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Curso: Econometría para grandes decisiones

Duración 36 horas

Del 23 de julio al 13 de agosto de 2024.
Martes, miércoles, jueves y viernes de 6:00 p.m. a 9:00 p.m.
Modalidad: bimodal.

Proporcionar una comprensión profunda y práctica de los métodos avanzados para el análisis de series temporales en economía y finanzas, así como de algunas técnicas modernas de evaluación de impacto.

Dolar Hoy Colombia

Indicadores Economicos

$1.950.000

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Contenido del programa

1. Introducción y conceptos básicos de series de tiempo

Conceptos básicos y características de series temporales. Series de tiempo en economía y finanzas.
Estacionariedad.
Funciones de correlación y de autocorrelación parcial.
Ruido blando y series temporales.

2. Construcción de modelos de series de tiempo univariadas

Modelos AR, MA y ARMA y sus extensiones: propiedades, identificación y pronóstico.
No estacionariedad y pruebas.
Estacionalidad. Diferenciación estacional. Modelos estacionales aditivos y multiplicativos.

3. Modelos de volatilidad condicional

Naturaleza de las perturbaciones ARCH.
El modelo ARCH general, modelo GARCH.
Propiedades.
Estimación.
Aplicaciones y pronóstico de volatilidad.
Extensiones de modelos GARCH.

4. Modelos no lineales

Modelos bilineales y umbral autorregresivo (TAR).
Modelos de transición suave (STAR) y de cambio de régimen de Markov.
Redes neuronales y métodos no paramétricos.

5. Análisis de series temporales multivariantes

Modelos VAR.
Cointegración y pruebas de cointegración.
Modelos de volatilidad multivariante.

6. Modelos Espacio- Estado y filtros de Kalman

Modelos de tendencia local y espacio-estado lineal.
Aplicaciones de filtro de Kalman.
Estimación y pronósticos con modelos espacio-estado.

7. Métodos Markov Chain Monte Carlo con aplicaciones

Simulación con cadenas de Markov.
Muestreo de Gibbs.
Inferencia Bayesiana y algoritmos alternativos.

8. Diferencias en diferencias como método de evaluación de impacto

Diferencias en diferencias sin considerar covariables.
Diferencias en diferencias considerando covariables.
Múltiples periodos de introducción del tratamiento.
Cambios en cambios.
Causal Machine Learning.

Dirigido a

Economistas, financieros, matemáticos, estadísticos y demás profesionales que deseen aplicar la econometría a sus actividades laborales.

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