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Análisis econométrico bayesiano completo de activos financieros de alta capitalización (AAPL, GOOGL, MSFT, TSLA, AMZN) mediante algoritmos MCMC (Hamiltonian Monte Carlo). Este estudio implementa modelos de regresión bayesiana con distribuciones a priori débilmente informativas para estimar interdependencias entre retornos logarítmicos diarios del periodo 2021-2026. Incluye: - Descarga automatizada de datos desde Yahoo Finance - Análisis exploratorio de precios y retornos - Estimación mediante Stan (rstanarm) con 4 cadenas MCMC - Diagnósticos exhaustivos de convergencia (trazas, Gelman-Rubin) - Chequeos predictivos posteriores (Posterior Predictive Checks) - Intervalos de credibilidad bayesianos al 95% - Interpretación económica y financiera de coeficientes Palabras clave: Econometría Bayesiana, MCMC, Stan, Finanzas Cuantitativas, Análisis de Riesgo, Correlaciones, Modelos Multivariados, Series Temporales Financieras Clasificación JEL: C11, C32, C58, G11 Código reproducible completo en R Markdown.

Exercise 2.10 1-5 and 8

Analysis of NOAA storm data to identify most harmful weather events to population health and economy

The purpose of this analysis is to discover which pathways are up/down regulated in study participants with T2D