9 secciones
27 lecciones
8 semanas
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PRESENTACIÓN DEL CURSO
2
1.1
Presentación de sílabo
1.2
Descargar e instalar el programa Python
SESIÓN 1: MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE TEMPORAL
3
2.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del MRLM de series de tiempo.
2.2
Caso práctico: Factores macroeconómicos de las importaciones en Ecuador 2000.1 – 2023.4
2.3
Base de datos: Banco Central del Ecuador
SESIÓN 2: MODELO GARCH
3
3.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del GARCH
3.2
Caso práctico: Estimación diaria y proyección de Apple Inc. (AAPL)
3.3
Base de datos: Yahoo Finance
SESIÓN 3: MODELO ARIMA
3
4.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del ARIMA.
4.2
Caso práctico: Estimación ARIMA y proyección de las exportaciones de Chile 2025 – 2026
4.3
Base de datos: Banco Central de Chile
SESIÓN 4: MODELO SARIMA
3
5.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del SARIMA.
5.2
Caso práctico: Estimación SARIMA y proyección de las importaciones de Colombia 2025 – 2026
5.3
Base de datos: Banco de la República – Colombia
SESIÓN 5: MODELO VAR
3
6.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del VAR.
6.2
Caso práctico: Impacto de las remesas externas en el consumo privado en Perú 1995.1 – 2024.4
6.3
Base de datos: Banco Central de Reserva del Perú
SESIÓN 6: MODELO VEC
3
7.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del VEC.
7.2
Caso práctico: Impacto de las exportaciones en el crecimiento económico en México 1960 – 2023
7.3
Base de datos: Banco de México/ Banco Mundial
SESIÓN 7: MODELO LOGIT
3
8.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del Logit.
8.2
Caso práctico: Factores microeconómicos de la pobreza monetaria en los hogares en Bolivia 2021
8.3
Base de datos: Encuesta de Hogares – Bolivia
SESIÓN 8: MODELO PROBIT
4
9.1
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en Python del Probit.
9.2
Caso práctico: Factores microeconómicos de las remesas externas en las personas en Perú 2023
9.3
Base de datos: Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) – Perú
9.4
Examen final (Del 24 de junio al 1 de julio del 2025) (8 horas)
IA EN PROPENSITY SCORE MATCHING CON RSTUDIO
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