Construiré modelos de pronóstico de series temporales y econométricos en python

Convierte tus datos temporales, historial de ventas y métricas financieras en modelos predictivos precisos y útiles.

El análisis empresarial estándar a menudo falla al tratar con estacionalidad, volatilidad y tendencias dependientes del tiempo. Construyo modelos estadísticos robustos de series temporales y pronósticos econométricos en Python y R, ayudándote a anticipar la demanda, gestionar riesgos y optimizar la planificación.

Lo que ofrezco:

• Modelado avanzado de series temporales: ARIMA, SARIMAX, Prophet, suavizado exponencial y modelos de volatilidad GARCH.
• Análisis econométrico y multivariable: ingeniería de características, análisis de rezagos e integración de indicadores económicos externos.
• Preprocesamiento de datos y pruebas de estacionariedad: pruebas de raíz unitaria (ADF, KPSS), descomposición de estacionalidad y limpieza de valores atípicos.
• Evaluación de modelos y métricas: backtesting riguroso con RMSE, MAE, MAPE y chequeos de diagnóstico de residuos.
• Implementación y código fuente: scripts limpios en Python (Pandas, statsmodels, pmdarima), notebooks de Jupyter o integración en app Streamlit.

¿Por qué trabajar conmigo?

• Formación en Ciencias de la Computación y Estadística con sólida experiencia cuantitativa (segundo lugar en premio nacional de modelado de riesgo crediticio).
• Enfoque en modelos explicables y alineados con regulaciones en lugar de resultados de caja negra.

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