Conoce las Similitudes y Discrepancias de los Modelos de Machine Learning, Econometría Bayesiana y Econometría Clásica
Algoritmos de Machine Learning para realizar proyecciones en lenguaje R desde cero
Domina los modelos de Series de Tiempo tradicionales y con algoritmos de Machine Learning, desde los más básicos a los más avanzados: ARIMA, SARIMAX, VAR, VEC, SVAR, STAR/MS, VAR cambiante, MSBVAR, DSGE lineal/no Lineal, SFAVAR, GARCH, Singular Spectrum Análisis, entre otros.
Domina las técnicas de Inferencia Causal aplicado a datos reales desde los más básicos hasta los más avanzados: ATE, DIF in DIF, PSM (Radius, NNMaching, Kernel, etc.), Control Sintético, entre otros.
Conoce las Algoritmos de Machine Learning y modelos del Análisis Multivariado aplicado al comercio exterior para determinar principales mercados y productos. Asi como, técnicas de proyección de variables en el ámbito del Comercio Internacional.
Estimaciones, Proyecciones, Evaluación de Impacto, Modelamiento Econométrico, Inferencia Causal y Machine/Deep Learning/Big Data.
Análisis Económico, Estructuras y Tendencias de Mercados (Económicos, Financieros y Bancarios). Propuestas de Políticas.
Capacitaciones en Python, R, Stata, SQL, Matlab, Eviews, SPSS, Gauss, Power BI, etc.
Elaboración de reportes sectoriales (Agropecuario, Manufactura, Minería, Pesca, Financieros, Seguros, Construcción, Comercio, Bancarios, Servicios, etc.).
Elaboración de reportes especiales de diversos mercados nacionales e internacionales: frutas, hortalizas, harina de pescado, minerales, textil, prendas de vestir, electrodomésticos, etc.
Encontrarás Estadísticas y sus Proyecciones en base a fuentes confiables como la USDA de EE. UU, como el Consumo Percápita Aparente sobre Principales Frutos Frescos de EE. UU