Inscríbete en este Posgrado Econometría y Estadística con el que mejorar tus conocimientos en estas dos disciplinas económicas con la obtención de una Doble Titulación, una de ellas Universitaria con 5 ECTS expedida por Euroinnova International Online Education y la Universidad Antonio de Nebrija
Daniel E. N.
NAVARRA
Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS
Ya había realizado otra formación relacionada con ciencias económicas, me ha parecido un posgrado ideal para reforzar contenidos y actualizarlos, además conseguí conocer las aplicaciones de la econometría en el sector empresarial.
Omar P. T.
LUGO
Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS
En formaciones de este estilo es muy importante contar con una buena asistencia, siendo online tenía cierto miedo por las dudas que me pudieran surgir. El tutor que me asignaron fue muy profesional, lograba responder las dudas que me surgían de manera completa hasta que las consiguiera entender. He conseguido unos conocimientos avanzados en estadística y econometría gracias a euroinnova.
Inés C. B.
MÁLAGA
Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS
Quería formarme en esta materia porque durante la carrera no aproveche bien los conocimientos que recibí. Me ha parecido muy buena y con muchas aplicaciones en el mundo empresarial, sin duda la repetiría de nuevo. Destaco sobre todo la atención del tutor, resolvió todas las dudas que me surgieron.
POSGRADO ECONOMETRÍA Y ESTADÍSTICA. Esta formación 100% Online te dará unos conocimientos avanzados en estas dos ramas de la economía que te permitirán mejorar tu formación y aplicar conceptos a tu actividad laboral, aumentando tus posibilidades y empleabilidad. Logra formarte en econometría y estadística gracias a Euroinnova.
- Distribución rectangular estandarizada
- Distribución triangular estandarizada
- Distribución trapezoidal estandarizada
- Distribución beta
- La distribución χ 2 de Pearson
- La distribución t de Student
- La distribución F de Snedecor
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua
- Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro
- Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros
- Estimadores insesgados
- Estimadores eficientes
- Estimadores consistentes
- Estimadores suficientes
- Caso en el que la varianza de la población es conocida
- Caso en el que la varianza es desconocida
- Caso de ambas varianzas conocidas
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida
- Intervalos de confianza bilaterales
- Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas
- Hipótesis nula y alternativa
- Región de rechazo y tipos de error
- Función de potencia
- Contraste para la media cuando la varianza es conocida
- Contraste para la media cuando la varianza es desconocida
- Contraste para la proporción
- Caso en el que se conocen las varianzas
- Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales
- Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos
- Región de rechazo y función de potencia
- Cálculo de σ 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia
- Contraste de dos colas
- Contraste de una cola a la derecha
- Introducción
- Estimación mínimo-cuadrática
- Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios
- Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo
- Otras propiedades de los estimadores del MLS
- Predicción puntual óptima
- Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Yˆ0 X0 ]
- Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo
- Propiedades algebraicas y estadísticas
- Inferencia en el MLS normal y sin término independiente
- El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
- Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario
- Distribución muestral del vector de residuos, e
- El estimador de la varianza del término de perturbación
- Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza
- Contraste de significación del modelo
- Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis
- El factor de inflación de la varianza (FIV)
- El número de condición
- Contradicción entre los tests individuales de la t y el test conjunto de la F
- Descomposición de la varianza del estimador
- Incorporación de nueva información
- Especificación de un nuevo modelo
- Métodos alternativos de estimación
- La naturaleza de la relación entre las variables
- La transformación de variables
- La omisión de variables relevantes
- Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación conocida
- Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación desconocida 154
- El contraste de Goldfeld-Quandt
- El contraste de Breusch-Pagan
- El contraste de White
- La existencia de ciclos y/o tendencias
- Relaciones no lineales
- La omisión de variables relevantes
- El método de Cochrane-Orcutt
- El método de Prais-Winsten
- El método de Durbin
- El contraste de Durban-Watson
- El contraste de Godfrey
- Las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) de los residuos
- Contrastes de Box-Pierce y Ljung-Box
- Modelo lineal de probabilidad
- Método de estimación por máxima verosimilitud
- Residuos generalizados
- Bondad de Ajuste
- Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)
- El Contraste de Razón de Verosimilitud
- El Contraste de Wald
- Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de “Score”
- Comparación entre los Tests de RV, W, ML
- La hipótesis de la utilidad aleatoria
- Modelo Logit Condicional (MLC)
- Modelo mixto
- El modelo Logit multinomial
- Hipótesis de independencia de las alternativas irrelevantes
- Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud
- Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad
- Modelo de “dos partes”
- El modelo de “doble valla” (Cragg, 1791)
- El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)
- Modelos de Infrecuencia de compra
- Estimador MCO (Modelo sin efectos)
- Estimadores entre-grupos
- Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales
- Estimación MCG para los efectos individuales
- Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales
- Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales
- Contraste de homogeneidad del panel
- Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos
- Estimación robusta
- Contraste de nulidad de los efectos aleatorios
- Contraste entre efectos fijos o aleatorios
- Contraste para la autocorrelación de la perturbación
- Contraste para la sobreidentificación de instrumentos
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Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos
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Aprendizaje para la vida real, contenidos prácticos, adaptados al mercado laboral y entornos de aprendizaje ágiles en campus virtual con tecnología punta
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Nuestros procesos de enseñanza están certificados por AENOR por la ISO 9001 y 14001.
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Disponemos de Bolsa de Empleo propia con diferentes ofertas de trabajo, y facilitamos la realización de prácticas de empresa a nuestro alumnado.
En la actualidad, Euroinnova cuenta con un equipo humano formado por más de 300 profesionales. Nuestro personal se encuentra sólidamente enmarcado en una estructura que facilita la mayor calidad en la atención al alumnado.
Como parte de su infraestructura y como muestra de su constante expansión, Euroinnova incluye dentro de su organización una editorial y una imprenta digital industrial.
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Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.
La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.
* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es
* Becas no acumulables entre sí
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es
Este Posgrado Econometría y Estadística te permite formarte de manera específica en la econometría, esta es una rama de la economía donde se siguen modelos matemáticos y estadísticos para conseguir predecir el comportamiento de futuras variables, es muy utilizada en la economía para tener una mayor información de precios, costes o las consecuencias que van a tener ciertas decisiones.
Tener unos conocimientos en estas ramas de la economía tan importantes es necesario para desenvolverte de manera profesional en el sector empresarial, con estos conocimientos logras estimar relaciones entre el comportamiento económico y los agentes económicos. Consigue una formación avanzada con el Posgrado Econometría y Estadística que te ofrece Euroinnova International Online Education.
La utilización de la econometría en el sector empresarial tiene el objetivo principal de utilizar los distintos modelos econométricos para realizar análisis en detalle de resultados y ventas producido por decisiones anteriores, de esta manera se podrá investigar el comportamiento de estas variales para tomar decisiones optimizadas en basadas en modelos econométricos.
Aunque no sean visibles las funcionalidades de la econometría está presente en la mayoría de las decisiones empresarial, por ejemplo, la gestión del stock depende de los modelos econométricos que estiman cuáles son las necesidades del almacén y la organización dependiendo de los resultados y decisiones tomadas en el pasado. Además de esta funcionalidad encontramos muchas más como lo son los gastos de inversión en determinados departamentos y cuál es su resultado tras esta.
Con la econometría se pueden también realizar análisis del comportamiento del consumidor en las tiendas y sus consumos. Es por ello que tener un conocimiento avanzado en esta rama es muy importante para cualquier profesional que quiera dedicarse al mundo empresarial, esto podrás conseguirlo gracias a los conocimientos avanzados que propone el Posgrado Econometría y Estadística.
Los modelos econométricos son representaciones simplificadas de la relación que existe entre varias variables, consiguiendo de esta manera realizar estimaciones que nos ayuden a tomar ciertas decisiones.
Es por ello que un modelo econométrico consiste en un modelo estadístico donde observamos como se relacionan las variables, consiguiendo hacer estimaciones futuras que nos ayudaran a tomar decisiones en cualquier apartado que se pueda medir.
Los modelos econométricos siguen una estructura, se componen de los siguientes elementos:
De esta manera podemos conocer que existen distinta técnicas econométricas, estas cambiaran dependiendo de los tipos de modelos econométricos. Existen las distintas técnicas econométricas dependiendo de los datos que se nos aporte, los datos de información que nos podremos encontrar son los siguientes:
En este Posgrado Econometría y Estadística hay un apartado específico del uso de Excel, en él podrás conocer algunas de las funciones estadísticas más aplicadas en esta hoja de cálculo de Microsoft.
Excel tiene un gran número de funcionalidades, entre ellas se encuentran las estadísticas, podemos encontrar entre las categorías de funciones que ofrece esta herramienta las siguientes:
La econometría hace referencia a la ciencia que usa las herramientas matemáticas y de estadística con el fin de llevar a cabo una estimación de las relaciones que se pueden dar en el ámbito económico.
Por lo tanto, gracias a esta disciplina es posible llevar a cabo la comprobación de ciertas hipótesis y averiguar un movimiento futuro en las variables de la economía y de las personas.
La econometría tiene una gran variedad de objetivos, sin embargo, los dos objetivos más importantes que tiene son los de:
En la econometría se pueden distinguir dos tipos:
La metodología de la econometría tiene una serie de formas a la hora de llevarse a cabo, las más importantes son:
La mayoría de las veces esta ciencia se aplica al ámbito financiero debido a que nos facilita la predicción de determinadas variables económicas, ya que la predicción de los datos, así como la tecnología son de mucha importancia en el ámbito económico de los mercados.
Desde los últimos años la econometría ha tenido un fuerte desarrollo y ha propiciado nuevos enfoques que hacen que se obtengan resultados con mayor poder de predicción, esto nos ayuda a avanzar hacia nuevas líneas de investigación y en consecuencia se produce un mayor conocimiento de la economía.
Obtén cuanto antes tu Doble Titulación, una de ellas Universitaria con 5 Créditos ECTS, expedidas por Euroinnova International Online Education y la Universidad Antonio de Nebrija. Esta formación es baremable en bolsas de trabajo y oposiciones de la Administración Pública.
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¡Te esperamos!