Establecer un marco de referencia de métodos y herramientas para el análisis de los fenómenos económicos, que sean apropiados para abordar de manera normativa y positiva los mismos, con el propósito de generar escenarios que perfilen adecuadamente las acciones de política económica.

• Entorno de Trabajo: Repaso de conceptos básicos de R y Rstudio, instalación y carga de librerías.
• Estructuras de Datos: Vectores, matrices, listas y dataframes.
• Transformación: Uso de dplyr (select, filter, mutate, summarize, joins).
• Programación: Definición de funciones, condicionales (if) y ciclos (for, while).
• Aplicaciones: Indicadores de Económicos: Sector Real, Sector Externo, Sector Fiscal y Sector Monetario.

• Acceso a datos: Conexión de datos a través de Interfaces de Programación de Aplicaciones (API´s).
• Fundamentos: Introducción a la formulación y estimación de índices multivariados.
• Métodos Objetivos: Componentes Principales y Análisis Factorial.
• Métodos Subjetivos: Ranking simple y Proceso Analítico Jerárquico (AHP).
• Clustering: Análisis de Conglomerados para agrupación y visualización de indicadores.

• Señales: Filtros lineales (Hodrick-Prescott y Baxter-King) y Centrado de Tasas.
• Predicción: Modelos ARIMA y descomposición de series temporales.
• Cointegración: Enfoques de Engle & Granger y Johansen.
• Causalidad: Análisis en el sentido de Granger.
• Contraste: Cointegración vs Causalidad.
• Visualización: Herramientas de Visualización de datos (Data studio Google).

• Clases magistrales y lectura comprensiva del material de estudio.
• Realización de ejercicios prácticos por parte del estudiante.
• Uso intensivo del software estadístico R (libre y sin costo).
• Desarrollo complementario en plataforma de aula virtual (classroom).