Hola, soy Jeshua Romero Guadarrama

Analista de negocios egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) con las Licenciaturas en Economía y Matemáticas Aplicadas. Cautivado por la teoría monetaria y financiera, fascinado por la economía de la salud e interesado en las aplicaciones de la ciencia de datos.
R.JeshuaRomeroGuadarrama.com: Herramientas estadísticas para el análisis de datos de alto rendimiento.

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3 de febrero de 2018

Forecasting

El modelo AR de series temporales univariadas

Resumen: En esta entrada, descubrirá el modelo AR: El modelo autorregresivo.

2 de febrero de 2018

Forecasting

Evaluación de modelos para pronosticar

Resumen: Al desarrollar modelos de aprendizaje automático, generalmente se comparan varios modelos durante la fase de construcción.

1 de febrero de 2018

Forecasting

Modelos para pronosticar

Resumen: El pronóstico, traducido groseramente como la tarea de predecir el futuro, ha estado presente en la sociedad humana durante siglos.

10 de enero de 2018

Econometrics

Análisis Causal Económico Aplicando Modelos de Ecuaciones Estructurales

Resumen: En la presente entrada se muestra cómo abordar diversos problemas económicos mediante la aplicación de una famosa técnica cuantitativa: el modelo de ecuaciones estructurales (o SEM, por sus siglas en inglés: “structural equation model”).

9 de enero de 2018

Econometrics

Simulación de la Inflación

Resumen: En la presente entrada se investiga el impacto de diferentes escenarios sobre la inflación y los precios al consumidor de Gran Bretaña (como porcentaje anual) usando el modelo de simulación de Monte Carlo.

7 de enero de 2018

Econometrics

Agrupación del INB per cápita a nivel continental

Resumen: La presente entrada cubre el aprendizaje automático no supervisado, el cual no fragmenta los datos, sino que construye el modelo con el conjunto de datos completo.

6 de enero de 2018

Econometrics

Encontrar patrones ocultos en la economía mundial y el crecimiento

Resumen: La presente entrada expone la toma de decisiones utilizando un Modelo Oculto de Markov (o HMM, por sus siglas en inglés: “Hidden Markov Model”).