Descriptivo

Modelos Econométricos para Diferentes Estructuras de Información: Corte Transversal, Series de Tiempo, Datos Agrupados y Datos Panel.

Descripción:

<div><font face="tahoma, arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size: 12px;">La modelación econométrica es una herramienta de gran utilidad en el análisis descriptivo e inferencial de la información. </span></font><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">Los cortes transversales permiten establecer relaciones y revisar causalidades y determinantes para una variable de </span><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">estudio; los modelos de probabilidad permiten establecer la posibilidad de ocurrencia de un evento como por ejemplo que </span><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">una persona pague sus obligaciones o entre en default; los modelos de series de tiempo son indispensables para el </span><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">pronóstico de cifras; y los datos agrupados o de panel para una mayor refinación en la búsqueda de parámetros </span><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">insesgados. </span></div><div><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;"><br></span></div><div><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">Stata es un paquete estadístico que facilita de manera rápida y confiable la implementación de las técnicas </span><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">descritas para ayudar a la toma de decisiones.</span></div>
<div><font face="tahoma, arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size: 12px;">Directores, analistas, profesionales, y en general a todas las personas que por su labor estén interesadas en repasar </span></font><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">algunos conceptos de modelación econométrica y su ejecución a través de Stata.</span></div><div style="font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif; font-size: 12px;"><br></div>
<div><font face="tahoma, arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size: 12px;">Repasar los aspectos conceptuales de la modelación econométrica: corte transversal, respuesta cualitativa y series de </span></font><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">tiempo.</span></div><div><font face="tahoma, arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size: 12px;"><br></span></font></div><div><font face="tahoma, arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size: 12px;">Mostrar la implementación de los modelos a través de ejemplos en Stata </span></font><span style="font-size: 12px; font-family: tahoma, arial, helvetica, sans-serif;">Interpretar los estadísticos y resultados generados por Stata para el análisis y toma de decisiones.</span></div>
Introducción a Stata 
  • Descripción de datos
  • Edición de datos
  • Creación o cambio de datos
  • Administración de variables
  • Ordenación
  • Análisis
  • Memoria
Modelos de corte transversal
  • Modelo de regresión lineal
  • Metodología de la econometría
  • Interpretación del modelo
  • Validación de los supuestos
  • Modelos con variables binarias
Modelos de probabilidad
  • Modelos lineales: modelo lineal de probabilidad
  • Modelos no lineales: Logit y Probit
  • Interpretación de parámetros
  • Tablas de éxito o confusión
Modelos de series de tiempo
  • Componentes de una serie de tiempo
  • Requisitos para la utilización de métodos cuantitativos para el pronóstico
  • Métodos de suavizamiento
  • Medidas de precisión de pronóstico
  • Modelos ARIMA
  • Bondad de ajuste: criterios de información
Modelos de datos panel
  • Combinación de cortes transversales (pooled data): Estimador de diferencias en diferencias (diff-in-diff estimator) y efecto promedio del tratamiento (average treatment effect)
  • Supuestos para estimaciones combinadas de MCO
  • Modelo de efectos fijos (FE)
  • Supuestos para estimaciones de FE
  • Modelo de efectos aleatorios (RE)
  • Supuestos para RE
  • Relación entre MCO agrupados, efectos fijos y efectos aleatorios: cuándo aplicar (o escoger) alguno de los métodos
  • Prueba para las diferencias entre el modelos de efectos fijos y efectos aleatorios
  • Modelo de primeras diferencias (FD)
  • Supuestos para estimaciones de FD
  • Selección entre modelo de efectos aleatorios (FE) y modelo de primeras diferencias (FD)

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