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Cointegración en series de tiempo: fundamentos, pruebas y aplicaciones con Stata 19

Descripción:

Las series económicas suelen compartir tendencias comunes que pueden conducir a relaciones espurias si no se modelan correctamente. En este espacio aprenderás qué es la cointegración, cómo identificarla y por qué es crucial para modelar relaciones significativas entre variables no estacionarias. A través del uso de Stata 19, exploraremos pruebas como la de Engle-Granger, así como la construcción de modelos de corrección del error (ECM) que permiten capturar la dinámica de corto y largo plazo. Ideal para quienes trabajan con datos macroeconómicos y financieros y desean dar rigor a sus modelos de series de tiempo.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 11 de Sep de 2025
Horarios:
10:00 a.m Costa Rica - México
11:00 a.m Colombia - Ecuador- Perú
12:00 a.m Bolivia - Venezuela
13:00 Brasil - Argentina - Chile

Dirigido a:

Profesionales, docentes, investigadores, estudiantes universitarios y personas interesadas en modelar relaciones de largo plazo entre variables económicas utilizando herramientas estadísticas avanzadas. Especialmente útil para quienes desean profundizar en el análisis de series de tiempo con Stata, enfocándose en técnicas de validación estructural como la cointegración.

Objetivo:

Presentar los conceptos fundamentales de la cointegración y su relevancia en el análisis de series económicas no estacionarias, así como enseñar a identificar y modelar relaciones de equilibrio de largo plazo mediante pruebas estadísticas y herramientas disponibles en Stata 19.

Temario:

  • ¿Qué es la cointegración?
  • Modelo de Corrección del Error (MCE).
  • Aplicación práctica.
  • Espacio de preguntas

Instructores:

Andrés Raúl Cruz Hernández
Profesional en Finanzas y Comercio Internacional de la Universidad de La Salle. Magíster en Investigación en Administración (énfasis en finanzas) y Doctor en Administración de la Universidad de los Andes. Acreditado con la Certificación Internacional en Administración de Riesgos Cuantitativos CQRM. Actualmente es profesor de la Escuela de Negocios del Tecnológico de Monterrey y hace parte de nuestro grupo de especialistas certificados Next-Gen.

Tarifas:

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