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En este curso encontrarás un aprendizaje progresivo de la asignatura como método de enseñanza. 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.
Estudiantes universitarios del territorio nacional que quieran superar con éxito la asignatura de Introducción a la econometría para las finanzas, la cual forma parte del segundo curso del Grado en Finanzas y Contabilidad.
Con este curso de Introducción a la Econometría para las Finanzas aprenderás a integrar los conocimientos de datos observados y procedimientos de análisis en la resolución de problemas económicos-financieros.
A través de esta asignatura universitaria conocerás la importancia de la Introducción a la econometría para las finanzas como herramienta para estimar y extraer información útil para la toma de decisiones en el ámbito económico financiero. Dentro de la misma aprenderás entre otros muchos contenidos:
Comprender la econometría como una ciencia reciente y su evolución histórica.
Conocer el modelo de regresión lineal general, catalogado como el modelo “ideal”.
Aplicar los contrastes de la t de Student y la F de Snedecor.
Analizar los contrastes de diagnóstico y selección de modelos en el mundo real, donde no se cumplen las hipótesis “ideales”.
Identificar los modelos ARMA, ARCH, modelos CAP, etc.
Todo esto te capacitará de los conceptos, técnicas y herramientas para abordar casos prácticos y poder sacar conclusiones de tipo estadístico y económico. Permitiéndote analizar la información contable que habitualmente publican entidades financieras , empresas, y aseguradoras.
Todas las ventajas de una clase presencial pero sin tener que desplazarte.
Si tienes poco tiempo pero necesitas preguntar las dudas de clase en directo, esta es tu modalidad.
Además, si no has podido asistir a la clase online en directo, podrás verla grabada en nuestro campus online. Así no te pierdes nada ;)
Si antes de empezar te gusta tomarte un café con tus compañeros.
Y necesitas un entorno sin distracciones en el que concentrarte mejor mientras aprendes, las clases presenciales son para ti.
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.
TEMA 1.- INTRODUCCIÓN.
1.1.- Resumen Histórico.
1.2.- Concepto de Econometría.
1.3.- La lógica de la investigación econométrica.
1.4.- Clases de datos
1.5.- Modelos econométricos.
1.6.- Relaciones de los modelos econométricos.
1.7.- Clases de variables y clases de modelos econométricos.
1.8.- Modelos lineales y no lineales. Algunos aspectos.
TEMA 2.- MODELO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL (I): ESTIMACIÓN.
2.1.- Introducción.
2.2.- Hipótesis del Modelo de Regresión Lineal General.
2.3.- Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios: interpretación, elasticidades y coeficientes beta estandarizados.
2.4.- Propiedades de los estimadores por Mínimos Cuadrados Ordinarios.
2.5.- Estimadores Máximoverosimiles.
2.6.- Bondad del ajuste de un modelo.
TEMA 3.- MODELO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL (II): VERIFICACIÓN DE HIPÓTESIS.
3.1.- Verificación de hipótesis sobre un coeficiente del modelo. Intervalos de confianza.
3.2.- Test general de restricciones lineales. Algunos casos particulares.
3.3.- Análisis de la varianza.
3.4.- Predicción por punto y por intervalo.
3.5.- Evaluación de la capacidad predictiva de los modelos.
3.6.- Selección de modelos.
TEMA 4.- AMPLIACIONES DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL.
4.1. Introducción.
4.2.- Regresión con variables explicativas binarias.
4.3.- Modelos no lineales.
TEMA 5.- ALGUNOS PROBLEMAS DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL.
5.1.- Introducción.
5.2.- Errores de especificación.
5.2.1.- Omisión de variables relevantes.
5.2.2.- Inclusión de variables irrelevantes.
5.3.- Multicolinealidad.
5.4.- Heteroscedasticidad.
5.5.- Autocorrelación.
5.6.- Otros contrastes de diagnósticos.
5.7.- Regresores estocásticos.
TEMA 6.- MODELOS ESTOCÁSTICOS DE SERIES TEMPORALES.
6.1 Introducción.
6.2 Procesos estocásticos: Estacionariedad y Ergodicidad.
6.3 Modelos lineales estacionarios: AR(p), MA(q) y ARMA(p,q).
6.4 Modelos lineales no estacionarios: ARIMA(p,d,q).
Aplicaciones
TEMA 7.- APLICACIONES FINANCIERAS.
7.1 Introducción.
7.2 Análisis de volatilidad: medidas y modelos ARCH y GARCH.
7.3 Estimación de modelos CAP (Capital Asset Pricing) y de modelos de tipo APT (Arbitrage Pricing Theory).
7.4 Otras aplicaciones.
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