Diplomado

Econometría y Análisis Cuantitativo para Finanzas y Economía

El Diplomado Econometría y análisis cuantitativo para finanzas y economía de la Universidad de América brinda formación enfocada en el uso de herramientas cuantitativas para interpretar información, evaluar escenarios y fortalecer el análisis en finanzas y economía.

Modalidad

Híbrida

Duración

120 horas

Costo

$3.500.000

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Información del programa

La toma de decisiones en los sectores económicos y financieros requiere herramientas cada vez más sofisticadas para el análisis de datos, la formulación de modelos y la predicción de escenarios. La econometría tradicional, combinada con métodos modernos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, pueden ofrecer un marco integral para interpretar la realidad económica de forma rigurosa, dinámica y fundamentada en evidencia.

Es por esto que este diplomado ofrece una formación especializada que combina modelos econométricos clásicos con técnicas modernas de analítica y machine learning, permitiendo al participante comprender, modelar y predecir fenómenos económicos y financieros, con fuerte énfasis en el uso práctico de herramientas computacionales como R, Python y demás herramientas modernas relacionadas con el análisis de datos y machline learning.

Este programa está dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes interesados en adquirir competencias cuantitativas en el análisis riguroso de datos y fenómenos económicos o financieros.

Objetivos:

Objetivo general:

Formar a los participantes en técnicas econométricas y de análisis cuantitativo, integrando métodos estadísticos clásicos y herramientas de inteligencia artificial para la toma de decisiones fundamentadas en evidencia en los campos de las finanzas y la economía.

Objetivos Específicos:

Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de la econometría clásica y moderna.
Aplicar modelos lineales, de series de tiempo y panel de datos a problemas económicos reales.
Integrar algoritmos de machine learning al análisis financiero y la predicción de riesgos.
Utilizar herramientas computacionales (especialmente R) para el desarrollo de modelos.
Desarrollar un proyecto aplicado que integre modelos econométricos y de IA con datos reales.

Dirigido a:

Este diplomado está dirigido a:

Economistas, ingenieros, estadísticos, administradores, contadores y profesionales de áreas afines con interés en el análisis de datos financieros y económicos.
Consultores, funcionarios públicos, analistas de riesgo, investigadores o estudiantes de últimos semestres interesados en mejorar sus competencias cuantitativas.

Competencias previas

Se recomienda tener algunos conocimientos básicos en estadística y programación, también estar familiarizado con herramientas como R, Python, STATA o similares.

Metodología

La metodología de este diplomado es adaptativa y centrada en las necesidades de los participantes, garantizando un entorno de aprendizaje en el que todos se sientan apoyados y motivados a avanzar. Las clases serán de naturaleza dialógica, promoviendo un intercambio constante de ideas y preguntas que fomenten el aprendizaje colaborativo. Estaremos atentos a las necesidades de cada participante y buscaremos siempre la mejor manera de adaptar el contenido y los ejercicios para que todos puedan aprender de manera eficiente y personalizada.

El enfoque del Diplomado será práctico, con sesiones que combinarán teoría y aplicación mediante ejercicios y estudios de casos reales y simulados. El objetivo es que, a través de estos saberes, los participantes adquieran competencias clave para la toma de decisiones basadas en datos. Se pondrá especial énfasis en la implementación de modelos de predicción y clasificación, que son esenciales para mejorar la capacidad de tomar decisiones estratégicas en contextos empresariales y gerenciales.

Nuestra intención es no solo transmitir conocimientos, sino crear un ambiente en el que el aprendizaje se construya de manera conjunta, maximizando el aprovechamiento del curso y fortaleciendo la confianza de los participantes en el uso de herramientas analíticas y estadísticas avanzadas.

En cuanto a la estructura metodológica se propone:

Sesiones teóricas y prácticas: Cada sesión integrará fundamentos conceptuales con actividades prácticas en algunos lenguajes de programación.
Trabajo con bases de datos reales: Talleres aplicados con R Studio y librerías específicas de econometría y aprendizaje automático.
Enfoque aplicado: Los participantes desarrollarán proyectos y ejercicios enfocados en sectores específicos.
Aprendizaje autónomo asistido: Se promoverá el trabajo colaborativo y la experimentación con recursos digitales, participación en foros, retos, presentaciones y ejercicios evaluativos.

Módulo 1 - Fundamentos de Econometría y Análisis de Datos

Modelos de regresión lineal.
Supuestos clásicos y multicolinealidad.
Heterocedasticidad y autocorrelación.
Inferencia y predicción.
Diagnóstico y validación de modelos.

Módulo 2 - Series de Tiempo y Proyecciones Económicas

Modelos ARIMA, SARIMA.
Estacionalidad y ciclos económicos.
Evaluación de pronósticos.
Aplicación con forecast y prophet en R

Módulo 3 - Ciencia de Datos y Análisis Multivariado

Datos longitudinales.
Efectos fijos y aleatorios.
Modelos de elección discreta (logit, probit).
Aplicaciones en políticas públicas y mercados.

Módulo 4 - Inteligencia Artificial en Finanzas y Economía

Machine learning supervisado: árboles, random forest, SVM.
Métodos no supervisados: clustering, PCA.
Redes neuronales y predicción.
Casos de aplicación en análisis financiero y riesgo.

Módulo 5 - Proyecto Final Integrado

Desarrollo de caso aplicado.
Visualización y análisis de resultados.
Presentación de informe ejecutivo.
Retroalimentación docente.

La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.

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