Inicio: 6/10/2026
Inscripción abierta
Formulario de inscripción: https://forms.gle/fprXRcZKeAxMh1ra7
Arancel general: $ 160.000,00 (pesos)
Consultas: postgradofaea@gmail.com lavalleandrealina@gmail.com


Objetivos:

1. Comprender las particularidades de las series de tiempo (tendencia, estacionalidad, autocorrelación
y no estacionariedad) y su impacto en la modelización econométrica.
2. Desarrollar la capacidad de preparar, explorar y transformar datos temporales para su uso en
modelos de pronóstico.
3. Aplicar modelos de series de tiempo, incluyendo enfoques clásicos (SARIMA) y modernos (Prophet
y redes neuronales), utilizando R y herramientas especializadas.
4. Evaluar y comparar el desempeño de distintos modelos predictivos, considerando métricas de error
y validación en el tiempo.
5. Interpretar resultados y comunicar pronósticos de manera crítica, reconociendo la incertidumbre y
las limitaciones inherentes al análisis de series de tiempo.


Destinatarios/as y requisitos de admisión
Profesionales con título de grado universitario (mínimo cuatro años de duración) con conocimientos básicos de lenguaje R y Estadística general, cursada en carrera de grado.


Cursada

Duración: 40 horas.

Inicio de cursada: 6 de octubre de 2026

Fechas de cursada:

  • 6, 8, 20, 22, 27 y 29 de octubre
  •  17 y 19 de noviembre

Modalidad: Presencial con mediación tecnológica

Lugar: Facultad de Economía y Administración UNCo. Buenos Aires 1400. Neuquén, Capital.


Contenidos

  • Introducción a las series de tiempo: componentes (tendencia, estacionalidad, ciclo) y problemastípicos (no estacionariedad, autocorrelación).
  • Preparación y exploración de datos temporales: visualización, transformaciones y partición para entrenamiento y validación.
  • Modelos clásicos de pronóstico: procesos ARIMA y SARIMA, identificación, estimación y diagnóstico.
  • Enfoques modernos: modelos Prophet y redes neuronales aplicadas a series de tiempo.
  • Evaluación y comparación de modelos predictivos mediante métricas de error y validación temporal.
  • Implementación práctica en R utilizando paquetes especializados para modelado y pronóstico. Interpretación y comunicación de resultados en contextos aplicados.

Consultá el programa aquí 


Equipo docente

  • Mg. Ana Haique
  • Dr. Gustavo Giménez

Acreditación y normativa

  • Resolución CD FaEA N° 035/26