Sesión l: Regresión con Series de Tiempo: Variables Estacionarias
Descripción:
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.
Información General:
Duración:
1 Hora
Fecha Inicio:
Jue. 23 de Jun de 2016
Horarios:
San José de Costa Rica 8:00 a.m
México D.F. 9:00 a.m
Bogotá 9:00 a.m
Quito 9:00 a.m
Lima 9:00 a.m
Caracas 9:30 a.m
Bolivia 10:00 m
Santiago 10:00 m
Buenos Aires 11:00 m
Dirigido a:
Profesionales, investigadores, docentes, estudiantes y en general a todas las personas que estén interesadas en aprender temas en modelación econométrica.
Objetivo:
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.
Temario:
Introducción: series de tiempo y estacionariedad.
Rezagos distribuidos.
Correlación serial.
Pruebas de correlación.
Estimación.
Pronóstico.
Instructores:
Miguel Ángel Bello Bernal, Mag.
Economista de la Universidad de la Salle y MBA de la Universidad Villanueva en España. Actualmente, está acreditado con la Certificación Internacional en Gestión de Riesgos-CQRM impartida por el Dr. Johnathan Mun. Consultor y formador especialista en Software Shop. Profesor de estadística, econometría y analitica de datos, a nivel de pregrado y posgrado en el Colegio de Estudios Superiores de Administración (CESA) y otras universidades de Colombia.
Cuenta con 7 años de experiencia como conferencista y capacitador internacional en análisis de riesgo y métodos cuantitativos para mejorar la toma de decisiones bajo escenarios de incertidumbre.
Tarifas:
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