Entrenamiento Especializado

Entrenamiento online: Análisis Estadístico y Econométrico aplicado con EViews.

Dirigido a:

Profesionales, estudiantes y tomadores de decisión que en sus labores requieran de procedimientos estadísticos y econométricos para mejorar la interpretación de fenómenos en áreas como la economía, las finanzas y la administración de empresas.

Objetivo:

  • Interpretar los principales estadísticos descriptivos y pruebas de hipótesis en el análisis de datos.
  • Estimar y validar los supuestos del modelo de regresión tradicional por mínimos cuadrados ordinarios.
  • Estimar y diagnosticar los modelos con variable dependiente limitada.
  • Revisar los conceptos necesarios para el análisis y estimación de modelos de series de tiempo univariados.

Temario:

1. Introducción al manejo de EViews
a. Menú de Ayuda.
b. Creación de archivos Workfile.
c. Tipos de objetos.
d. Importación de datos de corte transversal, series de tiempo y datos de panel.
e. Creación de copias de seguridad.
f. Conversión de Frecuencias en Series de Tiempo.
g. Creación de grupos.
h. Principales funciones matemáticas y estadísticas para la generación de variables.

2. Análisis Gráfico, Estadística Descriptiva e Inferencial
a. Gráficos relevantes para la presentación de resultados: Barras, Histograma, Caja, Dispersión y Líneas.
b. Análisis descriptivo de la información: principales momentos de la distribución de probabilidad.
c. Distribución de Frecuencias, tabulaciones cruzadas y medidas de asociación.
d. Pruebas de Hipótesis para la media y varianza poblacional.
e. Pruebas de Normalidad Paramétricas y no Paramétricas.
f. Análisis de Varianza ANOVA. 

3. Análisis de Regresión Lineal
a. Propiedades deseables de los estimadores.
b. Estimación e interpretación del modelo de regresión.
c. Formas funcionales para la interpretación de resultados.
d. Pruebas de significancia individual y global del modelo de regresión.
e. Validación de supuestos y pruebas de diagnóstico.
f. Pronóstico puntual.

4. Análisis de Regresión Logística
a. Modelo Lineal de Probabilidad.
b. Modelo Logístico y Probit.
c. Interpretación de Coeficientes por efectos marginales promedio.
d. Validación del Modelo de Clasificación.
e. Pronóstico. 

5. Análisis de Series de Tiempo Univariado
a. Procesos Estocásticos y Series de Tiempo.
b. Componentes de una serie de tiempo (Tendencia, estacionalidad, ciclicidad, outliers, intervenciones y aleatoriedad).
c. Estadísticas de error: RMSE, MAD, MPE, MAPE y Coeficiente de Desigualdad de Theil.
d. 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.
e. Desestacionalizar una serie de tiempo: Regresión y Promedio Móvil.
f. Filtro de Hodrick Prescott.
g. Estacionariedad en sentido fuerte y débil.
h. Pruebas de raíz unitaria.
i. Ruido Blanco y Prueba Ljung-Box.
j. Identificación de modelos ARIMA.
k. Estimación y comparación de modelos.
l. Diagnóstico, comparación y pronóstico de variables.
m. Modelado de la Varianza no Constante: ARCH-GARCH y TGARCH.
n. Pronóstico de la Volatilidad Condicional.

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:

Mayores informes:
Entrenamientos@Software-Shop.com

Descripción:

La estadística y la econometría son herramientas fundamentales para mejorar la interpretación de fenómenos que se presentan en la economía, finanzas, ciencias sociales y otras áreas a partir de información muestral. La destreza y conocimiento por parte del analista es relevante en el momento de tomar decisiones a partir de datos no agrupados, resultados estadísticos, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y selección de modelos apropiados. 

Actualmente, se desarrollan algoritmos avanzados para clasificar a individuos, pronosticar variables mediante inteligencia artificial y otros procesos complejos que requieren habilidades numéricas para su uso e interpretación. En este entrenamiento se garantizará que el participante obtenga todas las herramientas, conocimientos y fundamentos necesarios para ser un analista de datos sin tener que exponerse a rutinas complejas.

Información General:

Duración:
20 horas
Fecha Inicio:
Mar. 26 de Feb de 2019
Horarios:
Fecha:
Febrero 26, 27, 28 a Marzo 5, 6, 7, 12 y 13 de 2019 

Intensidad horaria: 20 horas

Programación de las sesiones:
Martes, miércoles y jueves.
Dos horas y media por sesión.

Hora de inicio por país
5:00 p.m. CDMX - San José de Costa Rica
6:00 p.m. Bogotá - Lima - Quito
7:00 p.m. Caracas - La Paz
8:00 p.m. Santiago de Chile - Buenos Aires

Herramientas de apoyo:

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