángel Bello Bernal, Mag.
Economista de la Universidad de la Salle, Magíster en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España y acreditado con la Certificación Internacional en Administración de Riesgo - CQRM, impartida por el Dr. Johnathan Mun y otorgada por el Instituto IIPER. Actualmente, es consultor y docente en el Colegio de Estudios Superiores de Administración (CESA) , además, se ha desempeñado como docente y director de tesis de maestría en diferentes universidades de la región así como expositor internacional e instructor especializado en temas de riesgo y finanzas como parte del equipo de instructores de Software Shop para Latinoamérica.

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