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Econometría
Series de Tiempo para el Análisis Económico
Series de Tiempo para el Análisis Económico
Curriculum
10 Sections
31 Lessons
10 Weeks
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Módulo 1: Introducción a las Series de Tiempo
3
1.1
Definición y conceptos básicos
1.2
Importancia en el análisis económico
1.3
Componentes de una serie de tiempo: tendencia, estacionalidad, ciclo y componente irregular
Módulo 2: Visualización y Exploración de Datos
3
2.1
Gráficos de series temporales
2.2
Identificación visual de patrones
2.3
Estadísticas descriptivas para series de tiempo
Módulo 3: Modelos de Suavizado Exponencial
3
3.1
Suavizado exponencial simple
3.2
Método de Holt
3.3
Método de Holt-Winters
Módulo 4: Procesos Estocásticos y Estacionariedad
3
4.1
Procesos estocásticos
4.2
Concepto de estacionariedad
4.3
Pruebas de raíz unitaria (Dickey-Fuller, KPSS)
Módulo 5: Modelos ARIMA
4
5.1
Procesos AR, MA y ARMA
5.2
Identificación del modelo (función de autocorrelación y autocorrelación parcial)
5.3
Estimación y diagnóstico del modelo
5.4
Pronóstico con modelos ARIMA
Módulo 6: Modelos SARIMA y Manejo de Estacionalidad
3
6.1
Componentes estacionales
6.2
Modelos SARIMA
6.3
Desestacionalización de series
Módulo 7: Modelos de Volatilidad
3
7.1
Introducción a la heterocedasticidad
7.2
Modelos ARCH y GARCH
7.3
Aplicaciones en finanzas y economía
Módulo 8: Cointegración y Modelos de Corrección de Error
3
8.1
Concepto de cointegración
8.2
Prueba de Engle-Granger
8.3
Modelos de corrección de error (ECM)
Módulo 9: Modelos de Vectores Autorregresivos (VAR)
3
9.1
Especificación de modelos VAR
9.2
Estimación e interpretación
9.3
Análisis de impulso-respuesta y descomposición de varianza
Módulo 10: Aplicaciones Prácticas en Economía
3
10.1
Análisis de indicadores macroeconómicos
10.2
Pronóstico de variables económicas
10.3
Evaluación de políticas económicas
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