Descriptivo

Análisis Estadístico con Stata. Autor: Miguel Bello

Descripción:

En este entrenamiento se mostrarán las diferentes maneras de trabajar con Datos Cuantitativos, abarcando desde la parte conceptual y practica las Técnicas de Estimación y Validación de Modelos de Corte Transversal, Estimación, Pronóstico de Series de Tiempo, y por último, la importancia de tener información de Datos de Panel.
Directores, profesionales, analistas e investigadores que en sus labores requieran de la utilización de métodos estadísticos y econométricos con el apoyo de herramientas informáticas.
1. Brindar los fundamentos necesarios en Stata para la ejecución y análisis de información cuantitativa de manera eficiente. <div>2. Abordar de formar rápida los principales comandos de Stata para mejorar el uso de la programación habitual. </div><div>3. Enfatizar en la aplicación de Stata para el Análisis Muestral, así mismo para Modelos de Regresión Lineal, Modelos de Series de Tiempo, Modelos de Respuesta Cualitativa y Modelos de Datos de Panel. </div>
1. 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) 

2. 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 transformaciones 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 

3. 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.)  

4. 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  

5. 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)  

Temas Adicionales  
Modelos ARCH-GARCH para la medición de la volatilidad condicional 

6. Modelos de Datos Panel  
Introducción a Stata para el manejo de Bases de Datos con Estructura Longitudinal  
Organizar la Base de Datos (Reshape)  
Descripción de la Base de Datos  
Resumen Estadístico de las Variables (Overall, Between y Within)  
Tabulación de Variables Cualitativas o Categóricas  
Reportar Probabilidades de Transición  
Gráfico de Líneas con Datos de Panel 

Estimación de Parámetros 
Regresión de Datos de Panel Estático 
Modelos de Regresión con M.C.O agrupados (Coeficientes Constantes)  
Regresión de Mínimos Cuadrados con Variable Dicótoma 
Regresión de Mínimos Cuadrados en Primeras Diferencias  
Uso de Xtreg para estimar Efectos Fijos 
Primeras Diferencias vs Efectos Fijos  
Uso de Xtreg para estimar Efectos Aleatorios  
Efectos Fijos vs Efectos Aleatorios (Teoría vs Hausman)  
Pruebas de Heterocedasticidad y Autocorrelación Serial (xttest3 y xttest1)
Miguel Ángel Bello Bernal
Gerente del Portafolio de Riesgo de Software Shop para Latinoamérica. Se ha desempeñado como profesor de Estadística, Toma de Decisiones y Econometría Financiera en Especializaciones y Maestrías en diferentes universidades de Colombia. Economista de la Universidad de la Salle, cuenta con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, acreditado con la Certificación en Gestión de Riesgos Cuantitativos (CQRM) otorgada por el Instituto IIPER (International Institute of Professional Education and Research)

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