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Ruben A.

@chet9559

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Statistician and Data Analyst

I have a master's degree in statistics. I have years of experience in applications related to econometrics, data mining, machine learning and data science in general. My main areas of expertise are: - Econometrics: Smoothing methods, unit root test, arima models, volatility models (garch, egarch, Mgarch), VAR, Cointegration, VEC, dynamic regression, panel data models and panel VAR models. - Data mining / Machine Learning: regression methods, decision trees, association rules, SVM, neural networks, clustering, logistic regression and discriminant analysis. .- I Offer help for the Development of Research Papers. - I have great expertise in R, Stata, Eviews and SPSS.

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Erfahrung

Consultant

National Police of Colombia
Okt. 2017 - Dez. 2017 (2 Monate, 1 Tag)
Development of a VAR Model for Forecasting Crime Phenomena

Trainer

Econometrics IE, C.A
Feb. 2017 - Apr. 2017 (2 Monate, 1 Tag)
Course on Modeling Econometric with the Use of Programming Software R

Econometrics Professor at the Graduate School of Statistics

Central University of Venezuela
März 1993 - Sept. 2016 (23 Jahre, 6 Monate)
Courses imparted: the linear regression model and its extensions, unit root tests, the Box-Jenkins methodology, VAR models, MGARCH models, VEC models, cointegration analysis, error correction models, panel data models, machine learning and visualization with Tableau.

Ausbildung

M.Sc. - Statistics

Universidad Central de Venezuela, Venezuela 1992 - 1994
(2 Jahre)

B.A. - Statistics

Universidad Central de Venezuela, Venezuela 1987 - 1991
(4 Jahre)

Qualifikationen

Didactics Of Statistics

Central University of Venezuela
2006
Certification of possessing skills in teaching statistics.

Veröffentlichungen

Leading Indicator of Inflation

Serie Documentos de Trabajo , Gerencia de Investigaciones Económicas, Banco Central de Venezuela
We construct an anticiped indicator of the prices cyclical movement, measured by the Consumer Price Index (CPI). Using a spectral smoothing method, we built reference series for inflation and the other variables used to compute the indicator. The weights used to aggregate the variables were derived by principal componentes analysis (PCA). In order to obtain cualitative measures of inflation, in addition to trend ones, we take the indicator as an exogenous variable in a transfer function model.

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