Postgrado Avanzado en Estadística y Econometría
Postítulo
Online
*Precio estimado
Importe original en EUR:
899 € 999 €
Descripción
-
Tipología
Postítulo
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
300h
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Duración
180 Días
-
Inicio
Fechas disponibles
Si te acabas de graduar de Economía y quieres segur preparándote para poder afrontar los retos del mundo globalizado, te presentamos una formación que seguramente llenara todas tus expectativas, el centro EBES – Escuela Business España ofrece, por medio del catálogo de Emagister.com, el Postgrado Avanzado en Econometría + Eviews.
Los estudiantes aprenderán las principales técnicas y prácticas de la econometría. Este postgrado está orientado principalmente a estudiantes licenciados, profesionales del sector bancario, asegurador, financiero que necesiten actualizarse y/o que tengan conocimientos de matemáticas y estadística principalmente. La titulación obtenida es un Postgrado en Econometría con software en Eviews que le puede abrir muchas puertas en un mundo cada día más competitivo.
La formación tiene una duración de 6 meses, que se cursan de manera online, durante tu preparación tendrás acceso al Campus Virtual de la institución donde encontrarás las herramientas e información necesaria para la realización del postgrado, el temario abarca las principales competencias para tu desarrollo profesional, algunos de los temas que verás son: econometría, modelos económicos, estimaciones e inferencias en econometría, análisis de la varianza, estimador de mínimos y cuadros generalizados.
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Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
Con este postgrado podran resolver problemas mas comunes de desarrollo econométrico tales como series temporales, regresiones, problemas de especificación, estimaciones e inferencias. Le será útil para su culminación dentro de un ámbito meramente casuístico.Los alumnos dispondrán de los softwares necesarios para la resolución de actividades.
Dirigido a profesionales de sectores economicos que necesiten las herramientas econométricas, sector bancario, seguros, riesgos financieros etc. También para licenciados en matemáticas, estadística, economía y todos aquellos licenciados que esten interesados en el área.
Profesionales de la Economia, sector bancario, aseguradoras, sector financiero, operaciones, además de licenciados o diplomados en la materia relacionada.
Postgrado Avanzado en Econometria de EBES, Escuela de Negocios España con Apostilla de la Haya
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Opiniones
Materias
- Estadística
- Economía
- Matemáticas
- E-business
- Modelos de negocio
- Análisis estadístico
- Series temporales
- Análisis de datos
- Análisis de problemas
- Regresiones multiples
- Modelos econométricos
- Concepto de Econometría
- Modelos económicos y modelos econométricos
- Estimación e Inferencia en Econometría
- Problemas de especificación y de estimación
- Estimadores máximo verosímiles
- Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis
- Análisis de la varianza y bondad de ajuste
- Extensiones del modelo de regresión lineal
- Test general de restricciones lineales
- Variables ficticias y regresores binarios
- Modelización con regresores binarios
- Datos de corte transversal y heterocedasticidad
- Errores heterocedásticos
- Datos de series temporales
- Estimador de mínimos cuadrados generalizados
- Regresores incorrectos
- Variables omitidas y variables redundantes
Profesores
Equipo Docente Departamento de Management
EBES
Teresa Ulloa
Tutora cursos humanidades
Temario
INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA.
1.1 Concepto de Econometría. Nota histórica.
1.2 Modelos económicos y modelos econométricos: sus componentes.
1.3 Estimación e Inferencia en Econometría.
1.4 Problemas de especificación y de estimación.
EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE I
2.1 Especificación del modelo. Hipótesis básicas.
2.2 Estimadores MCO: Estimación del vector de parámetros y la matriz de covariancias. Teorema de Gauss-Markov.
2.3 Estimadores máximo verosímiles.
2.4 Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. El estadístico-t.
2.5 Análisis de la varianza y bondad de ajuste: el coeficiente de determinación corregido. El estadístico-F.
2.6 Predicción puntual y por intervalos. Error de predicción.
EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE II
3.1 Extensiones del modelo de regresión lineal. Modelos no-lineales.
3.2 Transformaciones lineales de los regresores: cambios de origen y escala.
3.3 Normalidad y media nula de las perturbaciones. El histograma y el contraste de normalidad de Jarquey Bera.
3.4 Regresores lineal mente dependientes: Multicolinealidad exacta.
3.5 Causas, consecuencias, procedimientos de detección y corrección de la multicolinealidad.
CONTRASTES DE HIPÓTESIS SOBRE PARÁMETROS Y PREDICCIONES
4.1 Restricciones sobre los parámetros: Modelo restringido y no restringido.
4.2 Test general de restricciones lineales.
4.3 Test de Waldde restricciones sobre los parámetros.
VARIABLES FICTICIAS Y REGRESORES BINARIOS
5.1 Variables ficticias y regresores binarios: definición.
5.2 Modelización con regresores binarios: efectos aditivos y multiplicativos.
5.3 Modelización con regresores binarios: el efecto interacción.
5.4 Modelos estructurales con regresores binarios.
5.5 Variables ficticias y test de cambio estructural. Regresión linealpor segmentos
HETEROCEDASTICIDAD
6.1 Datos de corte transversal y heterocedasticidad. Regresores fijos en muestras repetidas.
6.2 Errores heterocedásticos: Consecuencias sobre los estimadores MCO.
6.3 Contrastes de heterocedasticidad.
6.4 Estimador de mínimos cuadrados ponderados.
6.5 Estimador de la matriz de covariancias consistente ante heterocedasticidad.
7. CORRELACIÓN SERIAL
7.1 Datos de series temporales: Correlación serial y Autocorrelación. Regresores estocásticamente independientes de los términos de error.
7.2 Errores autocorrelacion a dos: consecuencias sobre el estimador MCO.
7.3 Contraste de autocorrelación de primerorden: Los estadísticos de Durbin-Watson.
7.4 Contraste del multiplicador de Lagrange para correlación serial de Breush-Godfrey.
7.5 Estimador de mínimos cuadrados generalizados.
7.6 Estimador de la matriz de covariancias consistente ante heterocedasticidad y autocorrelación.
ERRORES DE ESPECIFICACIÓN Y ERRORES EN LAS VARIABLES
8. ERRORES DE ESPECIFICACIÓN
8.1 Regresores incorrectos: consecuencias sobre el estimador MCO.
8.2 Variables omitidas y variables redundantes. Test de la razón de verosimilitud.
8.3 Otros errores de especificación. Test RESET de Ramsey.
9. ERRORES EN LAS VARIABLES
9.1 Correlación entre variables independientes y términos de error: Consecuencias sobreelestimador MCO.
9.2 Errores de medición.
Información adicional
Nuestro alumnos estan y terminan contentos con la materia verdaderamente entendida, aprenden a manejar una herramienta como el Eviews aplicada a la Econometria y consiguen ser aun mas competitivos.
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Postgrado Avanzado en Estadística y Econometría
*Precio estimado
Importe original en EUR:
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