Econométrica: Eviews y simulador de riesgos

Introducción

Conceptos generales de econométrica

• Comprensión de los conceptos básicos de la econométrica
• Entendimiento de variables y medidas estadísticas
• Introducción a la probabilidad y niveles de confianza
• Inferencia estadística y cálculo de percentiles
• Distribuciones de probabilidad teóricas
• Pruebas de significancia y métodos para calcular intervalos de confianza
• Trabajo con datos asimétricos
• Concepto de curtosis
• Análisis ANOVA

Análisis de regresión

• Conceptos fundamentales sobre la regresión
• Explicación del análisis de regresión lineal
• Estimación mediante regresión
• Inferencia en el contexto de la regresión
• Asunciones estadísticas básicas
• Detección y análisis del incumplimiento de dichas asunciones
• Comprensión del fenómeno conocido como regresión espuria
• Descripción y utilización de modelos de regresión
• Transformación adecada de variables para el análisis
• Interpretación de los coeficientes resultantes del modelo
• Diferenciación entre modelos de regresión lineal y no lineal

Análisis de series temporales

• Componentes esenciales de una serie temporal
• Métodos habituales para su descomposición
• Análisis de tendencias, ciclos y patrones estacionales
• Pruebas para determinar la estacionariedad de una serie
• Interpretación correcta de gráficos y correlogramas
• Aplicación del test de raíces unitarias
• Procedimientos para transformar series no estacionarias
• Estudio y clasificación de procesos estacionarios
• Explicación detallada sobre complejas transformaciones en modelos temporales
• Técnicas para pronosticar variables económicas y evoluciones temporales

Redes neuronales

• Conceptos esenciales sobre redes neuronales y sus métodos de funcionamiento
• Estructura básica de las redes neuronales
• Introducción al campo del aprendizaje automático
• Comparativa entre aprendizaje supervisado y no supervisado
• Distinción entre enfoques de aprendizaje automático y econométrica clásica

Modelado del riesgo financiero

• Metodologías para cuantificar el nivel de riesgo
• Cálculo y análisis de probabilidades de ocurrencia
• Definición y aplicación práctica del coeficiente de variación
• Determinación de capital necesario para la gestión adecuada de riesgos

Cadena de Markov y simulación de Montecarlo

• Concepto básico sobre simulaciones estocásticas y modelos asociados
• Relaciones entre distribuciones estadísticas y probabilidades implícitas
• Construcción de perfiles o esquemas caracterizadores para variables de interés
• Tratamiento adecuado de variables aleatorias y sus posibles resultados

Evaluación de proyectos económicos

• Establecimiento de criterios claros para la selección de proyectos viables
• Determinación del grado de elasticidad de la demanda frente a cambios externos
• Estudio exhaustivo de viabilidad económica en cada propuesta analizada
• Implementación del análisis punto de equilibrio frente a posibles riesgos
• Definición y seguimiento de flujos financieros netos generados por cada iniciativa
• Utilización de herramientas analíticas especializadas para la toma de decisiones
• Realización de análisis de estrés en diferentes escenarios económicos posibles

Resumen general y recomendaciones para el futuro