• Interpretar los principales componentes del pensamiento económico aplicados al ambiente global de negocios y que soportan los procesos de toma de decisiones.
• Identificar diversos métodos estadísticos y econométricos que permitan al estudiante analizar, entender, e interpretar el comportamiento de variables contenidas en bases de datos.
• Reconocer lo que es una regresión, sus elementos, la ventaja de usar regresiones, y los diversos tipos de regresiones que existen.
• Distinguir los elementos que deben de existir al correr una regresión para determinar si los estimadores obtenidos son válidos y apropiados al momento de hacer alguna inferencia estadística.
• Interpretar los estimadores de diversos tipos de regresiones.
• Calcular pronósticos básicos, así como diferenciar entre diversos modelos econométricos utilizados para realizar dichos pronósticos y el conocimiento para poder identificar el modelo más apropiado a utilizar dadas las características de los datos.

Tema 1: Tópicos básicos de interés en la regresión lineal

1.1 ¿Qué es una regresión? / Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) como método de minimización de errores.

1.2 Regresión lineal simple y múltiple. / Pruebas de hipótesis, intervalos de confianza. Interpretación de Resultados

Tema 2: Los supuestos requeridos de la regresión lineal

2.1 Supuestos que se deben de cumplir en MCO.

2.2 Variables instrumentales / Regresiones no lineales / Diferentes bases de datos

Tema 3: Otros tópicos de interés en el mundo de las regresiones

3.1 Introducción a series de tiempo / Pronósticos

3.2 Random Walk / Variables estacionarias

Tema 4: Introducción a series de tiempo y pronósticos

4.1 Estacionalidad de variables

4.2 Modelos ARMA y ARIMA