¿Por qué estudiar este curso?

El análisis de series de tiempo requiere ampliar el modelo de regresión lineal clásico para hacer inferencia y predicción. EViews es un programa amigable que permite implementar diversas herramientas para alcanzar este objetivo, sin necesariamente incurrir en grandes costos de programación. Esto permite tener un curso enfocado en la aplicación y la discusión de temas macroeconómicos.

¿Qué lograré con este curso?

Presentar diferentes aproximaciones para el tratamiento de series de tiempo y como abordarlas mediante herramientas econométricas en EViews.

  • Alumnos de la PUCP y otras universidades, pertenecientes a la carrera de economía y afines.
  • Egresados con necesidades de conocer y aplicar el programa EViews para el análisis de series de tiempo.
  1. Modelo lineal econométrico y la interfaz de EViews.
  2. Análisis de series de tiempo estacionarias.
  3. Análisis de series de tiempo no estacionarias.
  4. Modelos VAR, SVAR y herramientas asociadas.
  5. Extensiones a los modelos VAR y SVAR.
  6. Modelos de cointegración.

Álvaro Edgar Jiménez Calderón

Economista de la Pontificia Universidad Católica del Perú

Actualmente, se desempeña como economista en la Secretaría Técnica del Consejo Fiscal donde su labor se centra en el análisis de gobiernos subnacionales y el uso de herramientas econométricas. Previamente llevo cursos de capacitación del FMI (2018). Se encuentra cursando el último ciclo de la Maestría en Economía de la misma universidad.

Certificado:

  • INFOPUCP otorgará la certificación digital al participante que obtenga una nota aprobatoria mayor o igual a 11.

Constancia de participación:

  • INFOPUCP otorgará la constancia de participación al alumno que obtenga una nota igual o menor a 10 y que haya cumplido con su participación en todas las actividades calificadas del curso.

S/ 438

Descuentos especiales:

  • Comunidad PUCP: Alumnos pregrado, posgrado, egresados, docentes y colaboradores: S/ 336
  • Alumnos pregrado de otras universidades: S/ 359
Erika Lozada

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