Conviértete en un experto en Econometría, gracias a TECH, la mejor universidad online del mundo según Forbes” 

La econometría es una herramienta valiosa que permite aplicar la teoría económica y la estadística a los problemas relacionados con diversos sectores como el de la ingeniería. Esta disciplina puede ayudar a los ingenieros a evaluar proyectos y tomar decisiones informadas sobre la planificación y gestión de recursos, así como en la investigación y el desarrollo de nuevos productos y servicios.  

Por esa razón, TECH ha diseñado un Curso Universitario en Econometría con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como los Modelos de Regresión Cuantílica, la Regresión Lineal, el Manejo de R, la Modelización Económica o la Multicolinealidad y los Errores de Medida. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al estudiante organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz. 

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Este Curso Universitario en Econometría contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Econometría  
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

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El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

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La estructura y el contenido de este programa han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en esta área de la Ingeniería. Dichos especialistas han volcado su extensa trayectoria y sus conocimientos más especializados en crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH.  

Amplía tus conocimientos sobre Regresión Lineal y Estimación de Modelos ARIMA, gracias a los materiales didácticos más innovadores y al contenido adicional disponible en el Campus Virtual” 

Módulo 1. Métodos econométricos en Economía y Finanzas

1.1. Introducción al manejo de R

1.1.1. Comandos principales  
1.1.2. Paquetes necesarios

1.2. Introducción a la Econometría

1.2.2. Naturaleza y contenido de la Econometría 
1.2.3. La modelización económica

1.3. Regresión lineal

1.3.1. El Modelo Lineal General (MLG) 
1.3.2. Hipótesis del modelo 
1.3.3. Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) 
1.3.4. Inferencia y predicción en el MLG 
1.3.5. Contrastes de cambio estructural 
1.3.6. Multicolinealidad y errores de medida

1.4. Modelos con datos de sección cruzada

1.4.1. Causas de la heterocedasticidad 
1.4.2. Contrastes de heterocedasticidad 
1.4.3. El Estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados 
1.4.4. El Estimador de Mínimos Cuadrados ponderados factible

1.5. Modelos con datos de series temporales

1.5.1. Magia “potagia” o las regresiones espurias 
1.5.2. Estacionariedad y raíces unitarias 
1.5.3. No estacionariedad y cointegración 
1.5.4. Cointegración y mecanismos de corrección del error (MCE) 
1.5.5. Modelos de regresión con series temporales estacionarias: autocorrelación 
1.5.6. El estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG) 
1.5.7. Indicadores adelantados: causalidad en sentido de Granger y correlación contemporánea

1.6. Modelos dinámicos estacionarios

1.6.1. Modelos dinámicos estacionarios

1.6.1.1. ARIMA  
1.6.1.2. ARIMAX 

1.6.2. Estimación de modelos ARIMA 
1.6.3. Diagnosis de modelos ARIMA

1.7. Endogeneidad, variables instrumentales y MC2E

1.7.1. ¿En qué consiste el problema de la Endogeneidad?, ¿qué problemas origina? 
1.7.2. Orígenes de la endogeneidad

1.7.2.1. Omisión de alguna variable relevante (porque no es observable) que está correlacionada con alguna otra variable explicativa 
1.7.2.2. Errores en la medida 
1.7.2.3. Modelo de regresión con retardos y autocorrelación en los errores

1.7.3. Estimador de variables instrumentales y mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E) 
1.7.4. Contrastes de endogeneidad y restricciones de sobreestimación

1.8. Modelos de regresión con datos de panel

1.8.1. Especificación de modelos con datos de panel 
1.8.2. Estimación de modelos con efectos fijos 
1.8.3. Estimación de modelos con efectos aleatorios 
1.8.4. Sistema de ecuaciones aparentemente no relacionadas

1.9. Modelos de econometría espacial

1.9.1. Introducción a la estadística y a las medidas de asociación espacial 
1.9.2. La construcción de la matriz de distancias para la medición de dependencias espaciales 
1.9.3. Especificaciones del modelo con dependencia espacial

1.9.3.1. Modelo de error con retardos espaciales  
1.9.3.2. El modelo con errores espaciales autorregresivos

1.9.4. Problemas de mínimos cuadrados ordinarios para la estimación de modelos con retardo espacial y el estimador de mínimos cuadrados en dos etapas

1.10. Modelos de regresión cuantílica

1.10.1. Regresión en media y regresión por cuantiles 
1.10.2. Estimación de la regresión intercuantílica 
1.10.3. Representación gráfica de la solución 

La metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH, te permite adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y sin dedicar demasiado tiempo al estudio”