Estadística empresarial

Análisis exploratorio de datos financieros.
Series de tiempo de retornos.
Histogramas, estimación de funciones de densidad con kernels. Cuantiles y diagramas Q-Q.
Valor en riesgo.
Función de distribución empírica, propiedades, estadísticos de orden, diagramas Q-Q empíricos.
Regresión no paramétrica.
Regresión con kernels.
Regresión multivariada con kernels.
Ejemplos con datos financieros.
Modelos de Series de Tiempo.
Modelos de alta frecuencia.
Ruido blanco.
Caminata Aleatoria.
Series de tiempo Autorregresivas, de Medias Móviles, ARMA, ARIMA.
Causalidad, estacionariedad e invertibilidad.
Pruebas de Raíces Unitarias: Prueba de Dickey-Fuller.
Prueba de Philips-Perron.
Modelos en el Espacio de Estados.
Filtro de Kalman.
Modelos ARCH y GARCH.
Modelos de volatilidad.
VaR con Extremos y Modelos de Colas Pesadas.
Máximos y mínimos.
Teorema de de Tipos Extremales.
La distribución del Valor Extremo Generalizada.
La Distribución Pareto Generalizada.
Estimación por máxima verosimilitud de la DVEG.
Estimación de VaR con la DVEG.
Estimación por máxima verosimilitud de la DPG.
Estimación de VaR con la DPG.
Estimación de la cola de distribuciones de pérdida.
Estimador de Hill del índice de la cola.

Analiza datos financieros, económicos, macro-económicos, (IPC, Dow-Jones, Nikei, DAX, retornos, Precios) utilizando herramientas de análisis estadístico exploratorio y modelos estadísticos de regresión y series de tiempo.

Calcula VaR utilizando modelos de series de tiempo y de valores extremos.

Explota la librería de S-Plus S+FinMetrics para realizar modelación de datos financieros.

Ajusta modelos de regresión noparamétrica a datos financieros y económicos.

Ajusta modelos de series de tiempo (AR, MA, ARMA, ARIMA, filtro de Kalman) a datos financieros y económicos.

Ajusta modelos ARCH y GARCH, y de volatilidad a series de tiempo financieras y económicas.

Utiliza los modelos de la teoría de valores extremos para calcular VaR.