Econometria

Econometria

Christian Garcia Avila Luis Enrique Bustamante Reyes Luis Enrique Colin Esquivel Eduardo Antonio Espinosa Tranquilino Barrios Gomes Sergio Diego Badir Lira Baeza Angel David Sanchez Cubilla Diego Armando Mora Martinez Jovanna De Santiago Gomez Angel Mario Flores Garabito Melannie Yannnireth Garduño Reyes Victor Eduardo De la Cruz MartinezBrandon Antonio Gutierrez Ramirez

Índice

1.1Disiplinas que forman la econmetria

1. Antecedentes de la economia

2. Definicion y division de la ecinomia

3. Definicion de econometria

4. Relacion de la economia con la econometria

Índice

1.2 Antecedentes del modelo de regresion

8. Medidas de tendencia central

5. Antecedentes de la estadistica

9. Medidas de variabilidad

6. Definicion de estadistica

10.Regresion lineal simple

7. Diferencia entre estadistica descriptiva y estadistica inferencial

Índice

1.3 Funcion de regresion poblacional.

14. Ventajas y desventajas de la funcion poblacional

11. Metodologia de la econometria

12. Supuestos de la regresion poblacional

15. Aplicacion de la funcion de regresion poblacional a las finanzas

13. Integracion de la funcion de regresion poblacional

Antecedentes de la economia

Ing Christian Garcia Avila

Ing Christian Garcia Avila

Antecedentes de la economia

Civilizaciom egipcia

Aristoteles

Civilizacion babilonica

Platon

Civilizacion china

Socrates

Ma. del Pilar Martínez López-Cano y Leonor Ludlow (coords.), Historia del pensamiento económico: del mercantilismo al liberalismo, México, IIH-UNAM/Instituto Mora, 2007

Ing Christian Garcia Avila

Antecedentes de la economia

Escuela de pensamiento económico que se desarrolló en el siglo XVIII en Francia. Fue fundada por François Quesnay

Europa desde el siglo XVI hasta el siglo XVIII.

• Laissez – faire
• Importación de la tierra
• impuestos sobre la tierra
• Circulación económica

• - Acumulación de riqueza
• - Balanza comercial favorable
• - Proteccionismo
• - Colonias y expansionismo
• - Intervención gubernamental

Ma. del Pilar Martínez López-Cano y Leonor Ludlow (coords.), Historia del pensamiento económico: del mercantilismo al liberalismo, México, IIH-UNAM/Instituto Mora, 2007

Ing Christian Garcia Avila

Se desarrolló en el siglo XVIII y XIX siendo uno de los exponentes más destacados Adam Smith,

Laissez- faire Mano invisible Valor del trabajo Acumulación de capital

Ma. del Pilar Martínez López-Cano y Leonor Ludlow (coords.), Historia del pensamiento económico: del mercantilismo al liberalismo, México, IIH-UNAM/Instituto Mora, 2007

Ing Christian Garcia Avila

Marxismo

El marxismo, desarrollado principalmente por Karl Marx y Friedrich Engels a mediados del siglo XIX - Lucha de clases - crisis cíclicas - Socialismo y comunismo - Critica al capitalismo

Ma. del Pilar Martínez López-Cano y Leonor Ludlow (coords.), Historia del pensamiento económico: del mercantilismo al liberalismo, México, IIH-UNAM/Instituto Mora, 2007

Ing Christian Garcia Avila

Antecedentes de la economía

Escuela neoclasista

Economía keynesiana

Teoría económica desarrollada por John Maynard Keynes en 1936

Teoría económica que surgió en el siglo XIX como una reacción y crítica al enfoque clásico y marxista.

• Intervención gubernamental
• Demanda agregada
• Política fiscal
• Ciclos económicos

• Racionalidad individual
• Teoría del valor subjetivo
• Oferta y demanda
• Aplicaciones en microeconomía y macroeconomía

Ma. del Pilar Martínez López-Cano y Leonor Ludlow (coords.), Historia del pensamiento económico: del mercantilismo al liberalismo, México, IIH-UNAM/Instituto Mora, 2007

Ing Christian Garcia Avila

Conclusion

En conclusión, los antecedentes de la economía han desempeñado un papel fundamental en la formación y evolución de las teorías económicas y las políticas económicas a lo largo de la historia. Desde las ideas mercantilistas que enfatizaban la acumulación de riqueza, pasando por la economía clásica que defendía la libre competencia y el equilibrio de mercado, hasta las teorías keynesianas que promovían la intervención gubernamental para combatir el desempleo y las recesiones, cada corriente de pensamiento económico ha influido en la forma en que entendemos y gestionamos la economía.

Ma. del Pilar Martínez López-Cano y Leonor Ludlow (coords.), Historia del pensamiento económico: del mercantilismo al liberalismo, México, IIH-UNAM/Instituto Mora, 2007

Definicion y division de la ecinomia

Ing Luis Enrique Bustamante Reyes

Definición y división de la economía

Ing Luis Enrique Bustamante Reyes

La economía es una ciencia social que estudia la producción, distribución, circulación y consumo de bienes y servicios producidos por una sociedad, para satisfacer sus necesidades.

https://economipedia.com/definiciones/economia.html

Ing Luis Enrique Bustamante Reyes

Definición y división de la economía

La economía es la ciencia social que estudia cómo las familias, empresas y gobiernos organizan los recursos disponibles que suelen ser escasos, para satisfacer las diferentes necesidades y así tener un mayor bienesta

Ing Luis Enrique Bustamante Reyes

Definición y división de la economía

La microeconomía es la disciplina que estudia el comportamiento económico de empresas, hogares e individuos y su interacción con los mercados. Analiza cómo toman decisiones para asignar sus recursos limitados a las distintas posibilidades.

https://economipedia.com/definiciones/economia.html

Ing Luis Enrique Bustamante Reyes

Definición y división de la economía

La macroeconomía estudia el funcionamiento global de la economía como conjunto integrado, para así poder explicar la evolución de los agregados económicos.

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Ing Luis Enrique Bustamante Reyes

Definición y división de la economía

Todos los días tomamos decisiones que implican administrar nuestros recursos para satisfacer nuestras necesidades.

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Ing Luis Enrique Bustamante Reyes

Conclusión

La economía estudia el comportamiento humano enfatizando la relación existente entre recursos limitados, con usos alternativos, y demandas ilimitadas. La economía existe porque hay escasez. Justamente, los individuos deben elegir porque existe escasez de bienes.

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Relación de la economía con la econometría

Ing. Angel David Sánchez Cubilla

Ing. Angel David Sánchez Cubilla

Relacion

Finanzas: El arte, la ciencia de administrar dinero (UNAM, 2006)

sta. Objetivo: Conocer la relación e importancia de la econometría con la economía, los negocios y las finanzas.

Economía: Ciencia social que estudia cómo los agentes económicos organizan los recursos. (Rankia, 2022)

Negocio: Del latín negotium, «negación del ocio». Es decir, implica una actividad activa y productiva. – Extracción, productos, servicios, por mayor. (UAM, 2023)

situam.org.mx. https://situam.org.mx/negocios/como-funciona-tu-negocio.html

Ing. Angel David Sánchez Cubilla

Relación con la economía

• Permite modelar y analizar las relaciones económicas en términos cuantitativos. • Ayuda a comprender y cuantificar las relaciones causa-efecto en la economía. Por ejemplo, los cambios en las tasas de interés y cómo afectan el crecimiento económico o cómo la inflación (el consumo.) • La econometría también se utiliza para probar teorías económicas. Efectos del salario mínimo Demanda de automóviles

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Ing. Angel David Sánchez Cubilla

Relación con los negocios

• Toma de decisiones informadas. - (pronosticar la demanda de productos, estimar los efectos de las estrategias de precios y evaluar el impacto de las campañas publicitarias.) • Optimización de la gestión de recursos. Optimización de precios Evaluación de publicidad

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Ing. Angel David Sánchez Cubilla

Relación con las finanzas

• Predicción de los precios de activos financieros, • Valoración de opciones y derivados financieros también se basa en modelos econométricos, como el Modelo de Black-Scholes. • Estimar y controlar los riesgos asociados a las inversiones y a las operaciones financieras. Valoración de acciones Predicción de tasas de interés Gestión de riesgos

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Ing. Angel David Sánchez Cubilla

Conclusion

La econometría es una disciplina interdisciplinaria que desempeña un papel crucial en la economía, los negocios y las finanzas. Proporciona las herramientas para cuantificar y analizar relaciones económicas y financieras.

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Definicion de econometria

Ing. Luis Enrique Colin Esquivel

Definicion de econometria

La econometría es una disciplina que combina la teoría económica, las técnicas estadísticas y la matemática para analizar y cuantificar las relaciones entre variables económicas. Se utiliza para estimar y probar modelos económicos, así como para predecir y evaluar el impacto de diferentes políticas y eventos en la economía.

https://economipedia.com/definiciones/econometria-financiera.html

Definicion de econometria

En el ámbito financiero, la econometría es fundamental para tomar decisiones basadas en datos y realizar análisis cuantitativos de los mercados financieros. Ayuda a los profesionales de las finanzas a entender la interacción entre distintas variables, como tasas de interés, precios de acciones, tipos de cambio y rendimientos de inversión, y cómo estas variables pueden afectar el desempeño financiero.

https://economipedia.com/definiciones/econometria-financiera.html

Definicion de econometria

En el ámbito financiero, la econometría es fundamental para tomar decisiones basadas en datos y realizar análisis cuantitativos de los mercados financieros. Ayuda a los profesionales de las finanzas a entender la interacción entre distintas variables, como tasas de interés, precios de acciones, tipos de cambio y rendimientos de inversión, y cómo estas variables pueden afectar el desempeño financiero.

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Definicion de econometria

Utilización de técnicas estadísticas: La econometría se basa en el uso de métodos estadísticos para analizar datos económicos y extraer conclusiones.

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Definicion de econometria

Modelos econométricos: Se construyen modelos econométricos que representan la relación entre las variables económicas de interés y se utilizan para realizar predicciones e inferencias.

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Definicion de econometria

Datos económicos: Se requiere una amplia variedad de datos económicos, como datos macroeconómicos, financieros y de mercado, para estimar los modelos y realizar análisis.

Definicion de econometria

El objetivo principal de la econometría es proporcionar herramientas y métodos para analizar y cuantificar fenómenos económicos y financieros de manera empírica. Algunos de los puntos clave de la econometría son

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Definicion de econometria

Estimación de parámetros: La econometría utiliza técnicas de estimación para encontrar los valores numéricos de los parámetros en los modelos econométricos. Inferencia estadística: La inferencia estadística se utiliza para probar hipótesis y tomar decisiones basadas en los resultados obtenidos de los modelos econométricos. Predicción y pronóstico: La econometría se utiliza para realizar predicciones sobre el comportamiento futuro de las variables económicas y financieras, lo cual tiene relevancia en la toma de decisiones en las finanzas.

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Antecedentes de la estadistica

Victor Eduardo De la Cruz Martinez

Definicion de estadistica

Ing Brandon Antonio Gutierrez Ramirez

Definicion de estadistica

Ing Brandon Antonio Gutierrez Ramirez

La estadística es una disciplina matemática que se encarga de recopilar, organizar, analizar, interpretar y presentar datos numéricos con el fin de describir características de poblaciones, tomar decisiones basadas en evidencia y hacer inferencias sobre fenómenos a partir de muestras representativas. La estadística es ampliamente utilizada en campos como la ciencia, la economía, la sociología, la psicología, la medicina y muchos otros

Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

conceptos de estadistica

Descriptiva vs. Inferencial: La estadística descriptiva se centra en resumir y presentar datos de manera concisa, utilizando medidas como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar. La estadística inferencial, por otro lado, se utiliza para hacer inferencias o conclusiones sobre una población más amplia basándose en datos de una muestra.

Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

Conceptos de estadistica

Población y Muestra: La población es el conjunto completo de elementos o individuos que se estudian en un contexto específico. La muestra es un subconjunto representativo de la población y se utiliza para realizar inferencias sobre la población en su conjunto.

Conceptos de estadistica

Variables: Las variables son características o atributos que se pueden medir o cuantificar. Pueden ser variables cuantitativas (números) o cualitativas (categorías). Distribución de Frecuencias: Una distribución de frecuencias muestra la frecuencia con la que ocurren los diferentes valores de una variable en un conjunto de datos.

Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

Conceptos

Variables: Las variables son características o atributos que se pueden medir o cuantificar. Pueden ser variables cuantitativas (números) o cualitativas (categorías). Distribución de Frecuencias: Una distribución de frecuencias muestra la frecuencia con la que ocurren los diferentes valores de una variable en un conjunto de datos.

Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

conceptos

Medidas de Tendencia Central: Incluyen la media aritmética (promedio), la mediana (el valor central) y la moda (el valor más común). Estas medidas resumen la ubicación central de un conjunto de datos. Medidas de Dispersión: Incluyen la varianza y la desviación estándar, que miden la dispersión o la variabilidad en un conjunto de datos.

Probabilidad: La probabilidad es una parte fundamental de la estadística inferencial y se utiliza para cuantificar la incertidumbre en las inferencias estadísticas.

Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

conceptos

Distribuciones de Probabilidad: Son modelos matemáticos que describen cómo se distribuyen los valores de una variable aleatoria. Ejemplos incluyen la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Estimación de Parámetros: Se refiere al proceso de estimar los parámetros desconocidos de una población a partir de una muestra. El estimador más común es la media muestral.

Pruebas de Hipótesis: Se utilizan para tomar decisiones sobre afirmaciones o suposiciones acerca de una población en función de la evidencia de una muestra.

Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

conclusion

En conclusión, la estadística es una disciplina esencial en la recopilación, análisis e interpretación de datos numéricos en una amplia variedad de campos.

1. Descripción y Resumen de Datos
2. Inferencia y Predicción:
3. Tomar Decisiones Informadas:
4. Control de la Incertidumbre
5. Metodología Rigurosa
6. Importancia en la Investigación Científica
7. Aplicación Práctica en la Vida Cotidiana
8. Necesidad de Comprender sus Limitaciones
9. Evolución Constante

Diferencia entre estadistica descriptiva y estadistica inferencial

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

DEFINICIÓN

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

VS

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

• Es una rama de la Estadística que se utiliza para tomar conclusiones sobre una población a partir de una muestra

• Es una rama de la Estadística que se enfoca en describir y resumir los datos recolectados en una muestra o población.

Zapata, F. (2020, June 12). Estadística descriptiva: historia, características, ejemplos, conceptos. Lifeder. https://www.lifeder.com/estadistica-descriptiva/

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

Para que sirve ?

Descriptiva

Inferencial

Para estructurar y representar la información contenida en los datos observados de forma sintética y significativa para poder analizarlos

Para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos y evaluar la significancia de los resultados obtenidos

Zapata, F. (2020, June 12). Estadística descriptiva: historia, características, ejemplos, conceptos. Lifeder. https://www.lifeder.com/estadistica-descriptiva/

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

Ing Eduardo Antonio Espinoza Tranquilino

Medidas de tendencia central

Ing. Sergio Barrios Gomez

Ing. Sergio Barrios Gomez

"Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

Ing. Sergio Barrios Gomez

"Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

Ing. Sergio Barrios Gomez

"Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

Ing. Sergio Barrios Gomez

"Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

Ing. Sergio Barrios Gomez

"Estadística para Administración y Economía" de Paul Newbold, William L. Carlson y Betty Thorne.

Medidas de variabilidad

Ing. Erick Donaldo Herrera Hernandez

medidas de variabilidad

Las medidas de variabilidad, también conocidas como medidas de dispersión o medidas de dispersión de datos, son estadísticas utilizadas para cuantificar cuánto se dispersan o difieren los valores en un conjunto de datos. Estas medidas son importantes porque proporcionan información sobre la variabilidad o la dispersión de los datos, lo que ayuda a comprender la amplitud de las observaciones y la consistencia de los datos.

medidas de variabilidad

Rango (Range): El rango es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un conjunto de datos. Es la medida de variabilidad más simple y fácil de calcular.

medidas de variabilidad

Varianza (Variance): La varianza mide la dispersión de los datos en relación con la media. Se calcula tomando la diferencia cuadrada entre cada dato y la media, sumando esos valores y luego dividiéndolos por el número de observaciones.

medidas de variabilidad

Desviación Estándar (Standard Deviation): La desviación estándar es simplemente la raíz cuadrada de la varianza y se utiliza comúnmente porque tiene las mismas unidades que los datos originales.

medidas de variabilidad

Rango Intercuartílico (Interquartile Range - IQR): El IQR es la diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1) en un conjunto de datos ordenado. Es útil para identificar la dispersión en la mitad intermedia de los datos, ignorando los valores extremos.

medidas de variabilidad

Coeficiente de Variación (Coefficient of Variation - CV): El CV compara la desviación estándar con la media y se utiliza para medir la variabilidad relativa en términos porcentuales.

medidas de variabilidad

Rango Medio Absoluto (Mean Absolute Deviation - MAD): El MAD es la media de las diferencias absolutas entre cada dato y la media. Proporciona una medida de la dispersión promedio de los datos.

medidas de variabilidad

Varianza muestral no sesgada: En lugar de dividir por n en la fórmula de la varianza, algunas veces se divide por n-1 para obtener una estimación no sesgada de la población. Esto se hace cuando se trabaja con una muestra en lugar de una población completa.

medidas de variabilidad

Percentiles y Cuantiles: Estas medidas dividen el conjunto de datos en porcentajes específicos o fracciones, lo que puede ayudar a comprender la dispersión en segmentos específicos de los datos.

Regresion lineal simple

Ing Angel Mario Flores Garabito

Metodologia de la econometria

Diego Badir Lira Baeza

metodologia

La econometría es una disciplina que combina la economía, la estadística y las matemáticas para analizar y cuantificar relaciones económicas. La metodología de la econometría se refiere al proceso sistemático que los econométricos siguen para llevar a cabo sus investigaciones y analizar datos económicos.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

Metodologia

Formulación del problema: El primer paso consiste en definir claramente el problema económico que se va a investigar. Esto implica identificar las variables económicas de interés y las relaciones hipotéticas entre ellas.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

metodologia

Recopilación de datos: Una vez que se ha formulado el problema, se procede a recopilar los datos necesarios para llevar a cabo el análisis. Estos datos pueden provenir de fuentes diversas, como encuestas, bases de datos gubernamentales, registros empresariales, entre otros.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

metodologia

Especificación del modelo: En esta etapa, se define el modelo econométrico que se utilizará para representar la relación entre las variables. El modelo puede ser una ecuación matemática que relaciona las variables dependientes e independientes.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

metodologia

Estimación del modelo: Utilizando técnicas estadísticas, se estima el modelo especificado. Esto implica encontrar los valores de los coeficientes que mejor se ajusten a los datos disponibles. Las técnicas más comunes incluyen el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y técnicas más avanzadas como el máximo verosímil o la regresión robusta.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

metodologia

Evaluación del modelo: Una vez que se ha estimado el modelo, es importante evaluar su bondad de ajuste y su validez. Esto implica verificar si el modelo es estadísticamente significativo y si se ajusta adecuadamente a los datos. Diagnóstico de problemas: En esta etapa, se realizan pruebas de diagnóstico para identificar posibles problemas en el modelo, como la presencia de heterocedasticidad, autocorrelación, multicolinealidad u otros problemas estadísticos. Si se detectan problemas, se deben abordar antes de continuar con el análisis.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

metodologia

Interpretación de resultados: Una vez que se ha validado el modelo, se interpretan los coeficientes estimados y se analizan las relaciones económicas que representan. Esto implica responder preguntas como qué tan fuerte es la relación entre las variables, si es positiva o negativa, y si es estadísticamente significativa. Predicción y análisis de políticas: Con el modelo econétrico validado, se pueden realizar predicciones sobre el comportamiento futuro de las variables económicas y analizar el impacto de diferentes políticas o escenarios.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

metodologia

IComunicación de resultados: Finalmente, se comunican los resultados de la investigación en un informe o artículo científico. Es importante que los resultados sean presentados de manera clara y transparente, respaldados por evidencia estadística sólida. Revisión y replicación: La metodología de la econometría también implica la revisión de otros investigadores y la posibilidad de que otros intenten replicar el estudio para verificar la robustez de los resultados.

"Econometric Analysis" de William H. Greene.

Supuestos de la regresion poblacional

Ing.Diego Armando Mora Martinez

Ing.Diego Armando Mora Martinez

supuestos de la regresion lineal.

• Objetivo. el objetivo de esta presentacion es aportarles nuevo conocimiento para la aplicacion de este metodo en las finanzas
• ¿Qué es un supuesto?

• ¿Qué es la regresion poblacional.

Ing.Diego Armando Mora Martinez

5 SUPUESTOS IMPORTANTES PARA ESTE METODO

AUSENCIA DE MULTICOLINEALIDAD

LINEALIDAD.

En el caso de la regresión múltiple, las variables independientes no deben estar altamente correlacionadas entre sí.

Es la relacion entre la variable independiente y la variable dependiente y esta se supone que tiene que ser lineal

Ing.Diego Armando Mora Martinez Fuente: academy2021

5 SUPUESTOS IMPORTANTES PARA ESTE METODO

HOMOCEDASTICIDAD

La varianza de los errores debe ser constante a lo largo de todos los niveles de las variables independientes.

iINDEPENDENCIA DE ERRORES

Los errores de predicción deben ser independientes entre sí y no deben mostrar patrones sistemáticos.

NORMALIDAD DE ERRORES

Se asume que los errores siguen una distribución normal.

Ing.Diego Armando Mora Martinez Fuente: academy2021

COMO LO APLICAMOS A LAS FINANZAS

2. PREDICCION EN LOS PRECIOS DE LOS ACTIVOS Y DE LAS ACCIONES

1. VALORACION DE ACTIVOS

3 ANALISIS DE RIESGO

4. ANALISIS DE CARTERA

5.MODELOS DE CREDITO

Ing.Diego Armando Mora Martinez Fuente: academy2021

CONCLUSIÓN

Como ya vimos la regresion poblacional nos ayuda a orientarnos en diferentes areas financieras, permitiendo el analisis y prediccion para una mejor toma de decisiones

Ing.Diego Armando Mora Martinez

Integracion de la funcion de regresion poblacional

Ing. Melannie Yannireth Garduño Reyes

4. Y = a + bX + ∈ Dónde: Y - es la variable dependiente X - es la variable independiente (explicativa) a - es la intersección b - es la pendiente ∈ - y es el residual (error)

Integracion de la función

La integración de la función de regresión poblacional se utiliza en estadísticas para calcular valores específicos o realizar predicciones basadas en un modelo de regresión ajustado a un conjunto de datos.

Integracion

Integracion de una función

Integracion de la función..

En la práctica, la integración de la función de regresión poblacional suele realizarse utilizando software estadístico, como R, Python (con bibliotecas como NumPy y SciPy), o herramientas específicas de análisis de datos. Estos programas pueden realizar cálculos numéricos complejos y generar predicciones y resultados con intervalos de confianza. La elección del enfoque y las herramientas dependerá de la complejidad de tu modelo de regresión y tus necesidades específicas de análisis.

Aquí puedes poner un título destacado

5. conclusión Cuando un coeficiente de correlación muestra que los datos pueden predecir los resultados futuros y, junto con eso, un diagrama de dispersión del mismo conjunto de datos parece formar una línea lineal o recta, entonces se puede usar la regresión lineal simple utilizando el mejor ajuste para encontrar un valor predictivo. valor o función predictiva. El análisis de regresión tiene muchas aplicaciones en el campo de las finanzas, ya que se usa en CAPM, que es el modelo de valoración de activos de capital, un método en finanzas. Se puede utilizar para pronosticar los ingresos y gastos de la empresa.

Ventajas y desventajas de la funcion poblacional

Ing. Jovanna De Santiago Gomez

Ing. Jovanna De Santiago Gomez fuente: academy2021

objetivo

La función poblacional es una ecuación matemática para medir el incremento de la población a lo largo del tiempo.

Ing. Jovanna De Santiago Gomez fuente: academy2021

ventajas

"1.Predicción y planificación Permite prever como cambiará la población en el futuro, lo que es útil para la planificación de recursos, políticas públicas y conservación de especies

"2.Entendimiento de patrones Ayuda a comprender patrones de crecimiento, estabilidad o declive de una población, lo que puede ser esencial para tomar decisiones informadas.

Ing. Jovanna De Santiago Gomez fuente: academy2021

ventajas

"3..Investigación científica Facilita la investigación en ecología, biología y ciencias ambientales, proporcionando una herramienta para analizar y comparar poblaciones.

DESVENTAJAS

3. Factores imprevistos

No siempre puede tener en cuenta factores imprevistos como eventos climáticos extremos, enfermedades o cambios en el entorno que pueden afectar drásticamente a una población

Ing. Jovanna De Santiago Gomez fuente: academy2021

CONCLUSIÓN

"La función poblacional es una herramienta valiosa para comprender y predecir el cambio en las poblaciones, pero debe utilizarse con precaución y en conjunto con otros enfoques y datos para obtener una imagen completa y precisa."

Ing. Jovanna De Santiago Gomez fuente: academy2021

Ing. Jovanna De Santiago Gomez fuente: academy2021

DESVENTAJAS

1.SIMPLIFICACION

Las funciones poblacionales a menudo se basan en suposiciones simplificadas, lo que puede no reflejar con precisión la complejidad del mundo real.

2.Dependencia de datos

Requiere de datos precisos y confiables sobre la población y su dinámica, lo que puede ser difícil de obtener en algunos casos.

Aplicacion de la funcion de regresion poblacional a las finanzas

Gracias!

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