ERS | Clase 1 Bonus Diplomado Riesgo Crédito–Cadenas de Markov y Álgebra Aplicada, Estados Estables
Cadenas de Markov, matrices de transición, probabilidades de largo plazo y sistemas de ecuaciones explicados con un ejemplo práctico del clima. ¡Bienvenidos al Diplomado de Divulgación Aplicada en Riesgo Crédito! ¿Es posible predecir cómo se comportará un sistema en el largo plazo utilizando probabilidades? En este video aprenderás cómo aplicar un sistema algebraico de ecuaciones y una matriz de transición para calcular las probabilidades estables de un clima nublado y lluvioso mediante Cadenas de Markov. Durante el ejercicio veremos: ✅ Qué es una matriz de transición. ✅ Cómo interpretar probabilidades de cambio de estado. ✅ Aplicación práctica de las Cadenas de Markov. ✅ Cálculo de probabilidades de largo plazo. ✅ Obtención del estado estable o distribución estacionaria. ✅ Interpretación de resultados paso a paso. Este tipo de metodologías se utilizan en: 🌦️ Pronóstico del clima. 📊 Estadística aplicada. 🏦 Riesgo crédito. 💳 Análisis financiero. 📈 Finanzas cuantitativas. 🤖 Ciencia de datos e inteligencia analítica. Este video forma parte del Diplomado de Divulgación Aplicada en Riesgo Crédito con Matrices de Transición. Soy el Dr. José Carlos Trejo García, especialista en Economía, Riesgos y Sostenibilidad. 🔔 Suscríbete para recibir materiales complementarios, videos bonus y nuevos contenidos relacionados con matrices de transición, riesgo crédito, Excel, RStudio y modelos probabilísticos. Porque el futuro se diseña hoy. 🌐 / @economiariesgossostenibilidad 📌 Sígueme y forma parte de la comunidad ERS @EconomíaRiesgosoSotenibilidad

ERS | Clase 1 Diplomado Riesgo Crédito – Generalidades de las Matrices de Transición

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