Universidad Austral
Modelización Cuantitativa para Finanzas Corporativas
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Modelización Cuantitativa para Finanzas Corporativas

Taught in Spanish

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Ricardo Pasquini

Instructor: Ricardo Pasquini

4.3

(17 reviews)

Beginner level
No prior experience required
11 hours to complete
3 weeks at 3 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • Explotar datos históricos, o de otras empresas o unidades de negocio para estimar el escenario esperado y escenarios de riesgo.

  • Utilizar modelos de regresión para incorporar información adicional a la explicación y predicción de la variable de interés a modelar.

  • Modelar y predecir series de tiempo.

  • Realizar mejores predicciones utilizando una gran cantidad de variables explicativas.

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There are 4 modules in this course

En este módulo introduciremos la proyección de una variable basándonos en la información disponible sobre esa variable. Analizaremos también cómo las proyecciones afectan nuestras decisiones financieras. Nos apoyaremos en los conceptos de proyección de un escenario esperado, la identificación de escenarios de riesgo, y en cuantificar sus probabilidades de ocurrencia. Utilizaremos para esto herramientas clásicas de la estadística frecuentista: los conceptos de escenario esperado, distribución de probabilidad, y el uso de percentiles.

What's included

6 videos9 readings1 quiz

En este módulo cubriremos cómo proyectar una variable incluyendo datos adicionales, aquellos que servirían para explicar o predecir el fenómeno de interés. Nos enfocaremos en modelos de regresión, uno de los métodos más utilizados para la modelización. Comenzaremos por introducir la versión simple, donde una sola variable es utilizada como base de la modelización. Luego, extenderemos el modelo para incluir múltiples variables. Introduciremos los cambios en la interpretación, y los problemas comunes que pueden surgir en la modelización.

What's included

12 videos6 readings1 quiz

En los módulos anteriores trabajamos con modelos donde la información temporal (i.e., cuándo ocurrió un evento) es irrelevante. En este módulo extendemos los modelos para acomodar a las Series de Tiempo, que son aquellos procesos en donde la secuencialidad de la información es relevante. Aplicaciones incluyen la proyección del Producto Bruto Interno de un país, la tasa de interés en un mercado, el precio de una acción, etc. Discutiremos formas de modelizar a las series de tiempo por sus principales componentes. Cubriremos también modelos específicos para modelar el componente de autocorrelación temporal. En este módulo también introduciremos al software R para modelar series de tiempo de una manera eficiente.

What's included

8 videos5 readings1 quiz

En este módulo nos enfocaremos en lo que llamaremos un enfoque predictivo de la modelización. Estos métodos buscan maximizar la capacidad predictiva aun cuando al hacerlo pierden la capacidad explicativa del fenómeno en cuestión. La prioridad del enfoque predictivo es hacer la mejor predicción posible, y para ello es fundamental evitar el sobreajuste de los datos. Aprenderemos a diagnosticar el sobreajuste e introduciremos a los modelos de regularización, un tipo de modelos que permiten limitar el sobreajuste de manera automatizada.

What's included

6 videos4 readings2 quizzes

Instructor

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4.6 (7 ratings)
Ricardo Pasquini
Universidad Austral
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"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."

Learner reviews

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  • 1 star

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JV
4

Reviewed on Dec 26, 2021

RA
4

Reviewed on Oct 4, 2021

JL
4

Reviewed on May 8, 2023

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