Modelos autorregresivos vectoriales bayesianos
Visión general
Este seminario está diseñado profesionales del sector financiero interesados en profundizar en la estimación y el análisis de modelos VAR bayesianos en MATLAB.
El webinario mostrará desde cómo crear un modelo VAR sencillo de forma interactiva hasta cómo crear un BVAR complejo con varios tipos de priors para luego estimarlo. También se cubrirá cómo crear e identificar VARs estructurales directamente en MATLAB o utilizando herramientas de terceros como BEAR.
Aspectos destacados
- Flujos de trabajo interactivos para estimar multivariate VARs
- Implementación de modelos VAR bayesianos en MATLAB
- Caso práctico: Pronóstico de tasas de inflación con modelos BVAR
- VAR estructural y procesos de identificación
- Como amplíar sus capacidades con herramientas de terceros como BEAR
A quién va dirigido
Profesionales del sector financiero.
Acerca del presentador o presentadores
Eduard Benet Cerda es Ingeniero Senior de Aplicaciones en MathWorks, donde asesora a clientes en el desarrollo y la implementación de aplicaciones financieras. Sus áreas de enfoque son las aplicaciones a gran escala que aprovechan tecnologías en la nube para el almacenamiento de datos, la velocidad computacional o los entornos de producción y desarrollo, así como el desarrollo y la distribución de modelos macroeconómicos. Eduard se unió a MathWorks en 2018 después de terminar un doctorado en la Universidad de Colorado en mecánica computacional.
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