Entrenamiento Especializado

Modelos Econométricos con EViews: Modelos de Regresión Lineal y Series de Tiempo

Dirigido a:

Directores, Analistas, Profesionales, Estudiantes, Investigadores y en general a todas las personas que por su labor estén interesadas en profundizar los conceptos necesarios de Modelado Econométrico y su implementación en Eviews.

Objetivo:

  • Interpretar los estadísticos y resultados generados para el análisis y toma de decisiones.
  • Estimar y validar los supuestos del Modelo de Regresión Tradicional.
  • Revisar los conceptos necesarios para el Análisis y Estimación de Modelos de Series de Tiempo.

Temario:

Introducción al manejo de EViews 
  • Menú de Ayuda.
  • Tipos de Objetos.
  • Importación de datos.
  • Conversión de Frecuencias en Series de Tiempo.
  • Análisis descriptivo de la información: Principales Momentos de la Distribución de Probabilidad.
  • Prueba de Normalidad de Jarque Bera.
  • Pruebas de Hipótesis. 
  • Gráficos relevantes para la presentación de resultados: Histograma, Boxplot, Scatter Plot.
  • Principales funciones matemáticas y estadísticas para la generación de variables.

Modelo de Regresión Lineal
  • Propiedades deseables de los estimadores.
  • Estimación e interpretación del modelo de regresión.
  • Formas funcionales para la interpretación de resultados.
  • Pruebas de significancia individual y global del modelo de regresión.
  • Validación de supuestos y pruebas de diagnóstico.

Fundamentos de Series de Tiempo
  • Definición de Proceso Estocástico.
  • Definición de Series de Tiempo.
  • Componentes de una serie de tiempo (Tendencia, estacionalidad, ciclicidad, outliers, intervenciones y aleatoriedad).
  • Diferencia entre etapa de ajuste, validación y pronóstico.
  • Estadísticas de error: RMSE, MAD, MPE, MAPE y Coeficiente de Desigualdad de Theil.
  • Técnicas de suavizamiento y pronóstico: (Promedio móvil simple y doble, suavización exponencial simple, suavización exponencial doble de Brown, Método de Holt y Método de Holt-Winters.)
  • Desestacionalización de una serie de tiempo: Regresión y Promedio Móvil.
  • Estacionariedad débil y fuerte.
  • Funciones autocovarianza y autocorrelación. 
  • Transformaciones para obtener estacionariedad; (Orden de integración. Prueba de raíz unitaria Dickey Fuller Aumentada).
  • Caminatas aleatorias: (Ruido Blanco. Prueba Ljung-Box). 

Metodología Box - Jenkins (ARIMA)
  • Función de Autocorrelación Parcial
  • Identificación de modelos ARIMA. Procesos MA, Procesos AR.
  • Estimación de modelos ARIMA. Diagnóstico y Pronóstico de modelos ARIMA.
  • Modelos ARIMA con estacionalidad.
  • Condiciones de estacionariedad e invertibilidad.
  • Criterios de información para definir número de rezagos.
  • Modelos SARIMA.
  • Pronósticos con Modelos ARIMA y SARIMA.

Modelo de VAR - VEC
  • Modelos VAR: Tratamiento Multivariante de Series Temporales.
  • Casualidad en el Sentido de Granger.
  • Análisis de Cointegración: ( Procedimientos de EngleGranger y de Johansen)
  • Modelo de Mecanismos de Corrección de Error MCE.
  • Interpretación de Resultados: ( Función de Impulso Respuesta y Descomposición de Varianza)
  • Pronóstico.

Temas Adicionales:
Volatilidad Dinámica: EWMA (Exponential Weighted Moving Average).
Riesgo de Mercado: VaR Paramétrico.
Modelos con Volatilidad Condicional: ARCH-GARCH.
Técnicas de Causalidad Temporal: Correlación Cruzada.

Instructores:

Miguel Ángel Bello Bernal, Mag.
Instructor de econometría y riesgo en Software Shop para Latinoamérica, economista de la Universidad de la Salle, con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, actualmente está cursando la Maestría en Finanzas Cuantitativas en la Universidad del Rosario en Colombia. Se ha desempeñado como profesor de estadística, toma de decisiones y econometría financiera en especializaciones y maestrías en varias Universidades de Colombia, como: CESA, Universidad del Norte, Universidad del Rosario, Universidad EAFIT, Universidad Piloto y Universidad Jorge Tadeo Lozano. Ha impartido entrenamientos especializados en materia de análisis de riesgos en entidades internacionales como: Comisión Nacional de Acreditación (Chile); Ministerio de Economía y Finanzas del Perú, OSITRAN, Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental del Perú (Perú); Banco Económico de Bolivia, Banco Fassil S.A., Universidad Privada de Santa Cruz (Bolivia); Superintendencia de Industria y Comercio, Fondo Nacional del Ahorro, Grupo Saludcoop, La Equidad Seguros, FINDETER S.A., Bolsa de Valores de Colombia, Cámara Colombiana de Infraestructura, Universidad EAFIT, Fundación Universidad de América (Colombia); Banco Central de Costa Rica, Banco Popular y de Desarrollo Comunal de Costa Rica (Costa Rica).

Tarifas:

Descripción:

El modelado econométrico es un arte y una herramienta de gran utilidad en el análisis descriptivo e inferencial de la información económica y financiera, los modelos teóricos desarrollados para la Economía y Finanzas son indispensables para la interpretación y el pronóstico de series financieras.

A lo largo del entrenamiento se revisarán algunos conceptos relevantes para la comprensión de las técnicas para el modelado econométrico y su perfecta implementación con el software EViews.

Información General:

Duración:
24 horas
Fecha Inicio:
Lun. 15 de Oct de 2018
Horarios:
De:
8:00 am a 13:00

Fecha:
Octubre 15 al 19 de 2018

Lugar:
Pacífico Business School
Ciudad:
Lima (Lima, Perú)
Lugar:
Universidad del Pacífico

Herramientas de apoyo:

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