El curso de política y teoría monetaria aborda los fundamentos teóricos y prácticos de la política monetaria, cubriendo temas como:

• Teorías monetarias (keynesiana, neoclásica, monetarista)
• Políticas monetarias (tasa de interés, reserva requirement, liquidez)
• Estabilidad monetaria y control de la inflación
• Regulación bancaria y financiera
• Relaciones entre política monetaria y económica

El curso busca proporcionar una comprensión profunda de los mecanismos que impulsan la economía y cómo las decisiones monetarias afectan el sistema financiero y la actividad económica.

La econometría de datos panel constituye una herramienta importante en el análisis económico debido a su capacidad para combinar dimensiones temporales y transversales, permitiendo un análisis más robusto. Esta metodología posibilita modelar la heterogeneidad no observable, capturando las características invariables de las unidades observadas (como individuos, empresas o países) a lo largo del tiempo. Esto mejora la precisión de las estimaciones y reduce el sesgo, brindando resultados más relevantes. Así mismo, la estructura de datos panel posibilita el estudio de dinámicas temporales y relaciones causales útiles para la evaluación de políticas económicas y la toma de decisiones.

 

La aplicación de técnicas de datos panel es reconocida en áreas como la economía laboral, las finanzas, la economía internacional, la economía del crimen y la salud pública, entre otras. Por ejemplo, en finanzas, permite analizar el rendimiento de activos y la toma de decisiones de inversión a lo largo del tiempo, mientras que en economía laboral facilita el estudio de la movilidad laboral y la evolución de los salarios. Al contar con una mayor eficiencia estadística y la capacidad de modelar efectos diferidos y relaciones dinámicas, la econometría de datos panel se advierte como una herramienta para comprender y predecir comportamientos complejos.

El curso tiene como objetivo brindar a los participantes las competencias básicas para diseñar, implementar y optimizar sistemas automatizados que no solo simplifican las operaciones financieras, sino que mejoran la precisión y eficiencia en la toma de decisiones.

 

La robótica financiera transforma los datos en información relevante mediante el uso de algoritmos y aprendizaje automático, posibilitando una gestión de riesgos robusta y maximizando el valor de las inversión. Al automatizar procesos rutinarios y repetitivos, las firmas pueden liberar recursos para enfocarse en actividades de mayor valor agregado, fomentando la innovación y reduciendo la exposición a errores humanos.

 

Este curso tiene un enfoque principalmente aplicado, utilizando lenguajes de programación en ambiente de R Studio y Python (Jupyter notebook y Spyder), Los estudiantes aprenderán a desarrollar soluciones automatizadas para la optimización de carteras, análisis de riesgos y simulaciones, posibilitando que las decisiones se basen en modelos cuantitativos robustos y adaptados a las realidades del mercado.