Docentes, Investigadores, analistas financieros y personas involucradas en labores de investigación que requieran el conocimiento de métodos estadísticos y econométricos, pertenecientes a los sectores público, privado o instituciones no gubernamentales.
De acuerdo con el tipo de audiencia, el entrenamiento busca:
1. Conocer el manejo del Stata para el análisis estadístico, econométrico, series de tiempo, datos paneles y modelos no paramétricos.
2. Para docentes, la aplicación de Stata en la docencia, con el fin de que los estudiantes puedan hacer las prácticas con la utilización de Stata como complemento a las enseñanzas recibidas en el aula.
3. Para otros profesionales, el incremento de su eficiencia con la utilización adecuada de Stata;
así obtendrán grandes beneficios para su realización personal y para el mejoramiento de la empresa.
Interactuando con el Ambiente de STATA.
1. Cargando y guardando datos en Stata.
2. Generación de variables.
3. Transformación de Variables.
4. Eliminación de Variables.
5. Pegues horizontales y verticales de bases de datos (append, merge).
6. Cambios en el formato para desplegar bases de datos. De tipo panel a corte transversal y
viceversa (reshape).
7. Creación de bases de datos a partir de consolidados y agregaciones de información
(collapse).
Manipulación de Datos - Generación de Nuevas Variables.
1. Operadores lógicos y funciones para generar nuevas variables (gen, egen).
2. Recodificación de variables (recode).
3. Generación de variables categóricas y de tipo 'dummy'.
4. Generación de variables con formato temporal: fechas, series de tiempo, generación de
retardo y diferencias.
Análisis Descriptivo de Datos.
1. EstadÃsticas básicas (codebook, sum).
2. Generación de tabulados de variables y tablas de estadÃsticas para una o másvariables (tab,
table).
3. Pruebas de hipótesis: de media y de varianza
Manejo de Gráficos.
1. Generación de gráficos desde el cuadro de comandos y la ventana del editor.
2. Diagramas de dispersión (scatter) y de distribución de variables (histogram).
Regresión Lineal
1. Introducción.
2. Estimación de la matriz de correlación entre variables.
3. Estimación del modelo estándar de regresión lineal -MCO- (regress).
4. Pruebas de hipótesis sobre los parámetros (test).
5. Pronóstico.
6. Revisión de supuestos del modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad
Series de Tiempo
1. Descomposición de series
2. Métodos de Suavización
3. Estacionariedad y Pruebas de RaÃz Unitaria
4. Identificación de Modelos ARIMA (Correlogramas)
5. Estimación de Modelos ARIMA y ARIMAX
6. Modelos ARCH-GARCH
Modelos Multivariados
1. Modelos VAR
2. Pruebas de Cointegración
3. Modelos VEC
4. Evaluación de supuestos
5. Pronósticos - impulso respuesta
Análisis de Datos Panel
1. Introducción
2. Modelos de efectos fijos, aleatorios y agrupados: Between
3. Eligiendo entre modelos de efectos fijos y efectos aleatorios
Tópicos Avanzados.
1. Análisis Factorial
2. Análisis de Componentes Principales
3. Modelos de elección discreta - Logit - Probit
Brayan Ricardo Rojas Ormaza, Mag.
Economista, especialista en gestión de riesgos financieros y magíster en finanzas, cuenta con la certificación CQRM y la certificación Financial Risk Management (FRM). Actualmente es el líder del área de consultoría y auditoría de gestión de riesgos financieros de KPMG Colombia desempeñándose como Director, ha sido gerente de consultoría en KPMG Panamá y líder del área cuantitativa en Software Shop.
Cuenta con amplia experiencia en construcción, modelación, revisión, auditoría y asesoría de modelos de gestión de riesgo de mercado, crédito, operacional y liquidez en entidades financieras y no financieras con el uso de herramientas cuantitativas y cualitativas.
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