Modelos de proyección de variables económicas y financieras mediante modelos de vectores autorregresivos (VAR)

Este informe presenta el desarrollo y la aplicación de una metodología econométrica para el análisis de datos financieros, integrando estadística avanzada, modelado computacional y técnicas de series de tiempo. La metodología empleada, basada en la selección de variables, pruebas de cointegración y comparación de modelos mediante funciones de pérdida, demostró ser adaptable a diversos contextos regulatorios y económicos dentro del Grupo Bancolombia. La implementación de esta metodología se vio fortalecida por la formación en Astronomía, que proporcionó bases en programación (Python, C), manejo de software estadístico y análisis de datos, aspectos fundamentales para el desarrollo de modelos VAR/VECM y la evaluación de métricas como el MAPE. Asimismo, la formación en matemáticas y estadística aplicada en el ámbito astronómico permitió consolidar habilidades analíticas esenciales para la interpretación de datos financieros. Los resultados obtenidos validan la eficacia del enfoque modular propuesto, facilitando su aplicación en distintas unidades de la empresa. Además, la experiencia adquirida en este proyecto contribuyó significativamente al crecimiento profesional y académico, permitiendo la aplicación de conocimientos científicos en el sector financiero.

• Autores: Cedano Useche, Valentina
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47411
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/47411
• Palabra clave: Econometría; Econometrics; Análisis de series de tiempo; Time-series analysis; Cointegración; Cointegration; Series de tiempo; Modelos VAR/VECM
• Rights: openAccess
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