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¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo.

Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Global University

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

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Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

El Experto Universitario en Estadísticas Predictivas para Empresas y Gestión del Riesgo es un programa diseñado tanto para que los especialistas que se encuentren trabajando en el sector como los que no puedan adaptar su estudio. TECH aplica la innovadora metodología Relearning y una modalidad 100% online para que el alumnado no tenga que invertir largas horas de memorización y pueda seguir el estudio, sea cual sea su disponibilidad.

Aplica tus nuevos conocimientos en modelos de distribución de probabilidad y estadística para una correcta toma de decisiones en relación con la situación de la empresa”

Plan de estudios

El Experto Universitario en Estadísticas Predictivas para Empresas y Gestión del Riesgo de TECH se trata de un programa completo y riguroso destinado a ampliar las habilidades financieras de los egresados en Ciencias Económicas mediante el estudio de métodos de estimación, cálculos o por intervalos y contrastes de hipótesis tanto paramétricas como no paramétricas, entre otros aspectos. El programa plantea como uno de sus objetivos entender el funcionamiento de las inversiones futuras y saber manejar los resultados de las inversiones de acuerdo a políticas de la empresa y la economía del país. De esta manera, el alumnado obtendrá un dominio completo de la materia.

Para lograrlo, TECH imparte esta materia a través de ejercicios teórico-prácticos y cuenta con contenidos audiovisuales en diferentes formatos y descargables, que ofrecen la posibilidad de consultarlos en cualquier momento y lugar, incluso sin conexión a internet. De esta forma, el alumnado será capaz de aplicar los contenidos en el escenario real financiero.

Asimismo, la Universidad se ha dotado de la metodología más innovadora para facilitar y garantizar la capacitación financiera del alumnado en el menor tiempo posible y de la forma más accesible. En tan solo seis meses, el alumno profundizará en los conceptos básicos que conforman las operaciones financieras, para llegar a desarrollar, a su vez, modelos tales como valoración de rentas constantes, variables o fraccionadas, para emplearlos dentro del marco de la empresa financiera, entre otras cuestiones.

Se trata de una titulación que proyectará la carrera profesional de los economistas, apoyándose en un equipo docente experto en el área. Además, TECH cuenta con la metodología Relearning para que los especialistas no tengan que invertir largas horas de estudio.

Este Experto Universitario se desarrolla a lo largo de seis meses y se divide en cuatro módulos:

Módulo 1. Estadística I
Módulo 2. Estadística II
Módulo 3. Operaciones financieras
Módulo 4. Econometría

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Experto Universitario en Estadísticas Predictivas para Empresas y Gestión del Riesgo de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Estadística I

1.1. Introducción a la Estadística

1.1.1. Conceptos básicos
1.1.2. Tipos de variables
1.1.3. Información estadística

1.2. Ordenación y clasificación del registro de datos

1.2.1. Descripción de variables
1.2.2. Tabla de distribución de frecuencias
1.2.3. Cuantitativas y cualitativas

1.3. Aplicaciones de las TIC y sistemas prácticos

1.3.1. Conceptos básicos
1.3.2. Herramientas
1.3.3. Representación de datos

1.4. Medidas resumen de los datos I

1.4.1. Medidas descriptivas
1.4.2. Medidas de centralización
1.4.3. Medidas de dispersión
1.4.4. Medidas de forma o posición

1.5. Medidas resumen de los datos II

1.5.1. Diagrama de caja
1.5.2. Identificación de valores atípicos
1.5.3. Transformación de una variable

1.6. Análisis del conjunto de dos variables estadísticas

1.6.1. Tabulación de dos variables
1.6.2. Tablas de contingencia y representaciones gráficas
1.6.3. Relación lineal entre variables cuantitativas

1.7. Series temporales y números índices

1.7.1. Las series temporales
1.7.2. Tasas de variación
1.7.3. Números índices
1.7.4. El IPC y series temporales deflactadas

1.8. Introducción a la probabilidad: cálculo y conceptos básicos

1.8.1. Conceptos básicos
1.8.2. Teoría de conjuntos
1.8.3. Cálculo de probabilidades

1.9. Variables aleatorias y funciones de probabilidad

1.9.1. Variables aleatorias
1.9.2. Medidas de las variables
1.9.3. Función de probabilidad

1.10. Modelos de probabilidad para variables aleatorias

1.10.1. Cálculo de probabilidades
1.10.2. Variables aleatorias discretas
1.10.3. Variables aleatorias continuas
1.10.4. Modelos derivados de la distribución normal

Módulo 2. Estadística II

2.1. Probabilidad: variable aleatoria

2.1.1. El experimento aleatorio
2.1.2. Axiomas de probabilidad
2.1.3. Propiedades elementales

2.2. Modelos de probabilidad

2.2.1. Las variables aleatorias
2.2.2. Distribución de Bernouilli
2.2.3. Distribución binomial
2.2.4. Distribución multinomial

2.3. Cálculo de probabilidades y puntos críticos con R

2.3.1. La distribución normal o de Gauss
2.3.2. R Commander
2.3.3. Propiedades

2.4. Inferencia estadística: algunos conceptos previos

2.4.1. Definiciones y conceptos previos
2.4.2. La distribución binomial y calculo
2.4.3. Curva normal y cálculo

2.5. Los estimadores puntuales: distribuciones muestrales y propiedades

2.5.1. Conceptos generales de la distribución muestral
2.5.2. Estimación puntual
2.5.3. Estimación por intervalo

2.6. Los intervalos de confianza: para la media, proporción, varianza. IC en dos poblaciones

2.6.1. Intervalos para una o varias muestras
2.6.2. Método Bootstrap
2.6.3. Intervalos bayesianos

2.7. Los contrastes de hipótesis en los métodos de inferencia estadística

2.7.1. Test de hipótesis estadística
2.7.2. Región de rechazo y de aceptación
2.7.3. Reglas de decisión

2.8. Casos particulares: media poblacional, varianza y proporción. Contrastes Paramétricos

2.8.1. Varianzas conocidas y desconocidas
2.8.2. Razón de verosimilitudes
2.8.3. Contraste de igualdad

2.9. Contraste de bondad de ajuste Chi-cuadrado

2.9.1. Agrupación de datos
2.9.2. Región crítica
2.9.3. Frecuencia esperada

2.10. Contraste del supuesto de normalidad: el contraste de Jarque-Bera

2.10.1. Variables significativas
2.10.2. Teorema central del limite
2.10.3. Los estimadores, histograma

2.11. Contraste de independencia con dos variables cualitativas

2.11.1. Concepto de independencia de variables
2.11.2. Frecuencias observadas y esperadas
2.11.3. Cálculo del contraste

2.12. El modelo de regresión lineal simple y la estimación puntual

2.12.1. Coeficiente de regresión y de correlación lineal
2.12.2. Inferencia de parámetros
2.12.3. Supuestos del modelo

2.13. Intervalo de confianza y recta de regresión

2.13.1. La función lineal y regresión
2.13.2. La regresión lineal simple
2.13.3. Variables exógenas y endógenas

2.14. Predicciones y aplicaciones para las Tecnologías de Información y Comunicación

2.14.1. Marco teórico y conceptual
2.14.2. Técnicas de recolección y análisis
2.14.3. Objetivos generales y específicos

2.15. El modelo de regresión múltiple y estimación puntual

2.15.1. Hipótesis y estimación
2.15.2. Tipos de errores y ajustes del modelo
2.15.3. Extensiones del modelo lineal

2.16. El contraste de significatividad global de la regresión

2.16.1. La tabla Anova
2.16.2. Multicolineidad

Módulo 3. Operaciones financieras

3.1. Conceptos básicos

3.1.1. Términos esenciales para las operaciones financieras

3.1.1.1. Capital financiero
3.1.1.2. Ley Financiera
3.1.1.3. Operación financiera
3.1.1.4. Características comerciales: tantos efectivos y TAE

3.2. Leyes simples

3.2.1. Capitalización, descuento simple, tantos equivalentes y sustitución de capitales
3.2.2. Capitalización simple a tanto vencido
3.2.3. Descuento simple a tanto vencido
3.2.4. Descuento simple a tanto anticipado
3.2.5. Tantos equivalentes
3.2.6. Sustitución de capitales: vencimiento común y vencimiento medio

3.3. Operaciones a corto plazo

3.3.1. Descuentos Efectos Comerciales: For-Fait y letra de resaca

3.3.1.1. For-Fait
3.3.1.2. Letra de resaca

3.3.2. Liquidación de cuenta corriente de débito y de crédito

3.3.2.1. Cuenta corriente de débito
3.3.2.2. Cuenta corriente de crédito

3.3.3. Operaciones con letras del tesoro

3.3.3.1. Concepto
3.3.3.2. Funcionamiento

3.4. Leyes compuestas

3.4.1. Capitalización y descuentos compuestos

3.4.1.1. Capitalización

3.4.1.1.1. Concepto
3.4.1.1.2. Operación

3.4.1.2. Descuentos compuestos

3.4.1.2.1. Concepto
3.4.1.2.2. Operación

3.5. Valoración de rentas. Rentas constantes

3.5.1. Tipos de rentas constantes

3.5.1.1. Concepto

3.5.2. Rentas constantes: temporales–pospagables

3.5.2.1. Concepto
3.5.2.2. Operación

3.5.3. Rentas constantes: temporales–prepagables

3.5.3.1. Concepto
3.5.3.2. Operación

3.5.4. Rentas constantes: temporales–diferidas

3.5.4.1. Concepto
3.5.4.2. Operación

3.5.5. Rentas constantes: temporales–anticipadas

3.5.5.1. Concepto
3.5.5.2. Operación

3.5.6. Rentas constantes: perpetuas

3.5.6.1. Concepto
3.5.6.2. Operación

3.6. Valoración de rentas. Rentas variables

3.6.1. Renta variable en progresión geométrica

3.6.1.1. Temporal

3.6.1.1.1. Concepto
3.6.1.1.2. Operación

3.6.1.2. Perpetua

3.6.1.2.1. Concepto
3.6.1.2.2. Operación

3.6.2. Renta variable en progresión aritmética

3.6.2.1. Temporal

3.6.2.1.1. Concepto
3.6.2.1.2. Operación

3.6.2.2. Perpetua

3.6.2.2.1. Concepto
3.6.2.2.2. Operación

3.7. Valoración de rentas. Rentas fraccionadas

3.7.1. Renta constante fraccionada

3.7.1.1. Concepto
3.7.1.2. Operación

3.7.2. Renta variable en progresión geométrica fraccionada

3.7.2.1. Concepto
3.7.2.2. Operación

3.7.3. Renta variable en progresión aritmética fraccionada

3.7.3.1. Concepto
3.7.3.2. Operación

3.7.4. Renta perpetua fraccionada

3.7.4.1. Concepto
3.7.4.2. Operación

3.7.5. Renta fraccionada no uniforme

3.7.5.1. Concepto
3.7.5.2. Operación

3.8. Préstamos

3.8.1. Sistema americano

3.8.1.1. Concepto
3.8.1.2. Operación

3.8.2. Sistema francés

3.8.2.1. Concepto
3.8.2.2. Operación

3.8.3. Préstamo a tipo variable y cuotas de amortización constante

3.8.3.1. Concepto
3.8.3.2. Operación

Módulo 4. Econometría

4.1. El método de estimación mínimos cuadrados ordinarios (MCO)

4.1.1. Modelo de regresión lineal
4.1.2. Tipos de contenidos
4.1.3. Línea general y estimación MCO

4.2. El método MCO en otros supuestos

4.2.1. Abandono de supuestos básicos
4.2.2. Comportamientos del método
4.2.3. Efecto de cambios de medidas

4.3. Propiedades de estimadores MCO

4.3.1. Momentos y propiedades
4.3.2. Estimación de varianzas
4.3.3. Formas matriciales

4.4. Cálculo de la varianza de MCO

4.4.1. Conceptos básicos
4.4.2. Contrastes de hipótesis
4.4.3. Coeficientes del modelo

4.5. Contrastes de hipótesis en el modelo de regresión lineal

4.5.1. Contraste T
4.5.2. Contraste F
4.5.3. Contraste global

4.6. Intervalos de confianza

4.6.1. Objetivos
4.6.2. En un coeficiente
4.6.3. En una combinación de coeficientes

4.7. Problemas de especificación

4.7.1. Uso y concepto
4.7.2. Tipos de problemas
4.7.3. Variables explicativas no observables

4.8. Predicción en el modelo de regresión lineal

4.8.1. Predicción
4.8.2. Intervalos de un valor medio
4.8.3. Aplicaciones

4.9. Análisis de residuos en la predicción lineal

4.9.1. Objetivos y conceptos generales
4.9.2. Herramientas de análisis
4.9.3. El análisis de residuos

4.10. Variables cualitativas en el MRLG I

4.10.1. Fundamentos
4.10.2. Modelos con varios tipos de información
4.10.3. Métricas lineales

4.11. Variables cualitativas en el MRLG II

4.11.1. Variables binarias
4.11.2. Utilización de variables Dummy
4.11.3. Series temporales

4.12. Autocorrelación

4.12.1. Conceptos básicos
4.12.2. Consecuencias
4.12.3. Contraste

4.13. Heterocedasticidad

4.13.1. Concepto y contrastes
4.13.2. Consecuencias
4.13.3. Series temporales

Una experiencia capacitiva única que volverá más efectivas y agilizará tus decisiones en el escenario real financiero”