Inscríbete en este Posgrado Econometría y Estadística con el que mejorar tus conocimientos en estas dos disciplinas económicas con la obtención de una Doble Titulación, una de ellas Universitaria con 5 ECTS expedida por Euroinnova International Online Education y la Universidad Antonio de Nebrija

Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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525 horas - 5 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Equipo Docente
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Especializado
Acompañamiento
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4,6
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Betina

HUESCA

Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS

Betina, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Postgrado Online?

El precio sobre todo, era el más barato de los que había visto

Betina, ¿qué has aprendido en el Postgrado Online?

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Betina, ¿qué has echado en falta del Postgrado Online?

Está perfecto este posgrado online en econometría y estadística no le falta nada

Diego Véliz

GUATEMALA

Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS

Diego Véliz, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Postgrado Online?

Precio

Diego Véliz, ¿qué has aprendido en el Postgrado Online?

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Diego Véliz, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Postgrado Online?

Crecimiento para mi carrera

Diego Véliz, ¿qué has echado en falta del Postgrado Online?

Muy buena

Daniel E. N.

NAVARRA

Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS

Ya había realizado otra formación relacionada con ciencias económicas, me ha parecido un posgrado ideal para reforzar contenidos y actualizarlos, además conseguí conocer las aplicaciones de la econometría en el sector empresarial.

Omar P. T.

LUGO

Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS

En formaciones de este estilo es muy importante contar con una buena asistencia, siendo online tenía cierto miedo por las dudas que me pudieran surgir. El tutor que me asignaron fue muy profesional, lograba responder las dudas que me surgían de manera completa hasta que las consiguiera entender. He conseguido unos conocimientos avanzados en estadística y econometría gracias a euroinnova.

Inés C. B.

MÁLAGA

Opinión sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS

Quería formarme en esta materia porque durante la carrera no aproveche bien los conocimientos que recibí. Me ha parecido muy buena y con muchas aplicaciones en el mundo empresarial, sin duda la repetiría de nuevo. Destaco sobre todo la atención del tutor, resolvió todas las dudas que me surgieron.
* Todas las opiniones sobre Postgrado en Econometría y Estadística + Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Posgrado econometría y estadística

POSGRADO ECONOMETRÍA Y ESTADÍSTICA. Esta formación 100% Online te dará unos conocimientos avanzados en estas dos ramas de la economía que te permitirán mejorar tu formación y aplicar conceptos a tu actividad laboral, aumentando tus posibilidades y empleabilidad. Logra formarte en econometría y estadística gracias a Euroinnova.

Resumen salidas profesionales
de Posgrado econometría y estadística
La econometría es una rama de la economía que utiliza modelos matemáticos y estadísticos para predecir variables como precios de bienes y servicios, tipos de interés, los costes de producción, las consecuencias de las políticas económicas… Obtener una formación en Econometría y Estadística es muy importante para el sector empresarial para ser capaz de estimar relaciones causales que moldean el comportamiento económico de agentes económicos. Este Postgrado en Econometría y Estadística le ofrece una formación especializada en este ámbito.
Objetivos
de Posgrado econometría y estadística
- Aprender los Modelos probabilísticos univariantes continuos. - Realizar distribuciones asociadas a los estadísticos muestrales de una población normal. - Realizar una estimación puntual de parámetros y una estimación mediante intervalos de confianza. - Formular y contrastar hipótesis. - Conocer los modelos econométricos. - Conocer y realizar hipótesis en el modelo lineal simple. - Comprender el modelo de Regresión Lineal Múltiple - Realizar un Análisis de observaciones, Multicolinealidad, Heteroscedasticidad y Autocorrelación. - Realizar un modelo de regresión con variables ficticias. - Analizar Modelos de respuesta cualitativa y de variable dependiente-limitada. - Aprender a realizar las operaciones más avanzadas de Excel 2019. - Editar datos y fórmulas con Excel. - Trabajar con tablas y listas de datos. - Analizar los datos. - Utilizar bases de datos, gráficos, diagramas, funciones lógicas, etc.
Salidas profesionales
de Posgrado econometría y estadística
Ciencias Sociales, Matemáticas, Estadística, Administración de Empresas. Docencia. Economía.
Para qué te prepara
el Posgrado econometría y estadística
El Postgrado en Econometría y Estadística le prepara para aprender a conectar los modelos teóricos con sus formas estimables, aprender a estimar con la información disponible y a interpretar en su sentido estadístico y económico los resultados obtenidos a partir de la investigación.
A quién va dirigido
el Posgrado econometría y estadística
El presente Postgrado en Econometría y Estadística está dirigido a estudiantes y docentes de Economía, Ciencias Sociales y Humanidades de universidades públicas y privadas y a todas aquellas personas interesadas en obtener una formación especializada en la econometría y estadística.
Metodología
de Posgrado econometría y estadística
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Posgrado econometría y estadística

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  1. Distribución rectangular
  2. - Distribución rectangular estandarizada

  3. Distribución triangular
  4. - Distribución triangular estandarizada

  5. Distribución trapezoidal
  6. - Distribución trapezoidal estandarizada

  7. Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
  8. Distribución exponencial
  9. Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
  10. - Distribución beta

  11. Distribución normal
  12. Distribuciones relacionadas con la distribución normal
  13. - La distribución χ 2 de Pearson

    - La distribución t de Student

    - La distribución F de Snedecor

  14. Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra
  1. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
  2. Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
  3. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
  4. Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
  5. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas

    - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales

    - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)

    - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados

  6. Distribución para el cociente de varianzas
  7. Distribución para la proporción muestral
  8. Distribución para la diferencia de proporciones muestrales
  1. Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
  2. - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta

    - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua

    - Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro

    - Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros

  3. Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
  4. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
  5. Propiedades deseables para un estimador paramétrico
  6. - Estimadores insesgados

    - Estimadores eficientes

    - Estimadores consistentes

    - Estimadores suficientes

  1. Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
  2. - Caso en el que la varianza de la población es conocida

    - Caso en el que la varianza es desconocida

  3. Intervalo de confianza para una proporción
  4. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
  5. - Caso de ambas varianzas conocidas

    - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales

    - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)

    - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados

  6. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
  7. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
  8. - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida

    - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida

    - Intervalos de confianza bilaterales

  9. Intervalo de confianza para la razón de varianzas
  10. - Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas

  11. Construcción de regiones de confianza
  1. Formulación de un contraste de hipótesis
  2. - Hipótesis nula y alternativa

    - Región de rechazo y tipos de error

    - Función de potencia

  3. Contraste de hipótesis para la media de una población normal
  4. - Contraste para la media cuando la varianza es conocida

    - Contraste para la media cuando la varianza es desconocida

    - Contraste para la proporción

  5. Contraste para la diferencia de medias
  6. - Caso en el que se conocen las varianzas

    - Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales

    - Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos

  7. Contraste para la diferencia de proporciones
  8. Contraste para la varianza
  9. - Región de rechazo y función de potencia

    - Cálculo de σ 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia

  10. Contraste para la razón de varianzas
  11. - Contraste de dos colas

    - Contraste de una cola a la derecha

  12. Análisis de razón de verosimilitudes
  1. Introducción a los modelos econométricos
  2. Especificación y estimación del modelo lineal simple
  3. - Introducción

    - Estimación mínimo-cuadrática

    - Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios

  4. Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
  5. - Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo

  1. Estimadores máximo-verosímiles
  2. - Otras propiedades de los estimadores del MLS

  3. Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
  4. Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
  5. Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
  6. El coeficiente de determinación
  7. Análisis de la varianza en la regresión
  8. Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
  9. Explotación del MLS
  10. - Predicción puntual óptima

    - Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Yˆ0 X0 ]

    - Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo

  11. El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
  12. - Propiedades algebraicas y estadísticas

    - Inferencia en el MLS normal y sin término independiente

  13. Ejercicio tipo del MLS
  14. EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Curso de Inferencia estadística y del Modelo Lineal Simple. Autores: R. Herrerías y F. Palacios. Publicado por Delta Publicaciones.
  1. Introducción
  2. Especificación del modelo de regresión lineal múltiple
  3. Inferencia estadística del MRLM I
  4. - El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)

    - Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario

    - Distribución muestral del vector de residuos, e

    - El estimador de la varianza del término de perturbación

  5. Inferencia estadística del MRLM II
  6. - Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza

    - Contraste de significación del modelo

  7. Sumas de cuadrados, análisis de la varianza y R2
  8. El proceso de predicción
  9. Estimación restringida
  10. - Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis

  11. Contrastes de cambio estructural, linealidad y normalidad
  12. Errores de especificación
  1. Introducción
  2. Influencia potencial
  3. Influencia real
  4. Observaciones atípicas
  5. Multicolinealidad: definición, grados y consecuencias
  6. Principales criterios de detección para la multicolinealidad
  7. - El factor de inflación de la varianza (FIV)

    - El número de condición

    - Contradicción entre los tests individuales de la t y el test conjunto de la F

    - Descomposición de la varianza del estimador

  8. Posibles soluciones a la multicolinealidad
  9. - Incorporación de nueva información

    - Especificación de un nuevo modelo

    - Métodos alternativos de estimación

  1. Introducción
  2. El modelo de regresión con variables ficticias
  3. Una nueva versión del contraste de cambio estructural
  1. Introducción
  2. Consecuencias en la estimación por MCO
  3. Estimador Mínimo Cuadrático Generalizado (MCG)
  4. Comparación entre el estimador MCO y MCG
  5. Heteroscedasticidad
  6. - La naturaleza de la relación entre las variables

    - La transformación de variables

    - La omisión de variables relevantes

  7. Métodos de estimación en presencia de heteroscedasticidad
  8. - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación conocida

    - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación desconocida 154

  9. Contrastes de heteroscedasticidad
  10. - El contraste de Goldfeld-Quandt

    - El contraste de Breusch-Pagan

    - El contraste de White

  11. Autocorrelación
  12. - La existencia de ciclos y/o tendencias

    - Relaciones no lineales

    - La omisión de variables relevantes

  13. Esquemas lineales con comportamiento autocorrelacionado
  14. Métodos de estimación en presencia de autocorrelación
  15. - El método de Cochrane-Orcutt

    - El método de Prais-Winsten

    - El método de Durbin

  16. Contrastes de autocorrelación
  17. - El contraste de Durban-Watson

    - El contraste de Godfrey

    - Las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) de los residuos

    - Contrastes de Box-Pierce y Ljung-Box

  1. Introducción
  2. Modelos de elección discreta (variable dependiente dicotómica)
  3. - Modelo lineal de probabilidad

  4. Especificación e inferencia de los modelos Probit y Logit
  5. - Método de estimación por máxima verosimilitud

    - Residuos generalizados

    - Bondad de Ajuste

    - Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)

  6. Contrastes de hipótesis (Test de razón de verosimilitud), Test de Wald y de Multiplicadores de Lagrange)
  7. - El Contraste de Razón de Verosimilitud

    - El Contraste de Wald

    - Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de “Score”

    - Comparación entre los Tests de RV, W, ML

  8. Modelos de respuesta múltiple: Modelos Logit Condicional (MLC) y Multinomial (MLM)
  9. - La hipótesis de la utilidad aleatoria

    - Modelo Logit Condicional (MLC)

    - Modelo mixto

    - El modelo Logit multinomial

    - Hipótesis de independencia de las alternativas irrelevantes

  1. Especificación e inferencia de Modelo de Regresión Censurado (Modelo Tobit)
  2. - Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud

    - Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad

  3. Variaciones del Modelo Tobit Standard
  4. Generalización del Modelo Tobit: Modelos bivariantes
  5. - Modelo de “dos partes”

    - El modelo de “doble valla” (Cragg, 1791)

    - El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)

    - Modelos de Infrecuencia de compra

  6. Introducción a los modelos de recuento.
  1. Introducción
  2. Tipología de modelos con datos de panel
  3. Métodos de estimación para modelos en niveles o estáticos
  4. - Estimador MCO (Modelo sin efectos)

    - Estimadores entre-grupos

    - Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales

    - Estimación MCG para los efectos individuales

    - Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales

    - Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales

  5. Contrastes de especificación en el modelo estático
  6. - Contraste de homogeneidad del panel

    - Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos

    - Estimación robusta

    - Contraste de nulidad de los efectos aleatorios

    - Contraste entre efectos fijos o aleatorios

  7. El modelo dinámico
  8. Contrastes de especificación en el modelo dinámico
  9. - Contraste para la autocorrelación de la perturbación

    - Contraste para la sobreidentificación de instrumentos

  10. EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Microeconometría Introducción y aplicaciones con Excel. Autores: Jordi Arcarons y Samuel Calonge. Publicado por Delta Publicaciones
  1. Introducción
  2. Elementos de la interfaz
  3. Introducción y edición de datos
  4. Establecimiento de formato
  5. Trabajo con múltiples hojas
  6. Creación de gráficos
  7. Personalización
  8. La ayuda, un recurso importante
  1. Introducción
  2. Tipos de datos
  3. Introducción de datos
  4. Referencias a celdillas
  5. Presentación
  1. Introducción
  2. Datos de partida
  3. Totalizar y resumir
  4. Filtrar y agrupar los datos
  5. Tablas dinámicas
  1. Introducción
  2. Configuración de herramientas de análisis
  3. Tablas con variables
  4. Funciones para hacer pronósticos
  5. Simulación de escenarios
  6. Persecución de objetivos
  7. La herramienta Solver
  8. Otras herramientas de análisis de datos
  1. Introducción
  2. Obtención de datos
  3. Edición de bases de datos
  4. Funciones de bases de datos
  5. Asignación XML
  1. Generación de gráficos
  2. Inserción de minigráficos
  3. Personalización de máximos y mínimos
  4. Inserción de formas
  5. Imágenes
  6. Elementos gráficos e interactividad
  7. SmartArt
  1. Impresión de hojas
  2. Publicar libros de Excel
  1. Relaciones y valores lógicos
  2. Toma de decisiones
  3. Anidación de expresiones y decisiones
  4. Operaciones condicionales
  5. Selección de valores de una lista
  1. Manipulación de referencias
  2. Búsqueda y selección de datos
  3. Transponer tablas
  1. Manipulación de texto
  2. Trabajando con fechas
  3. Información diversa
  1. Registro de funciones externas
  2. Invocación de funciones
  3. Macros al estilo de Excel 4.0
  4. Libros con macros
  1. Registro y reproducción de macros
  2. Administración de macros
  3. Definición de funciones
  1. El editor de Visual Basic
  2. El editor de código
  3. La ventana Inmediato
  4. Un caso práctico
  1. Valores condicionales
  2. Sentencias condicionales
  3. Estructuras de repetición
  4. Objetos fundamentales de Excel
  5. Otros objetos de Excel
  1. Selección de una tabla de datos
  2. Manipulación de los datos
  3. Inserción de nuevos datos
  4. La solución completa
  1. Cuadros de diálogo prediseñados
  2. Cuadros de diálogo personalizados
  3. Una macro más atractiva y cómoda
  4. Iniciación del cuadro de diálogo
  1. Compartir un libro
  2. Comentarios a los datos
  3. Control de cambios
  4. Herramientas de revisión
  1. Limitar el acceso a un documento
  2. Seguridad digital
  1. Parámetros aplicables a libros y hojas
  2. Opciones de entorno
  3. La cinta de opciones
  4. Crear fichas y grupos propios

Titulación de Posgrado econometría y estadística

Doble Titulación:

Titulación de Postgrado en Econometría y Estadística con 400 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings

Titulación Universitaria en Excel Avanzado 2019 con 5 Créditos Universitarios ECTS con 125 horas. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.
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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Posgrado econometría y estadística

Información complementaria

Posgrado Econometría y Estadística

Este Posgrado Econometría y Estadística te permite formarte de manera específica en la econometría, esta es una rama de la economía donde se siguen modelos matemáticos y estadísticos para conseguir predecir el comportamiento de futuras variables, es muy utilizada en la economía para tener una mayor información de precios, costes o las consecuencias que van a tener ciertas decisiones. 

Tener unos conocimientos en estas ramas de la economía tan importantes es necesario para desenvolverte de manera profesional en el sector empresarial, con estos conocimientos logras estimar relaciones entre el comportamiento económico y los agentes económicos. Consigue una formación avanzada con el Posgrado Econometría y Estadística que te ofrece Euroinnova International Online Education. 

POSGRADO ECONOMETRÍA Y ESTADÍSTICA

Econometría y sus objetivos empresariales

La utilización de la econometría en el sector empresarial tiene el objetivo principal de utilizar los distintos modelos econométricos para realizar análisis en detalle de resultados y ventas producido por decisiones anteriores, de esta manera se podrá investigar el comportamiento de estas variales para tomar decisiones optimizadas en basadas en modelos econométricos. 

Aunque no sean visibles las funcionalidades de la econometría está presente en la mayoría de las decisiones empresarial, por ejemplo, la gestión del stock depende de los modelos econométricos que estiman cuáles son las necesidades del almacén y la organización dependiendo de los resultados y decisiones tomadas en el pasado. Además de esta funcionalidad encontramos muchas más como lo son los gastos de inversión en determinados departamentos y cuál es su resultado tras esta. 

Con la econometría se pueden también realizar análisis del comportamiento del consumidor en las tiendas y sus consumos. Es por ello que tener un conocimiento avanzado en esta rama es muy importante para cualquier profesional que quiera dedicarse al mundo empresarial, esto podrás conseguirlo gracias a los conocimientos avanzados que propone el Posgrado Econometría y Estadística. 

Modelos econométricos

Los modelos econométricos son representaciones simplificadas de la relación que existe entre varias variables, consiguiendo de esta manera realizar estimaciones que nos ayuden a tomar ciertas decisiones

Es por ello que un modelo econométrico consiste en un modelo estadístico donde observamos como se relacionan las variables, consiguiendo hacer estimaciones futuras que nos ayudaran a tomar decisiones en cualquier apartado que se pueda medir. 

Los modelos econométricos siguen una estructura, se componen de los siguientes elementos:

  • Variable endógena, esta variable es la que produce la causa, es decir son aquellas que quieren observar como varía ante la aplicación o cambio de otras variables. 
  • Variable exógena, esta variable se encarga de explicar el funcionamiento de la variable endógena, estas variables son independientes entre sí. 
  • Error, es imposible tomar decisiones acertadas al 100% es por ello que se introduce un error dentro del modelo para tener en cuenta aquellos errores que puedan provocarse en parámetros que desconocemos. 

De esta manera podemos conocer que existen distinta técnicas econométricas, estas cambiaran dependiendo de los tipos de modelos econométricos. Existen las distintas técnicas econométricas dependiendo de los datos que se nos aporte, los datos de información que nos podremos encontrar son los siguientes:

  • Corte transversal, estos son aquellos que se obtienen de una persona en un momento determinado. 
  • Serie de tiempo, en este caso los datos se obtienen a lo largo de un tiempo. 
  • Paneles, estos datos son recogidos para un individuo o unidad durante unos tiempos que se repiten de forma periódica. 

Funciones estadísticas Excel

En este Posgrado Econometría y Estadística hay un apartado específico del uso de Excel, en él podrás conocer algunas de las funciones estadísticas más aplicadas en esta hoja de cálculo de Microsoft. 

Excel tiene un gran número de funcionalidades, entre ellas se encuentran las estadísticas, podemos encontrar entre las categorías de funciones que ofrece esta herramienta las siguientes:

  • Matemáticas
  • Lógicas
  • Edición de Texto
  • Búsqueda
  • Fechas
  • Otras clases de funciones únicas de este programa

DIPLOMADO EN ECONOMETRÍA

¿Qué es la econometría?

La econometría hace referencia a la ciencia que usa las herramientas matemáticas y de estadística con el fin de llevar a cabo una estimación de las relaciones que se pueden dar en el ámbito económico.

Por lo tanto, gracias a esta disciplina es posible llevar a cabo la comprobación de ciertas hipótesis y averiguar un movimiento futuro en las variables de la economía y de las personas.

¿Cuáles son los objetivos de la econometría?

La econometría tiene una gran variedad de objetivos, sin embargo, los dos objetivos más importantes que tiene son los de:

  • Llevar a cabo una estimación de las relaciones causales que se dan, permitiendo así la realización de una serie de análisis cualitativos y cuantitativos que tengan que ver con los factores que afecten de forma clara a las variables que hemos tomado para hacer el estudio del aspecto económico que nos preocupa, como por ejemplo el hecho de cómo tener una titulación universitaria afecta en la obtención de un salario mayor.
  • Llevar a cabo un pronóstico de las diferentes variables que se pueden dar en el ámbito macroeconómico, como pueden ser el PIB o los intereses.

¿Cuáles son los tipos de econometría que existen?

En la econometría se pueden distinguir dos tipos:

  • La econometría teórica: La cual está caracterizada por llevar a cabo un apoyo en las estadísticas y en las matemáticas, dejando un poco más de lado la teoría económica.
  • La econometría aplicada: Este tipo de econometría es la que se encarga de usar las herramientas que se obtienen de la econometría teórica y combinarla con las teorías económicas.

Metodología de la econometría

La metodología de la econometría tiene una serie de formas a la hora de llevarse a cabo, las más importantes son:

  • Planteamiento de la hipótesis que se va a proceder a estudiar.
  • Llevar a cabo la contrastación con el modelo matemático que corresponda a cada caso y que mejor se adapte a la situación, las variables que se dan pueden ser dependientes e independientes.
  • Especificación del modelo econométrico con el fin de darle mayor realidad al modelo estableciendo ciertos márgenes de error.
  • Recolección de los datos obtenidos.
  • Llevar a cabo una correcta estimación de ciertos parámetros que se analizan en el modelo econométrico.
  • Formular la prueba que justifique la hipótesis obtenida.
  • Realizar el correspondiente pronostico que queremos obtener para finalizar el estudio que estamos haciendo.
  • Aplicar el modelo económico al caso.

La mayoría de las veces esta ciencia se aplica al ámbito financiero debido a que nos facilita la predicción de determinadas variables económicas, ya que la predicción de los datos, así como la tecnología son de mucha importancia en el ámbito económico de los mercados.

Desde los últimos años la econometría ha tenido un fuerte desarrollo y ha propiciado nuevos enfoques que hacen que se obtengan resultados con mayor poder de predicción, esto nos ayuda a avanzar hacia nuevas líneas de investigación y en consecuencia se produce un mayor conocimiento de la economía.

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Preguntas al director académico sobre el Posgrado econometría y estadística

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