Al estudiar las series de tiempo se deben evaluar sus características (elemento aleatorio, tendencia, elemento cíclico, elemento estacional, entre otros) para determinar el modelo que mejor se ajuste a los datos. Dichos modelos se pueden construir a través de procesos Auto Regresivos (AR) o de Media Móvil (MA). En esta presentación se analizarán (a nivel teórico y práctico) algunos modelos AR y MA como herramientas para el análisis de series de tiempo.

Profesionales, docentes, investigadores, estudiantes universitarios y en general a todas las personas que trabajen o estén interesadas en aprender o repasar las principales funcionalidades de uno de los programas más versátiles para la gestión, análisis y visualización de datos: Stata.

• Comprender a nivel teórico los procesos Auto Regresivos (AR) y de Media Móvil (MA).
• Ejecutar en Stata los diferentes comandos para obtener los modelos AR y MA

• Introducción teórica.
• Comandos y gráficas en Stata para series de tiempo.
• Interpretación de los resultados.
• Preguntas de los asistentes

Andrés Raúl Cruz Hernández
Instructor del Portafolio - Riesgo y Finanzas en Software Shop. Profesional en Finanzas y Comercio Internacional de la Universidad de La Salle. Magíster en Investigación en Administración (énfasis en finanzas) de la Universidad de los Andes. Acreditado con la Certificación Internacional en Administración de Riesgos Cuantitativos CQRM, actualmente adelanta estudios de Doctorado en Administración en la Universidad de los Andes, Colombia. .

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