Análisis de series de tiempo financieras
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
24h
En la modelación financiera de cualquier empresa del sector real o gubernamental que se ve afectada por variables de mercado es de gran utilidad pronosticar y simular estas variables para gestionar y proyectar los resultados financieros de la empresa. El análisis de series de tiempo financieras es uno de los campos más desarrollados en las ciencias financieras en los últimos años, y es el método principal para incorporar la incertidumbre de variables de mercado en el análisis financiero de las empresas. Este curso tiene como objetivo presentar los modelos de gestión financiera y conceptos utilizados frecuentemente en el análisis de series de tiempo y la forma como estos se aplican en la gestión financiera de una empresa, utilizando el poder de R.
A tener en cuenta
Este curso tiene como objetivo principal profundizar en los modelos de gestión financiera en las series de tiempo comúnmente usados en la cuantificación de riesgo de financiero, análisis de inversión e investigaciones en finanzas.
Este curso está dirigido a profesionales en economía, administración de empresas, ingeniería y profesionales de distintas áreas que se encuentren interesados en adquirir conocimientos en las herramientas de pronóstico y simulación de series de tiempo
El curso se realizará de manera virtual con sesiones sincrónicas. Cada sesión estará dividida en dos módulos. En el primero se explicarán los conceptos teóricos de los modelos a discutir, con un énfasis en los supuestos del modelo.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
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Materias
- Gestión financiera
- Estado del arte
- Análisis de regresión
- Criterios de información
- Tiempo lineales
Profesores
Andrés Galeano
Profesores
Programa académico
Introducción a) Estado del arte b) Regresión lineal simple (MCO) c) Supuestos y problemas de MCO d) Máxima verosimilitud. e) Modelo HAC. f) Aplicación: Análisis de regresión - Ingresos de Grupo Éxito
Sesión 2:
Características de las series de tiempo a) Descomposición de series de tiempo. b) Tendencia, ciclo y estacionalidad. c) Criterios de información: AIC, BIC. d) Distribución de los retornos. e) Aplicación: Descomposición de la serie del COLCAP.
Sesión 3:
Pronóstico de series de tiempo lineales: a) Pronóstico punto, intervalo y distribución. b) Función de autocorrelación serial (ACF y PACF). c) Modelos AR, MA, AR-MA y AR(I)MA. d) Series de tiempo estacionales. e) Criterios de error: RSME, MAE, MAPE f) Aplicación: Pronóstico de número de pasajeros en aerolíneas
Sesión 4:
Modelos con heteroscedasticidad condicional: a) Clusters de volatilidad b) Prueba de hipótesis de efectos ARCH c) Modelo ARCH. d) Modelo GARCH y sus derivaciones. e) Aplicación: Optimización de portafolio (media varianza)
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