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Estadística Avanzada para Finanzas

Aprueba la asignatura de Estadística Avanzada para Finanzas con nuestro curso online completo.

Más del 95 % de aprobados nos avalan.

¡Consigue tu plaza y realiza los estudios de tus sueños!

Materiales incluidos

ApuntesEjercicios prácticos

Desde

40,5 €/mes

Resumen del curso de Estadística Avanzada para Finanzas

En este curso encontrarás un aprendizaje progresivo de la asignatura. Y estudiarás todos los contenidos necesarios para la superación de la misma, consiguiendo así finalizar el grado universitario en Finanzas y Contabilidad.

Con nuestra plataforma digital tendrás acceso a clases online y todo el material necesario para superar las pruebas exigidas, tanto de evaluación continua durante el curso académico como el examen final de la asignatura, todo ello llevado a cabo con ejercicios prácticos realizados especialmente para practicar las diferentes partes del examen.

Nuestra academia ofrece clases tanto presenciales como online, lo que nos permite preparar a estudiantes universitarios de todo el territorio nacional que quieran superar el grado universitario.

Contamos con años de experiencia ayudando a nuestros alumnos a superar las asignaturas universitarias que forman parte del Grado en Finanzas y Contabilidad con un alto ratio de aprobados cada año.

¿A quién va dirigido este curso?

Estudiantes universitarios del territorio nacional que quieran superar con éxito la asignatura de Estadística Avanzada para las finanzas, la cual forma parte del cuarto curso del Grado en Finanzas y Contabilidad.

Características del curso

Qué voy a aprender

Con el curso de Estadística Avanzada para las Finanzas profundizarás en el tratamiento de modelos probabilísticos y estadística inferencial aplicada a las finanzas.

A través de esta asignatura universitaria conocerás la importancia de la Estadística Avanzada para las Finanzas como herramienta para analizar y evaluar la validez de diferentes modelos útiles para las finanzas. Dentro de la misma aprenderás entre otros muchos contenidos:
Conocer e interpretar variables aleatorias.
Operar con contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos.
Aplicar procesos estocásticos a las finanzas.
Identificar ventajas e inconvenientes de los modelos estocásticos en las finanzas.

Todo esto te capacitará de los conceptos, técnicas y herramientas para abordar casos prácticos y construir con argumentos probabilísticos modelos estocásticos aplicados a las finanzas, capacitándote de razonamiento crítico ante varias alternativas.

Aprenderás con:

Mª Carmen Angulo

Licenciada en Administración y Dirección de Empresas por la UMA y experta en Estadística Aplicada, es docente a nivel universitario desde hace 20 años

Clases en directo online

Aprovecha tu tiempo con nuestras clases en directo online. Cuenta con las ventajas de una clase presencial desde casa: grupos reducidos, horarios adaptado a ti y con tu profesor/a en directo para preguntar todas las dudas. ¡No pierdas tu tiempo en desplazarte! Da las clases desde casa, la universidad o desde donde mejor te venga.

Lo que opinan nuestros

Antiguos alumnos

Somos la academia mejor valorada gracias a las altas tasas de aprobados que tenemos anualmente. Debido a la experiencia docente de nuestros profesores y al esfuerzo de nuestros alumnos, tenemos más del 95% de aprobados.

Temario

Tema 1. Modelos de probabilidad para finanzas
1.2 Revisión de modelos de probabilidad de variable aleatoria discreta
1.3 Revisión de modelos de probabilidad de variable aleatoria continua
1.4 Ampliación de modelos
1.4.1 Modelo lognormal
1.4.2 Modelo de Pareto
1.4.3 Otros modelos

Tema 2. Verificación de hipótesis para finanzas (I)
2.1 Introducción
2.2. Revisión y ampliación de conceptos sobre verificación de hipótesis
2.3 Contrastes de la media y diferencia de medias en poblaciones normales
2.4 Contrastes de la varianza y de la igualdad de varianzas en poblaciones normales
2.5 Otros test.

Tema 3. Verificación de hipótesis para finanzas (II)
3.1. Introducción
3.2. Contrastes de la bondad del ajuste y tablas de contingencia
3.3. Contrastes de localización para una muestra
3.4. Contrastes de localización para dos muestras
3.5 Otros test.

Tema 4. Introducción a los procesos estocásticos
4.1 Introducción
4.2 Definición, clasificación y características generales
4.3 Procesos estocásticos estacionarios
4.4 Algunos procesos estocásticos de interés particular
4.5 Aplicaciones y casos prácticos

Tema 5. Cadenas de Markov
5.1 Introducción
5.2 Definición y características generales
5.3 Matriz de transición y distribuciones de probabilidad
5.4 Propiedades de las cadenas de Markov
5.5 Comportamiento asintótico
5.6 Aplicaciones y casos prácticos

Tema 6. Procesos de Poisson
6.1 Introducción
6.2 Procesos de recuento
6.3. Procesos de Poisson
6.4 Procesos de Poisson no homogéneos
6.5 Aplicaciones y casos prácticos

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