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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Silvia F.

LUGO

Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM

El temario está muy bien estructurado y el contenido bastante completo para su precio. Este curso en Análisis Econométrico me ha resultado muy ameno de estudiar e interesante, pero valoro sobre todo, la comodidad de su metodología virtual y la atención recibida por parte del centro.

Daniela V.

BARCELONA

Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM

Es un curso muy bueno a modo de introducción a la econometría. Lo recomiendo a todo aquel que se dedique al sector económico y quiera conocer un poco más sobre el funcionamiento de los modelos econométricos.

Valentín M.

BARCELONA

Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM

He realizado este curso de análisis econométrico por requerimiento de mi empresa. Debo decir que ha sido muy ameno y gracias a la metodología de Euroinnova puedes adaptar los horarios a tu disponibilidad personal.

Juan José M.

SALAMANCA

Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM

Me ha gustado mucho la acción formativa, me ha parecido fácil de entender su contenido gracias al enfoque práctico que tiene, y con un precio inmejorable. Además, la facilidad de realizarla desde casa es muy cómoda. Recomendable.
* Todas las opiniones sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso análisis econométrico

CURSO ANALISIS ECONOMETRICO. Realiza este Curso de especialista en análisis econométrico y desarrolla las competencias profesionales necesarias para mejorar tu empleabilidad. Ponte en contacto con nosotros y aprovecha la metodología online para estudiar desde donde quieras.

Resumen salidas profesionales
de Curso análisis econométrico
Este curso en Análisis Econométrico. Aproximación Práctica con SHAZAM le ofrece una formación especializada en la materia. La econometría es la rama de la economía que hace un uso extensivo de modelos matemáticos y estadísticos así como de la programación lineal y la teoría de juegos para analizar, interpretar y hacer predicciones sobre sistemas económicos, prediciendo variables como el precio de bienes y servicios, tasas de interés, tipos de cambio, las reacciones del mercado, el coste de producción, la tendencia de los negocios y las consecuencias de la política económica. Con este curso en Análisis Econométrico se pretender aportar unos conocimientos profesionales en la econometría a través de shazam.
Objetivos
de Curso análisis econométrico
Los objetivos que se pretenden conseguir con este curso son los siguientes: - Lograr que los participantes adquieran los conocimientos básicos necesarios para poder seguir aprendiendo más acerca del análisis econométrico. - Familiarizar a los alumnos con el entorno econométrico. - Generar que los participantes entiendan y aprenda a probar cada uno de los supuestos del análisis econométrico. - Generar en los alumnos la comprensión del análisis econométrico.
Salidas profesionales
de Curso análisis econométrico
Una vez finalizada la presente formación, habrás adquirido las competencias profesionales que aumentarán tus oportunidades laborales en los siguientes sectores: Formación docente, Economía y Dirección de empresas.
Para qué te prepara
el Curso análisis econométrico
El curso en Análisis Econométrico le prepara para obtener los conocimientos necesarios para la validez de un modelo económico y construir, por medio de relaciones matemáticas, un modelo que represente una cierta teoría que desee probar.
A quién va dirigido
el Curso análisis econométrico
El presente curso de Análisis Econométrico está dirigido a cualquier persona que quiera profundizar en el mundo de econometría y obtener una formación especializada en la economía.
Metodología
de Curso análisis econométrico
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso análisis econométrico

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el temario en PDF
  1. ¿Cómo ejecutar Shazam?
  2. El comando FILE
  3. ¿Cómo crear un fichero de datos?
  4. - Observación a observación

    - Variable a variable

  5. ¿Cómo ver las variables?
  6. ¿Cómo recuperar un fichero de datos?
  7. ¿Cómo saber qué variables están disponible en la sesión de trabajo?
  8. ¿Cómo cambiar el nombre de las variables?
  9. ¿Cómo borrar variables?
  10. ¿Cómo representar gráficamente variables?
  11. - Gráficos utilizando el comando GRAPH

    - Gráficos utilizando el comando PLOT

  12. ¿Cómo ordenar variables?
  13. ¿Cómo especificar el inicio y la frecuencia de un fichero de datos
  14. ¿Cómo generar nuevas variables a partir de variables existentes?
  15. ¿Cómo calcular los estadísticos descriptivos de las variables?
  16. ¿Cómo generar vectores y matrices?
  17. - Utilizando el comando COPY

    - Utilizando el comando READ

  18. ¿Cómo guardar matrices?
  19. ¿Cómo recuperar matrices?
  20. ¿Cómo operar con vectoresy matrices?
  21. ¿Cómo identificar los elementos de una matriz
  1. Presentación e hipótesis básicas del Modelo de Regresión Lineal Múltiple (MRLM)
  2. Estimación MCO: Comando OLS
  3. Análisis de los residuos: opción LIST
  4. Análisis de las sumas de los cuadrados: opción ANOVA
  5. Análisis gráfico: opción GRAPH
  6. Análisis de resultados
  1. Presentación del Modelo de Regresión Lineal Múltiple formulado sin ordenada en el origen
  2. Estimación MCO de un Modelo formulado sin ordenada en el origen
  3. Análisis de los resultados
  1. Presentación del Modelo de Regresión Lineal Múltiple con datos centrados
  2. Estimación MCO de un modelo con datos centrados
  3. Análisis de resultados
  1. Cambios de escala
  2. Estimación MCO de un Modelo con cambios de escala
  3. Comparación de los resultados de la estimación con y sin cambios de escala
  4. - Vector de estimadores

    - Matriz de Varianzas-Covarianzas estimada de los estimadores

    - Estimador de la varianza de la perturbación

    - Suma de los cuadrados de los errores

    - Suma de cuadrados totales

    - Suma de cuadrados de la regresión

    - Coeficiente dedeterminación

    - Coeficiente de determinación ajustado

  5. Análisis de los resultados
  1. Hipótesis del Modelo de Regresión Lineal Normal Clásico (MRLNC)
  2. Contrastes de hipótesis: comando TEST y comando DISTRIB
  3. - Contrastes de nulidad individual

    - Contraste de nulidad conjunta para todos los parámetros del modelo

    - Contraste de nulidad conjunta para los parámetros que acompañan a las variables explicativas del modelo

    - Contraste de nulidad para un subconjunto paramétrico

    - Contraste de nulidad para una combinación lineal

    - El comando TEST sin el signo de igualdad

  4. Contrastes de hipótesis: comando OLS y opción ANOVA del comando OLS
  5. - Contrastes de hipótesis: comando OLS

    - Contrastes de hipótesis: opción ANOVA del comando OLS

  6. Intervalos de confianza: comando CONFID
  7. Contraste para un subconjunto paramétrico y región de confianza
  1. Coeficientes de un modelo de regresión
  2. - Coeficientes de regresión parcial

    - Coeficientes beta o coeficientes estandarizados

    - Elasticidades en media

  3. Ortogonalidad y coeficientes de regresión parcial
  4. Interpretación de los coeficientes de regresión parcial
  5. - Interpretación de b

    - Interpretación de b

  6. Interpretación de los coeficientes beta
  1. Introducción
  2. Estimación MCO
  3. Análisis de resultados
  4. - Interpretación de coeficientes

    - Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación equivalente

  1. Estimación MCO sin restricciones
  2. Estimación MCO con restricciones: opción RESTRICT del comando OLS
  1. Predicción: comando FC
  2. - Predicción puntual

    - Predicción media

  3. Intervalos de confianza para la predicción
  4. - Intervalo de confianza para la predicción puntual

    - Intervalo de confianza para la predicción media

  1. Detección de valores atípicos y/o influyentes: opción influence y opción DFBETAS del comando OLS
  2. - Detección de valores atípicos

    - Detección de valores influyentes

  1. Detección de problemas de no normalidad de las perturbaciones: opción LM y opción GF del comando OLS
  1. Detección de problemas de heterocedasticidad
  2. - Contrastes asociados a la opción HET del comando DIAGNOS

    - Contraste de Goldfeld-Quandt

    - Contraste de Bartlett

  3. Estimación mínimo-cuadrática generalizada
  4. - Estimación mínimo-cuadrática generalizada utilizando el comando GLS

    - Estimación mínimo-cuadrática generalizada utilizando la opción WEIGHT del comando OLS

  5. Estimación de máxima verosimilitud utilizando el comando HET
  6. Predicción con heterocedasticidad
  7. - Predicción utilizando para la estimación el comando GLS

    - Predicción utilizando para la estimación mínimos cuadrados ponderados

  1. Detección de problemas de autocorrelación
  2. Estimación mínimo cuadrática generalizada
  3. - Estimación mínimo cuadrática generalizada: comando GLS

    - Estimación mínimo cuadrática generalizada utilizando el comando AUTO

  4. Predicción con autocorrelación
  5. - Predicción utilizando para la estimación el comando AUTO

    - Predicción utilizando para la estimación el comando GLS

  6. Análisis gráfico de la autocorrelación de primer orden
  7. Estimación iterativa para un AR(1)
  8. Análisis de la autocorrelación en un modelo autorregresivo
  1. Estimación MCO
  2. Métodos para la diagnosis de problemas de multicolinealidad
  3. - Indicios de multicolinealidad

    - Coeficientes de correlación

    - Autoanálisis

  4. Soluciones a la multicolinealidad
  5. - Eliminar regresores

    - Regresión por componentes principales

    - Suministrar información adicional

  1. Estimación MCO utilizando el comando OLS
  2. Estimación por el método de variables instrumentales utilizando el comando INST
  3. Test de Hausman
  1. Contraste de la forma funcional utilizando la opción RESET del comando DIAGNOS
  2. Otros contrastes de la forma funcional
  3. - Prueba J de Davidson y MacKinnon

    - Prueba JA de Fisher y McAleer

  1. Definición de variables ficticias
  2. Contrastes de estabilidad de los parámetros
  3. - Contraste de homogeneidad total

    - Contraste de homogeneidad de pendientes dada heterogeneidad de ordenadas

    - Contraste de homogeneidad de ordenada dada heterogeneidad de pendientes

    - Contraste de homogeneidad de ordenada dada homogeneidad de pendientes

    - Contraste de homogeneidad de pendiente dada homogeneidad de ordenada

  1. Métodos de selección de regresores
  2. Otros métodos de selección de regresores
  3. - Método de selección hacia atrás o eliminación progresiva

    - Método de selección hacia delante o introducción progresiva

    - Método de todas las regresiones posibles

  1. Análisis de la capacidad predictiva utilizando el comando FC
  1. Contraste de estabilidad postmuestral utilizando la opción CHOWTEST del comando DIAGNOS
  2. Contraste H(N) o test de estabilidad de Cooper
  3. EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Análisis Econométrico. Una aproximación práctica con Shazam. Autores: M.ª Victoria Verdugo, M.ª Isabel Cal y Carlos Mª Fernández-Jardón. Publicado por Delta Publicaciones.

Titulación de Curso análisis econométrico

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Curso Análisis Econométrico

¿Qué es el análisis econométrico?

Un modelo econométrico es una representación de la relación entre dos o más variables que otorga estimaciones empíricas. Un modelo econométrico es un modelo estadístico o matemático que representa la relación entre dos o más variables. Su utilización permite hacer estimaciones acerca del efecto de una variable sobre otra y/o hacer predicciones acerca del valor futuro de las variables.

Curso Análisis Econométrico

Descubre la estructura de un análisis econométrico

Un modelo econométrico tiene la siguiente estructura: una variable endógena y una o más variables exógenas o explicativas y, un error.

  • Variable endógena: una variable o factor que es causada o explicada por otro conjunto de variables independientes (que son determinadas por otros factores fuera del modelo).
  • Variables exógenas: variables que determinan o explican a la variable endógena y que son independientes entre sí.
  • Error: captura el efecto de otros parámetros desconocidos.

No dejes pasar la oportunidad de estudiar desde donde quieras, a tu ritmo y sin horarios. ¡Euroinnova International Online Education lo hace posible!

Tipos de modelos econométricos

Existen diversos modelos de trabajo para el análisis econométrico. Los más relevantes son:

  • Corte transversal: documentos de un periodo de tiempo concreto, como una estadística o censo.
  • Series de tiempo: al contratio que el anterior, este puede ser una estadística de un periodo de tiempo determinado.
  • Paneles: datos recogidos durante el tiempo divididos en unidades. Por ejemplo, de una población, sus respuestas individuo a individuo a lo largo de un tiempo.

Como ves, los modelos y análisis econométricos son muy usados en economía y estadística, y tienen una gran importancia final. Si quieres aprender a trabajar con ellos y estudiar desde casa, compaginando tu vida laboral y personal, aprovecha este curso ofrecido por Euroinnova International Online Education.

Objetivos de la econometría

Los análisis econométricos tienen una gran importancia en tareas económicas, algunas tan relevantes como políticas a seguir. Y es que el análisis econométrico es el usado para calcular variables como el PIB, el gasto público o herramientas de ventas en empresas.

Como ves, el análisis econométrico es muy relevante, aunque a ojos de muchas personas ni les sea conocido.

¿Qué es Shazam?

Shazam es una aplicación para telefonía móvil que incorpora un servicio que permite la identificación de música. La empresa tiene su sede en Londres y fue fundada por Chris Barton, Philip Inghelbrecht, Dhiraj Mukherjee y Avery Wang en 1999.

¿Cómo ejecutar Shazam?

A lo largo del desarrollo del curso análisis econométrico relacionado con Shazam lograrás adquirir todos los conocimientos, así como habilidades necesarias para desenvolverte en el análisis econométrico.

Para poder ejecutar Shazam debemos conocer que existen dos formas de h hacer que son las siguientes:

A través del modo TALK. En este caso es necesario escribir a través del teclado las instrucciones una a una. Shazam responde. La ventaja principal del modo TALK es que, después de cada orden, Shazam responde manera automática y muestra los resultados.

Por otro lado, encontramos, el modo BATCH, que se trata de un fichero de comandos. En este caso, se almacena un conjunto de comandos, además de las opciones que se deseen ejecutar. Shazam ejecuta todos estos comandos de una sola vez y muestra en pantalla aquel comando especifico.

Únete a nuestra plataforma y desarrolla tus competencias en análisis econométricos a distancia con Euroinnova International Online Education

Aprovecha la formación online con Euroinnova International Online Education

Sean cuales sean tu trabajo u ocupaciones diarias, con Euroinnova International Online Education puedes ampliar tu formación. Gracias a este Curso de Análisis Econométrico con Shazam podrás compaginar tu trabajo y tu vida personal de la forma más cómoda. Además, conseguirás una Titulación expedida por Euroinnova International Online Education.

Nuestra metodología se basa en el estudio a distancia, desde donde quieras. Da igual que vivas en Madrid, Barcelona, Sevilla o Bogotá. Gracias a nuestra plataforma propia tendrás todos los ejercicios necesarios para avanzar en la formación. También contarás con un tutor personalizado. Este resolverá todas tus dudas, preguntas y sugerencias en un plazo de 24 a 48 horas, lo que hará que no pierdas tiempo de estudio.

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