EMAGISTER CUM LAUDE

Formación en Instrumentos financieros

Instituto Tecnológico Autónomo de México

Diplomado en Econometría

Instituto Tecnológico Autónomo de México
En Magdalena Contreras

más de $ 70000
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Información importante

Tipología Diplomados
Nivel Nivel iniciación
Lugar Magdalena contreras
Horas lectivas 216h
Duración 10 Meses
Inicio Fechas a escoger
  • Diplomados
  • Nivel iniciación
  • Magdalena contreras
  • 216h
  • Duración:
    10 Meses
  • Inicio:
    Fechas a escoger
Descripción

Es importante tener conocimientos de economía y finanzas, ya que estás permiten un mejor desarrollo de nuestras actividades, por esta razón el Instituto Tecnológico Autónomo de México ofrece, por medio del catálogo de Emagister.com.mx, el Diplomado en Econometría.

No dejes pasar esta excelente oportunidad de mejorar tus conocimientos, da clic al botón de información, para que el centro se ponga en contacto contigo, resuelvan todas tus dudas e inicies tu formación de manera inmediata.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
Fechas a escoger
Magdalena Contreras
Av. Camino a Santa Teresa 930, Col. Héroes de Padierna, 10700, Ciudad de México (Distrito Federal), México
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Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Brindar al participante los conocimientos de los métodos econométricos fundamentales y de los conceptos estadísticos que éstos requieren, así como la aplicación de los mismos a la Economía y a las Finanzas. Enfatizar el análisis de los supuestos teóricos, así como en señalar las limitaciones y los alcances de las conclusiones obtenidas del análisis econométrico. Se requerirá de la utilización de paquetes estadísticos que faciliten el análisis econométrico y se enfocará el estudio de la Econometría como una herramienta que permite realizar investigación en diversas disciplinas.

· ¿A quién va dirigido?

Personas interesadas en conocer los métodos econométricos para su uso práctico en la economía y las finanzas

· ¿Qué diferencia a este curso de los demás?

Aprenderás: - El desarrollo de habilidades en estimación y análisis de modelos econométricos. - Los criterios para poder generar el mejor modelo para un conjunto de datos dado, así como para encontrar el modelo que brinde el mejor pronóstico. - Las diferentes técnicas que se utilizan en el análisis de series de tiempo para construir modelos dependiendo de las características y del volumen de los datos disponibles.

· ¿Qué pasa después de pedir información?

Gracias por su interés en nuestros programas. Recibirá información vía correo electrónico con información más clara del programa.

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Reseñas de otros cursos de este centro

Opinión sobre el Centro

P
Pablo Estrada
5.0 10/10/2017
Lo mejor: El ITAM es una gran institución, compuesta de los mejores maestros. El aprendizaje es muy valioso, y las instalaciones son de lo mejor.
A mejorar: .
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Diplomado en Dirección Estratégica en la Administración Pública

D
Dan Landu
5.0 14/09/2017
Lo mejor: La mejor experiencia de mi vida. La repetiría de nuevo sin duda alguna.
A mejorar: .
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Diplomado en Propiedad Intelectual

U
Usuario Anónimo
5.0 14/09/2017
Lo mejor: Definitivamente ha sido lo mejor de toda mi vida académica. Excelentes profesores que a pesar de llegar a ser muy exigentes, están ahí para apoyarte.
A mejorar: .
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Curso en Presentaciones Ejecutivas de Alto Impacto

N
Nikol Wolpert
5.0 14/09/2017
Lo mejor: Una de las pocas universidad que enseña realmente lidiar con el mundo. Si saliste del ITAM, ¡todo lo puedes!
A mejorar: .
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Diplomado en Desarrollo de Habilidades Gerenciales

D
Diego Salazar
5.0 14/09/2017
Lo mejor: Institución de excelencia que promueve la formación humanística (aunque no todos la practiquen) de sus alumnos. Mis ideales se definieron en esta universidad.
A mejorar: .
¿Recomendarías este curso?: No
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Logros de este Centro

2017

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La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 reseñas en los últimos 12 meses

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¿Qué aprendes en este curso?

Variables aleatorias
Conceptos básicos de probabilidad
Análisis Exploratorio de Datos
Distribuciones de Muestreo
Pruebas de hipótesis
Prueba de Hipótesis para el Coeficiente de Correlación
Modelos Econométricos y Datos
Estimadores de Mínimos Cuadrados
Inferencia en el Modelo Lineal General
Errores de Especificación
Formas funcionales de los Modelos de Regresión
Método de Mínimos Cuadrados Generalizados
Modelos con Variable Dependiente Dicotómica
Autocorrelación en Modelos Autorregresivos
Estimación del Modelo de Rezagos Distribuidos Polinomial
Pronóstico estadístico
Pronósticos de series estacionales
Evaluación de los Pronósticos
Introducción al Análisis de Series de Tiempo
Modelos para Series Univariadas

Profesores

M.F. María Esperanza Sainz López
M.F. María Esperanza Sainz López
Coordinador

Licenciada en Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales y Maestra en Finanzas. Estudió los Diplomados en Finanzas Corporativas y en Derivados Financieros en el Instituto Tecnológico Autónomo de México.

Programa académico

MÓDULO 1 : CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD E INFERENCIA PARA ECONOMETRÍA

Objetivo
Exponer los conceptos y conocimientos necesarios de probabilidad e inferencia estadística que se requieren en la estimación y análisis de los modelos econométricos.

Temario
1. Introducción
2. Conceptos Básicos de Probabilidad
3. Variables Aleatorias
3.1 Caso Univariado. Funciones de Densidad. Valor Esperado y Varianza. Distribuciones: Bernoulli, Binomial, Uniforme, Normal y otras derivadas de la Normal.
3.2 Caso Bivariado. Distribución Conjunta, Marginal y Condicional. Valor Esperado y Varianza Condicionales. Covarianza y Coeficiente de Correlación. Independencia. Distribución Normal Bivariada.
4. Análisis Exploratorio de Datos.
5. Inferencia Estadística
5.1 Distribuciones de Muestreo. Teorema Central del Límite.
5.2 Estimadores y sus Propiedades.
5.3 Estimación Puntual de la Media, Varianza y Probabilidad de Éxito. Pronóstico.
5.4 Estimación por Intervalos de la Media, Varianza y Probabilidad de Éxito.
6. Aplicaciones

MÓDULO 2 : PRUEBAS DE HIPÓTESIS Y EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL

Objetivo

Proporcionar las pruebas de hipótesis que se requieren en la estimación y análisis de los modelos econométricos. Presentar las técnicas de regresión lineal para distinguir entre los tipos de datos que se tienen y los modelos que se pueden estimar. En un modelo estimado se deben aplicar las técnicas de inferencia estadística y obtener conclusiones, para obtener el mejor modelo así como el pronóstico, a partir de un conjunto de datos dado. Utilizar el paquete de análisis econométrico EViews.

Temario
1. Pruebas de Hipótesis.
a) Conceptos de Pruebas de Hipótesis. Planteamiento General del Problema de Pruebas de Hipótesis.
b) Metodología de las Pruebas de Hipótesis Estadísticas.
c) Pruebas de Hipótesis de Una Población para la Media, Varianza y Probabilidad de Éxito.
d) Pruebas de Hipótesis de Dos Poblaciones para Comparación de Medias (muestras independientes y dependientes), para Comparación de Varianzas y de Probabilidades de Éxito y para Coeficiente de Correlación (de Pearson y de Spearman).
e) Pruebas de Bondad de Ajuste (normalidad).
2. Modelos Econométricos y Datos.
3. Modelo de Regresión Lineal Simple.
a) Modelo Condicional
b) Estimadores de Mínimos Cuadrados.
4. Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
a) Especificación del Modelo Lineal General.
b) Estimadores de Mínimos Cuadrados. Propiedades de los Estimadores. Teorema de Gauss-Markov.
c) Coeficiente de Correlación, Coeficiente de Correlación Parcial y Coeficiente de Determinación.
d) Inferencia en el Modelo Lineal General. e) Predicción Media e Individual.
5. Formas Funcionales de los Modelos de Regresión.
6. Violación de los Supuestos del Modelo Clásico. Detección.
7. Aplicaciones.

MÓDULO 3 : TEMAS ESPECIALES EN ECONOMETRÍA

Objetivo
En un modelo de regresión estimado se debe verificar que se cumplan los supuestos y en caso de que no se cumplan, señalar las consecuencias y realizar las correcciones necesarias. Introducir variables cualitativas explicativas en el modelo econométrico, así como también modelos en los cuales la variable dependiente es de tipo cualitativo.

Temario
1.Violación de los Supuestos del Modelo Clásico de Regresión. Detección, Consecuencias y Corrección.
1.1Normalidad de los Errores.
1.2Varianza Constante del Error. 2.3Errores No Correlacionados. 2.4Variables Explicativas Linealmente Independientes. 2 Mínimos Cuadrados Generalizados. 3 Modelos con Variables de tipo Cualitativo. Variables Dicotómicas. 2.1Naturaleza de las Variables Dicótomas. 2.2Modelos con Variables Explicativas Cualitativas. Cambio Estructural. Análisis Estacional. 4 Modelos con Variable Dependiente Dicótoma. Modelos Probit y Logit para datos agrupados y no agrupados. 5 Aplicaciones.

MODULO 4 : MODELOS DE PRONÓSTICOS PARA SERIES DE TIEMPO

Objetivo
Proporcionar los conceptos y conocimientos necesarios para poder distinguir entre los enfoques cualitativo y cuantitativo del pronóstico. Reconocer el tipo del modelo subyacente en cada una de las técnicas de pronóstico estadístico y realizar la validación del modelo, así como aplicar adecuadamente la técnica cuantitativa de pronóstico, dependiendo de las características y volumen de los datos disponibles.

Temario
1. Introducción al Pronóstico. Pronóstico Estadístico.
2. Conocimiento de los Datos
a) Inspección de los Datos
b) Suavizamiento
3. Uso de Transformaciones
a) Transformaciones Lineales.
b) Transformaciones No-lineales.
c) Selección de una Transformación.
4. Criterios para Elegir una Técnica de Pronóstico
5. Modelos de Pronóstico
a) Pronóstico de Series No Estacionales.
b) Pronóstico de Series Estacionales.
6. Evaluación de los Pronósticos.
7. Aplicaciones.

MÓDULO 5 : ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO

Objetivo
Presentar las diferentes herramientas que se utilizan con mayor frecuencia en el análisis de series de tiempo. El enfoque de análisis es en el dominio del tiempo, con énfasis particular en la familia de modelos ARIMA. La estrategia de construcción de modelos es la propuesta por Box y Jenkins.

Temario
1. Introducción al Análisis de Series de Tiempo.
2. Elementos de Ecuaciones en Diferencia.
a) Notación y Conceptos Elementales.
b) Uso de Operadores de Retraso.
3. Modelos para Series Univariadas.
a) Identificación de Modelos ARIMA.
b) Estimación de Modelos ARIMA.
c) Verificación de los Modelos.
4. Pruebas de Raíces Unitarias.
5. Modelos para Series Estacionales.
a) Análisis de Series Estacionales.
b) Construcción de Modelos.
6. Pronósticos para Series de Tiempo.
a) Caso Estacionario.
b) Caso No Estacionario.
7. Aplicaciones


MÓDULO 6 : MODELOS ECONÓMETRICOS Y APLICACIONES

Objetivo
Exponer los conocimientos necesarios para identificar y estimar un sistema de ecuaciones simultáneas. Presentar aplicaciones de las técnicas aprendidas durante el diplomado a modelos económicos y financieros.

Temario
1. Modelos de Ecuaciones Simultáneas.
a) Naturaleza de los Modelos de Ecuaciones Simultáneas. Ejemplos.
b) El Problema de Identificación. Condiciones de Orden y de Rango.
c) Métodos de Estimación. Mínimos Cuadrados Indirectos. Mínimos Cuadrados en 2 Etapas.
d) Sistema de Ecuaciones Aparentemente No-Relacionadas.
2. Aplicaciones del Análisis Econométrico o de Series de Tiempo a Economía.
3. Aplicaciones del Análisis Econométrico o de Series de Tiempo a Finanzas.



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