Descriptivo

Modelación Econométrica usando Stata. Autor: Miguel Bello

Descripción:

Entrenamiento presencial con repaso conceptual y aplicaciones prácticas en Stata para la Modelación Econométrica con información de Corte Transversal, Series de Tiempo y Datos de Panel.
Directores, Profesionales, Analistas e Investigadores que en sus labores requieran de la utilización de Métodos Estadísticos y Econométricos.
Brindar los Fundamentos necesarios en Stata para la Ejecución y Análisis de Información Cuantitativa de manera eficiente. Abordar de forma rápida los principales comandos de Stata para habilitar al usuario en la utilización de diversos códigos y Do-files. Enfatizar en la aplicación de Stata para Análisis Muestral y de Encuestas, así mismo para Modelos de Regresión Lineal, Modelos de Series de Tiempo, Modelos de Respuesta Cualitativa y Modelos de Datos Panel.

Introducción Manejo de Datos

Importar y Exportar Bases de Datos

Describir una Base de Datos (Describe, Codebook, Inspect)

Crear y Transformar Variables (Formatos y Tipos de Variables)

Ordenar, Transponer, Colapsar Variables y Bases de Datos

Pegar Bases de Datos de manera Horizontal y Vertical (Merge y Append)

Recodificación de Variables

Crear Variables Dummy

Manejo de Datos Duplicados y Filtros

Estadísticas Descriptivas (Momento de una Distribución de Probabilidad)

Generación de Tabulados de Variables y Tablas de Estadísticas

Tablas Descriptivas

Tablas de Frecuencias

Tablas Estadísticas (Promedio, Cuenta, Desviación Estándar, etc.)

Matriz de Correlación / Covarianza y Significancia Estadística

Pruebas de Hipótesis sobre la Media y la Varianza (Univariado y Bivariado).

Gráficos (Dispersión, Matricial, Torta, Caja o Bigotes, Barras)


Modelación de Datos de Corte Transversal


Introducción Teórica

Estimación del Modelo Estándar de Regresión Lineal-MCO

Inferencia Estadística (Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis)

Información Cuantitativa, Variables Dummy

Revisión Supuestos del Modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad Revisión de las trasformaciones sobre las variables (Log-Log, Log-Lin, Lin-Log)

Modelos de Variable Dependiente Limitada (MLP, Logit, Probit)

Interpretación de Coeficientes Odds Ratio y Efectos Marginales de un cambio unitario en el valor de la variable independiente

Validación del Modelo de Probabilidad (H-L, Tablas de Clasificación, Curva ROC)

Pronóstico de la Variable Dependiente y Residuos


Modelos de Series de Tiempo Univariado

Introducción a las Series de Tiempo

Componentes de una Serie de Tiempo

Patrones de una Serie de Tiempo

Manejo de Fechas en Stata

Manejo de Operadores de Series de Tiempo (D.,L.,S.)

Técnicas de Suavizamiento de una Serie de Tiempo

Modelo de Promedio Móvil

Técnica de Suavizamiento Exponencial

Técnica de Suavizamiento Ajustado con Tendencia

Técnica de Suavizamiento Ajustado a Estacionalidad

Técnicas de Medición del Error de Pronóstico

Metodología Box Jenkins (ARIMA)

Identificación del Proceso

Proceso Puramente Aleatorio (Ruido Blanco)

Proceso Estocástico Estacionario

Proceso Estocástico No Estacionario

Función de Autocorrelación Simple y Función de Autocorrelación Parcial

Pruebas de Raíz Unitaria


Estimación

ARMA

ARIMA

SARIMA

Validación

Pronóstico de los Residuos y Validación Portmanteau

Pronóstico

Dentro de Muestra (Estático)

Fuera de Muestra (Dinámico)

Modelos de Datos Panel

Construcción de Bases de Datos Tipo Panel

Estadísticos Descriptivos y Gráficos en Datos de Panel (Gráficos de Dispersión Múltiple)

Modelos por Agrupación

Efectos Fijos y Aleatorios

Modelos de Efectos Fijos Vs Efectos Aleatorios


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