[MÚSICA] [MÚSICA] Hola, y bienvenidos a este segundo curso de la especialización de finanzas corporativas, en donde nos enfocaqueremos en cómo modelar un futuro incierto. En el primer curso de esta serie aprendimos las bondades de la planificación financiera. Vimos, por ejemplo, la importancia de la planificación financiera para entender el retorno esperado de un proyecto y las necesidades de financiación e inversión de un proyecto o una empresa. Ahora bien, para hacer esta planificación, tÃpicamente fue necesario proyectar variables a futuro, por ejemplo, proyectar las ventas o los costos de una empresa o proyecto. En este curso nos vamos a enfocar en utilizar toda la información, o más bien los datos disponibles que tengamos para hacer las mejores proyecciones posibles. Vamos a aprender a utilizar estos datos para tratar de darle el mejor y el más realista sustento a nuestras proyecciones. Vivimos, después de todo, en la era de la abundancia de los datos, entonces es importante que aprendamos a utilizar todos estos datos para hacer mejores proyecciones. También, por supuesto, vamos a darle una importancia central a la incertidumbre y a aprender a entender en qué medida los datos disponibles nos hablan sobre la incertidumbre y al incluirla especÃficamente en nuestras proyecciones, por ejemplo, generando escenarios que ocurren con distintas probabilidades de ocurrencia. Bien, vamos a organizar nuestro curso en los siguientes cuatro módulos. En el primer módulo vamos a concentrarnos en estudiar toda la información que tenemos disponibles sobre la variable de interés, es decir, esa variable que queremos proyectar. Vamos a aprender a hacer proyecciones del escenario esperado y a generar también escenarios basados en distintos niveles de riesgo. En el segundo módulo vamos a aprender, a empezar a aprender a utilizar el modelo de regresión, que es un modelo muy potente para incorporar toda la información disponible que tenemos, más allá de la información o de los datos de la variable de interés de toda la información disponible que tenemos, para tratar de explicar mejor el fenómeno de interés o hacer predicciones. Entonces, vamos a utilizar estos modelos para hacer predicciones sobre las ventas, como dijimos, variables cuantitativas, y también para hacer predicciones discretas, por ejemplo, si un suceso va a pasar o no va a pasar. Vamos a dividir las aplicaciones de los modelos de regresión en dos grandes grupos. Un grupo en donde no importa el orden temporal en el que aparecen los datos, y simplemente la idea de que mientras más datos tengamos, más entendemos sobre el fenómeno, pero sin importar el orden, y una familia de modelos en donde el orden temporal es fundamental, la secuencialidad temporal es fundamental para explicar y para predecir el fenómeno en cuestión. Estos últimos modelos son los que le llamamos modelo de serie de tiempo, y van a ser el foco del tercer módulo de este curso. Por último, en el cuarto módulo de este curso, vamos a aprender técnicas especÃficas que tienen que ver con el enfoque puramente predictivo de la utilización de estos modelos. Es decir, un enfoque puramente predictivo, es el enfoque en donde mi único objetivo es tratar de hacer la mejor predicción posible sin necesariamente entender bien qué es lo que está pasando. Vamos a ver que esa es una situación posible. Ahà vamos a estar estudiando cuestiones como tratar de no sobreajustar un modelo, y técnicas especÃficas, modelos especÃficos que tratan de evitar el sobreajuste. Bueno, tenemos mucho por ver, pero también es un contenido muy interesante y que nos va a servir mucho en nuestra práctica profesional. Por último, lo que querÃa mencionar es sobre el software que vamos a estar utilizando para estimar todos estos modelos. En principio vamos a estar trabajando con el software Microsoft Excel, que todos los que trabajan con finanzas corporativas habrán trabajado en algún momento. Entonces, la idea va a ser ver que tan lejos podemos llegar digamos, haciendo predicción utilizando este software que es tan familiar para todos. Bueno, pero a medida que vayamos avanzando también vamos a ver que hay algunos modelos y algunas predicciones que en donde utilizar Excel no es muy eficiente, entonces, para eso vamos a proponer de manera opcional, al principio y luego para los que quieran seguir avanzando, el software R, entonces, este no es un curso especÃfico sobre R, pero vamos a ver lo básico para poder estimar los modelos que a nosotros nos interesa. Bueno, como les decÃa, tenemos un camino muy excitante por delante, asà que arranquemos entonces con esto. Y mucha suerte. [MÚSICA] [MÚSICA]
