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250726 PAEEMIA PROGRAMA DE ALTA ESPECIALIZACIÓN EN ECONOMETRÍA MODERNA CON IA APLICADA

Docentes Especialistas

Fecha de inicio

25 de Julio

Horarios

SÁBADOS Y DOMINGOS: 5:00 pm a 7:00 pm

Fecha de finalizacion

29 de Noviembre

6 CERTIFICADOS

Docentes Expertos

Docentes Expertos

Comprar Curso
$ 260.00

¿Qué aprenderás en este curso?

  • Aprenderás a aplicar técnicas modernas de econometría para analizar datos económicos, financieros y sociales, desarrollar modelos predictivos y de pronóstico, evaluar el impacto de políticas y proyectos, modelar riesgos financieros y utilizar herramientas de Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial para automatizar análisis y generar reportes ejecutivos. Además, adquirirás habilidades para transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica mediante software especializado como Stata, Python, RStudio, Power BI y SQL, fortaleciendo la toma de decisiones basada en evidencia.

Publico objetivo

  • Está dirigido a:

    • Economistas y profesionales de ciencias económicas.
    • Analistas de datos y Business Intelligence.
    • Investigadores y docentes universitarios.
    • Especialistas en estadística y ciencia de datos.
    • Profesionales del sector público y formuladores de políticas públicas.
    • Consultores económicos y financieros.
    • Analistas de banca, riesgos e inversiones.
    • Profesionales de empresas que utilizan análisis cuantitativo para la toma de decisiones.
    • Estudiantes de pregrado y posgrado interesados en econometría aplicada e Inteligencia Artificial.

Resultados esperados

  • Usted aprenderá a:

    • Aplicar modelos econométricos para analizar fenómenos económicos, financieros y sociales.
    • Elaborar pronósticos mediante modelos de series de tiempo y Machine Learning.
    • Evaluar el impacto de políticas públicas y proyectos utilizando metodologías causales.
    • Analizar riesgos financieros mediante modelos de volatilidad y finanzas cuantitativas.
    • Desarrollar modelos de datos de panel y análisis de Big Data económico.
    • Construir dashboards ejecutivos y reportes automatizados con Power BI e IA.
    • Integrar herramientas como Stata, Python, RStudio, SQL e Inteligencia Artificial para resolver problemas reales basados en datos.
    • Comunicar resultados de manera clara y estratégica para apoyar la toma de decisiones en organizaciones públicas y privadas.

Econometría Aplicada y Regresión Multivariada

  • Fundamentos de econometría y modelos de regresión.
  • Regresión lineal múltiple e interpretación de coeficientes.
  • Diagnóstico de supuestos econométricos.
  • Heterocedasticidad, autocorrelación y multicolinealidad.
  • Variables instrumentales y modelos de ecuaciones simultáneas.
  • Aplicaciones económicas con Stata e IA.

Microeconometría Aplicada para Modelos Discretos, Selección Muestral y Micro-Panel

  • Preparación y análisis de microdatos.
  • Modelos Logit, Probit y elección discreta.
  • Modelos multinomiales y modelos de conteo.
  • Modelos Tobit y Heckman para censura y selección muestral.
  • Ecuaciones simultáneas y modelos de micro-panel.
  • Aplicaciones en empleo, educación, salud, consumo e inclusión financiera.

Macroeconometría, Series de Tiempo y Forecasting Económico

  • Fundamentos de series de tiempo macroeconómicas.
  • Modelos AR, MA, ARIMA y SARIMA.
  • Forecasting económico y evaluación de pronósticos.
  • Modelos VAR, VECM y SVAR.
  • Cointegración y causalidad de Granger.
  • Análisis de shocks macroeconómicos y construcción de escenarios económicos.

Econometría de Datos de Panel, SQL y Big Data Económico

  • Fundamentos y estructura de datos de panel.
  • Modelos Pooled OLS, efectos fijos y efectos aleatorios.
  • Prueba de Hausman y selección de modelos.
  • Panel dinámico con GMM y Arellano-Bond.
  • Diagnóstico, robustez y validación de modelos de panel.
  • Aplicaciones con SQL, BigQuery y Power BI para análisis económico y empresarial.

Análisis Causal y Evaluación de Impacto con IA Aplicada

  • Fundamentos de causalidad y evaluación de impacto.
  • Experimentos aleatorizados (RCTs).
  • Propensity Score Matching.
  • Difference-in-Differences (DiD).
  • Regression Discontinuity Design (RDD).
  • Variables instrumentales y control sintético.
  • Robustez, sensibilidad y comunicación de resultados con IA.

Econometría Financiera, Riesgos y Finanzas Cuantitativas

  • Fundamentos de econometría financiera.
  • Modelos ARCH, GARCH, EGARCH y TARCH.
  • Pronóstico de volatilidad financiera.
  • Value at Risk (VaR) y Expected Shortfall.
  • Backtesting y stress testing.
  • CAPM, modelos multifactoriales y optimización de portafolios.
  • Introducción a modelos predictivos para inversiones.

Econometría Bayesiana, Simulación y Escenarios Económicos

  • Fundamentos de econometría bayesiana.
  • Regresión bayesiana aplicada.
  • Métodos Monte Carlo y MCMC.
  • Gibbs Sampling y Metropolis-Hastings.
  • Modelos dinámicos bayesianos.
  • VAR bayesiano.
  • Simulación de shocks y escenarios económicos bajo incertidumbre.

Machine Learning, Deep Learning y Forecasting Inteligente

  • Fundamentos de Machine Learning aplicado a economía y finanzas.
  • Modelos predictivos clásicos (Random Forest, XGBoost, SVM, KNN).
  • Machine Learning para series temporales.
  • Forecasting con Prophet y modelos híbridos.
  • Deep Learning con redes neuronales y LSTM.
  • Interpretabilidad con SHAP y LIME.
  • IA generativa para automatización e interpretación de modelos.

Módulo 9. Dashboards Ejecutivos, Storytelling y Automatización con Power BI e IA

  • Construcción de dashboards ejecutivos.
  • Modelado y visualización de datos en Power BI.
  • Visualización de resultados econométricos y predictivos.
  • Storytelling con datos para la toma de decisiones.
  • Automatización de reportes con IA.
  • Generación de conclusiones, alertas y recomendaciones ejecutivas.
  • Comunicación efectiva de resultados para audiencias técnicas y directivas.

Econometría Aplicada y Regresión Multivariada

  • Fundamentos de econometría y modelos de regresión.
  • Regresión lineal múltiple e interpretación de coeficientes.
  • Diagnóstico de supuestos econométricos.
  • Heterocedasticidad, autocorrelación y multicolinealidad.
  • Variables instrumentales y modelos de ecuaciones simultáneas.
  • Aplicaciones económicas con Stata e IA.

Microeconometría Aplicada para Modelos Discretos, Selección Muestral y Micro-Panel

  • Preparación y análisis de microdatos.
  • Modelos Logit, Probit y elección discreta.
  • Modelos multinomiales y modelos de conteo.
  • Modelos Tobit y Heckman para censura y selección muestral.
  • Ecuaciones simultáneas y modelos de micro-panel.
  • Aplicaciones en empleo, educación, salud, consumo e inclusión financiera.

Macroeconometría, Series de Tiempo y Forecasting Económico

  • Fundamentos de series de tiempo macroeconómicas.
  • Modelos AR, MA, ARIMA y SARIMA.
  • Forecasting económico y evaluación de pronósticos.
  • Modelos VAR, VECM y SVAR.
  • Cointegración y causalidad de Granger.
  • Análisis de shocks macroeconómicos y construcción de escenarios económicos.

Econometría de Datos de Panel, SQL y Big Data Económico

  • Fundamentos y estructura de datos de panel.
  • Modelos Pooled OLS, efectos fijos y efectos aleatorios.
  • Prueba de Hausman y selección de modelos.
  • Panel dinámico con GMM y Arellano-Bond.
  • Diagnóstico, robustez y validación de modelos de panel.
  • Aplicaciones con SQL, BigQuery y Power BI para análisis económico y empresarial.

Análisis Causal y Evaluación de Impacto con IA Aplicada

  • Fundamentos de causalidad y evaluación de impacto.
  • Experimentos aleatorizados (RCTs).
  • Propensity Score Matching.
  • Difference-in-Differences (DiD).
  • Regression Discontinuity Design (RDD).
  • Variables instrumentales y control sintético.
  • Robustez, sensibilidad y comunicación de resultados con IA.

Econometría Financiera, Riesgos y Finanzas Cuantitativas

  • Fundamentos de econometría financiera.
  • Modelos ARCH, GARCH, EGARCH y TARCH.
  • Pronóstico de volatilidad financiera.
  • Value at Risk (VaR) y Expected Shortfall.
  • Backtesting y stress testing.
  • CAPM, modelos multifactoriales y optimización de portafolios.
  • Introducción a modelos predictivos para inversiones.

Econometría Bayesiana, Simulación y Escenarios Económicos

  • Fundamentos de econometría bayesiana.
  • Regresión bayesiana aplicada.
  • Métodos Monte Carlo y MCMC.
  • Gibbs Sampling y Metropolis-Hastings.
  • Modelos dinámicos bayesianos.
  • VAR bayesiano.
  • Simulación de shocks y escenarios económicos bajo incertidumbre.

Machine Learning, Deep Learning y Forecasting Inteligente

  • Fundamentos de Machine Learning aplicado a economía y finanzas.
  • Modelos predictivos clásicos (Random Forest, XGBoost, SVM, KNN).
  • Machine Learning para series temporales.
  • Forecasting con Prophet y modelos híbridos.
  • Deep Learning con redes neuronales y LSTM.
  • Interpretabilidad con SHAP y LIME.
  • IA generativa para automatización e interpretación de modelos.

Módulo 9. Dashboards Ejecutivos, Storytelling y Automatización con Power BI e IA

  • Construcción de dashboards ejecutivos.
  • Modelado y visualización de datos en Power BI.
  • Visualización de resultados econométricos y predictivos.
  • Storytelling con datos para la toma de decisiones.
  • Automatización de reportes con IA.
  • Generación de conclusiones, alertas y recomendaciones ejecutivas.
  • Comunicación efectiva de resultados para audiencias técnicas y directivas.
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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