Econometría para Riesgos

Proporcionar herramientas de análisis econométrico para la evaluación de riesgos, sustentando las decisiones en datos, criterios estadísticos, económico – financieros, simulación de escenarios, modelos predictivos y programación en Python. 
• Construir modelos econométricos sustentados en métodos cuantitativos para optimizar la toma de decisiones en escenarios de incertidumbre. 
• Aplicar técnicas de modelación en Python con base en casos de uso en el ámbito financiero.
Modalidad: ONLINE

$20,000 MXN + IVA (16%)

O $1,250 USD + (16%)

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Horas:
21
Sesiones:
7
Fechas:
2024-04-15
Horario:
Lunes, Martes y Jueves de 19:00 a 22:00 horas

Descripción

Dirigido A:

Consultores, analistas, administradores y tomadores de decisiones interesados en mitigar riesgos a través de modelación econométrica.

¿Cuáles son los beneficios?

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Conoce a nuestro profesorado

Robert Hernández Martínez
Profesor: Robert

Doctor en Ciencias de la Educación

Es Profesional Certificado en Data Science, Data Analytics & Applied AI por IBM. Experto ODS, Red de Soluciones de Desarrollo Sostenible (SDSN) México. Consultor actuarial, modelación financiera y de riesgos, seguros, pensiones, ciencia de datos, data analytics, visualización de datos y storytelling. Investigación y gestión de proyectos, detección de necesidades del cliente, negociación, comunicación y capacitación. Ha publicado diversos artículos de divulgación y de investigación en revistas nacionales e internacionales. Cuenta con Certificados de Competencia Laboral en Estándares de Competencia de la institución CONOCER. Asesor en Ciencia de Datos del proyecto Imagen de México en el mundo. Integrante del Consejo Directivo del Colegio Nacional de Actuarios (CONAC) durante el periodo 2019-2021 y colaborador de la North American Cultural Diplomacy Initiative (NACDI). Profesor en la carrera de Actuaría en la Facultad de Estudios Superiores Acatlán (UNAM) y en la Maestría en Administración de Negocios (MBA) de la Universidad Tecnológica de México (UNITEC). Recientemente ha ganado el primer lugar del Reto Explorador en la categoría Máster del Rally de Datos 2021, organizado por la SHCP.

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