<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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