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Curso de Econometría + Eviews - Online

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Comentarios sobre Curso de Econometría + Eviews - Online

  • Objetivos del curso
    Para usar técnicas econométricas avanzadas, cálculo automatizado, funcionamiento y utilidad de los paquetes de software EVIEWS, STATA, SAS y SPSS
  • Prácticas
    No, casos practicos
  • Curso dirigido a
    Dirigido a titulados universitarios interesados en analizar, desde una óptica cuantitativa, cuestiones económicas relevantes en la empresa y administraciones públicas
  • Titulación
    ESPECIALISTA EN ECONOMETRIA junto a su acta de notas y otras certificaciones.
  • Contenido

    Unidad 1

    • Que es la econometría
    • ¿Por que una disciplina aparte?
    • Metodología de la econometría
    • Tipos de econometría
    • Requisitos matemáticos y estadísticos
    • La función de la computadora

    Unidad 2

    • Origen histórico del termino regresión
    • Interpretación moderna de la regresión
    • Relaciones estadísticas y relaciones determinadas.
    • Regresión y casualidad
    • Regresión y correlación
    • Terminología y notación
    • Naturaleza y fuentes de datos para el análisis económico.

    Unidad 3

    • El modelo de regresión lineal simple
    • Estimación por intervalo utilizando la línea de regresión muestral.
    • Análisis de correlación
    • Estimación y pruebas correspondiente a la línea de regresión muestral.
    • Estadística en acción
    • Temas adicionales en el análisis de regresión y correlación.

    Unidad 4

    • El modelo de regresión múltiple
    • Estimación de intervalo en la regresión múltiple.
    • Análisis de correlación múltiple
    • Las pruebas de significancia en la regresión y la correlación múltiple.
    • Panorama general del análisis y la interpretación con computadora.
    • Temas Adicionales en la regresión y la Correlación Múltiple.

    Unidad 5

    • Modelos polinominales con una variable predictora cuantitativa.
    • Modelos polinomiales con dos variables predictoras cuantitativas
    • Las variables cualitativas
    • Transformaciones de los datos
    • La multicolinealidad
    • La regresión paso a paso
    • La selección del modelo

    Unidad 6

    • La serie de tiempo
    • Técnicas de suavizamiento
    • Los índices estacionales
    • El pronostico
    • Evaluación de modelos alternativos: Mad y Mse.
    • La auto correlación Durbin-Watson y la predicción autoagresiva.
    • Los números índice.

    Unidad 7

    • Modelos con datos de corte transversal
    • Heteroscedasticidad: Estimación MCG
    • Multicolinealidad

    Unidad 8

    • Normalidad de la s perturbaciones
    • No linealidad y errores de especiación
    • Exogeneidad y regresores estocásticos

    Unidad 9

    • Regresión con series tiempo
    • Autocorrelación
    • Regresión con variables cualitativas: variables ficticias.
    • Estabilidad estructural
    • Heteroscedasticidad con series de tiempo

    Unidad 10

    • Modelos dinámicos
    • Tipos especiales de modelos dinámicos
    • EVIEWS y los modelos dinámicos específicos
    • SPSS y los modelos dinámicos
    • SPSS y los modelos dinámicos con regresores estocásticos.
    • EVIEWS y los modelos dinámicos con regresores estocásticos.
    • SAS y los modelos dinámicos

     

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