El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster, Diploma de Especialización, Diploma de Experto y Certificado de Formación del Profesorado.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de grado, licenciado, diplomado, ingeniero técnico o arquitecto técnico. El director del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable del director del curso, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto Universitario. Los estudiantes deberán presentar un curriculum vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.

El estudiante que desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

El curso tiene como objetivo la adquisición de los conocimientos prácticos necesarios para realizar una gestión eficaz de las necesidades de Previsión en la Empresa.

Está pensado especialmente para titulados universitarios que quieran desarrollar su carrera profesional en el Área de Dirección, Administración o Gestión de Empresas, o en el Área de la Previsión Económica y Empresarial.

Será también de la máxima utilidad para titulados interesados en la elaboración de previsiones y pronósticos en cualquier área de conocimiento.

Las técnicas de previsión se han convertido en una herramienta básica en la vida cotidiana de la empresa. La toma de decisiones y la organización en general necesita cada vez más, sobre todo en un mundo cambiante e incierto como el actual, tener una mínima visión de lo que nos espera en el futuro y el uso y conocimiento de las técnicas de pronóstico clásicas y modernas se ha convertido en una necesidad prácticamente inevitable en la gestión diaria y en la dirección de empresas.

Los objetivos del Programa son:

1.Proporcionar los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para realizar una previsión eficiente.

2. Realizar una gestión eficaz de las necesidades de previsión de la empresa.

3. Actualizar y reforzar los conocimientos del profesional de la previsión empresarial.

Módulo 1: Introducción.

1. ¿Por qué predecir?

2. Los pasos básicos en una tarea de previsión.

3. Programas informáticos.

4. Fuentes de datos.

Módulo 2: Herramientas básicas de previsión.

1. Tipos de datos.

2. Gráficos.

3. Transformaciones.

4. Evaluación de la precisión.

5. Intervalos de predicción.

Módulo 3: Regresión.

1. Regresión lineal simple.

2. Regresión lineal múltiple.

3. Regresión no lineal.

4. Correlación, causalidad y predicción.

Módulo 4: Descomposición de series de tiempo.

1. Componentes de series de tiempo

2. Medias móviles.

3. Descomposición X12, TRAMO-SEATS, HP, etc.

4. Predicción con descomposición.

Módulo 5: Suavizado exponencial.

1. Alisado exponencial simple.

2. Alisado exponencial de Holt.

3. Alisado exponencial de Holt-Winters.

Módulo 6: Modelos autorregresivos de promedios móviles (ARIMA).

1. Procesos autorregresivos.

2. Procesos medias móviles.

3. Procesos ARMA.

4. Procesos ARIMA.

5. Procesos ARIMA estacionales.

Módulo 7: Construcción de modelos.

1. Valores atípicos y apalancamiento.

2. Análisis de intervención.

3. Cambio estructural.

4. Actualización de pronósticos.

Módulo 8: Métodos avanzados de predicción.

1. Estacionalidad compleja.

3. Modelos de regresión dinámica.

2. Modelos vectoriales autorregresivos (VAR).

3. Otros métodos.

Módulo 9: La previsión basada en la opinión de expertos, clientes, etc.

1. Principios fundamentales.

2. Método Delphi.

3. Analogía.

4. Escenarios.

5. Encuestas clientes.

6. Proyecciones fuerza de ventas.

7. Limitaciones del método de opinión.

8. Evaluación de la incertidumbre en el pronóstico de opinión.

La metodología de los cursos es la propia de la UNED, basada en la enseñanza a distancia, lo que permite al alumno seguir el curso cualquiera que sea su lugar de residencia, compatibilizando sus responsabilidades laborales y familiares y realizarlo sin desplazamientos.

Con el curso obtendrá una adecuada formación a partir de las siguientes ayudas:

- Material didáctico que desarrolla el programa del curso.

- Tutorías, que pueden ser telefónicas, por carta o correo electrónico.

- Pruebas de evaluación a distancia.

Se editará una guía didáctica para orientar al alumno sobre la mejor forma de aprovechar el programa en sus distintos niveles.

El alumno será asesorado a lo largo del curso a través de tutorías ayudándole en todo momento en la resolución de cualquier duda que se le plantee en la materia impartida.

El contacto con los alumnos será fundamentalmente a través del curso virtual pero también mediante teléfono, carta o correo electrónico.

La actividad tiene además los siguientes recursos didácticos: Material impreso y guía didáctica

4.1 Material obligatorio

4.1.1 Material enviado por el equipo docente (apuntes, pruebas de evaluación, memorias externas, DVDs, .... )

El Alumno recibirá en su domicilio material impreso (apuntes y cuadernillos de evaluación elaborados por el equipo docente, sin venta al público). En ellos se desarrollan todos los epígrafes del programa

 

Módulo 1: Introducción.

1. ¿Por qué predecir?

2. Los pasos básicos en una tarea de previsión.

3. Programas informáticos.

4. Fuentes de datos.

 

Módulo 2: Herramientas básicas de previsión.

1. Tipos de datos.

2. Gráficos.

3. Transformaciones.

4. Evaluación de la precisión.

5. Intervalos de predicción.

 

Módulo 3: Regresión.

1. Regresión lineal simple.

2. Regresión lineal múltiple.

3. Regresión no lineal.

4. Correlación, causalidad y predicción.

 

Módulo 4: Descomposición de series de tiempo.

1. Componentes de series de tiempo

2. Medias móviles.

3. Descomposición X12, TRAMO-SEATS, HP, etc.

4. Predicción con descomposición.

 

Módulo 5: Suavizado exponencial.

1. Alisado exponencial simple.

2. Alisado exponencial de Holt.

3. Alisado exponencial de Holt-Winters.

 

Módulo 6: Modelos autorregresivos de promedios móviles (ARIMA).

1. Procesos autorregresivos.

2. Procesos medias móviles.

3. Procesos ARMA.

4. Procesos ARIMA.

5. Procesos ARIMA estacionales.

 

Módulo 7: Construcción de modelos.

1. Valores atípicos y apalancamiento.

2. Análisis de intervención.

3. Cambio estructural.

4. Actualización de pronósticos.

 

Módulo 8: Métodos avanzados de predicción.

1. Estacionalidad compleja.

3. Modelos de regresión dinámica.

2. Modelos vectoriales autorregresivos (VAR).

3. Otros métodos.

 

Módulo 9: La previsión basada en la opinión de expertos, clientes, etc.

1. Principios fundamentales.

2. Método Delphi.

3. Analogía.

4. Escenarios.

5. Encuestas clientes.

6. Proyecciones fuerza de ventas.

7. Limitaciones del método de opinión.

8. Evaluación de la incertidumbre en el pronóstico de opinión.

Este material será abonado por el alumno junto a la matrícula del curso.

Horario: Miércoles de 10:00 a 14:00 horas

Pedro A. Pérez Pascual

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UNED

Departamento de Economía Aplicada Cuantitativa I

Paseo Senda del Rey, 11

Despacho 1.31

28040 Madrid

Telf.: 913987801

Fax.: 913986335

Correo electrónico: pperez@cee.uned.es

Horario: Martes de 10:00 a 14:00 horas

Basilio Sanz Carnero

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UNED

Departamento de Economía Aplicada Cuantitativa I

Paseo Senda del Rey, 11

Despacho 1.28

28040 Madrid

Telf.: 913986330

Fax.: 913986335

Correo electrónico: bsanz@cee.uned.es

Superación de distintas pruebas a distancia con preguntas teórico prácticas relacionadas con la materia objeto del curso.

Para un adecuado seguimiento del curso es necesaria una dedicación aproximada de 6 - 8 horas semanales durante un curso académico, de mediados de diciembre a finales de septiembre.

Director/a

Colaboradores UNED

Precio de matrícula: 728,00 €.

Precio del material: 200,00 €.

10.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: descuentos@fundacion.uned.es.

Del 6 de septiembre al 30 de noviembre de 2019.

Información matrícula:

Teléfonos: 91 3867275 / 1592

Fax: 91 3867279

http://www.fundacion.uned.es/

Información de las ayudas y descuentos pinche aquí

Dirección de correo para el envío de documentación

descuentos@fundación.uned.es

Negociado de Especialización.