Análisis Cuantitativo

Conocimientos de base comunes

1. Valor temporal del dinero y otros conceptos matemáticos

1.1 Interés simple y compuesto
1.1.1 Interés simple y compuesto
1.1.2 Valor futuro, valor presente, y tipo de descuento
1.1.3 Valor presente/futuro en rentas anuales
1.1.4 suma de flujos con tasa de crecimiento constante
1.1.5 tasa de rentabilidad y valor actual
1.1.6 Interés compuesto durante más de un año (incluyendo tiempo continui), tipo interés nominal y efectivo

1.2 Cálculo y algebra lineal
1.2.1 Diferenciación (ej. derivadas simples y parciales)
1.2.2 Expansión de Taylor
1.2.3 Algebra matricial

2. Estadística descriptiva
2.1 Distribución de frecuencias (ej, histograma)
2.2 Media
2.2.1 Media simple y ponderada
2.2.2 Media aritmética y geométrica
2.2.3 Media, mediana y moda
2.3 Dispersión
2.3.1 Varianza, desviación típica y coeficiente de variación
2.3.2 Rango, asimetría y curtosis
2.3.3 Percentiles, Z-scores
2.4 Correlación
2.4.1 Covarianza, coeficiente de correlación
2.4.2 Niveles de correlación
2.5 Recogida de datos y análisis
2.5.1 Selección de la variable dependiente e independientes
2.5.2 Data mining

3. Probabilidad e inferencia estadística
3.1 Probabilidad
3.1.1 Teoría de probabilidad y conceptos
3.1.2 Distribuciones de probabilidad
3.2 Muestreo y test estadísticos
3.2.1 Población y muestra (inferencia estadística)
3.2.2 Test estadísticos
3.2.3 Análisis de varianza
3.2.4 Tests no -paramétricos
3.2.5 Estadística Bayesiana
3.3 Procesos estocásticos
3.3.1 Paseo aleatorio
3.3.2 Procesos de markov
3.3.3 Procesos binomiales
3.3.4 Procesos de Poisson
3.3.5 Proceso de Wienner
3.3.6 Lema de Ito

4. Análisis y de regresión y predicción
4.1 Análisis de regresión y correlación
4.1.1 Variables, parámetros y estimadores
4.1.2 Problemas de la regresión
4.1.3 Extensión de modelos Mínimo cuadrados
4.1.4 Predicción
4.2 Análisis de series temporales y modelos de predicción
4.2.1 Conceptos básicos de los modelos de series temporales
4.2.2 Modelos de predicción
4.3 Análisis multivariante
4.3.1 Análisis de componentes principales
4.3.2 Análisis factorial
4.3.3 Análisis cluster
4.3.4 Análisis discriminante

5. Optimización y Métodos numéricos

5.1 Optimizacion
5.1.1 Maximizacion o minimizacion con restricciones (ej.. Multiplicador de Lagrange)
5.1.2 Programación lineal (LP)
5.1.3 Programación cuadrática (QP)
5.1.4 Programación no lineal (NLP), programación dinámica (DP)
5.2 Análisis numérico y simulación
5.2.1 Método de Newton
5.2.2 Método de diferencias finitas
5.2.3 Simulación de Montecarlo
5.3 Métodos no lineales (ej. cos, redes neuronales, algoritmos genéticos, logic/probit)