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Entrenamiento Especializado en STATA Nivel Avanzado

Descripción:

Stata es un paquete estadístico muy potente para analizar, manejar y representar gráficamente datos. Cuenta con una interface gráfica y una interface de comandos que permite personalización y condicionamiento para las especificidades que requiera el usuario. El software trae incorporado rutinas con los principales procedimientos econométricos.
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.
NIVEL AVANZADO

Tema 1: Tratamiento de Datos de Panel
1.1 Modelos de Efectos Fijos. El modelo, estimación de los coeficientes de la regresión y de los efectos individuales.
1.2 Modelos de Efectos Aleatorios. El modelo, estimación de los coeficientes de la regresión y de la varianza.
1.3 Paneles con datos incompletos.
1.4 Manejo de datos de panel en Stata.

Tema 2: Sesgo de Selección
2.1 Detección del Sesgo de selección.
2.2 Tratamiento del Sesgo de Selección.
2.3 Aplicación en Stata.

Tema 3: Boostrap y Simulación de Monte Carlo

3.1. Boostrap en Stata.
3.2. Simulación de Monte Carlo en Stata.
Brayan Ricardo Rojas Ormaza, Mag.
Economista, con especialización en gestión de riesgos financieros y maestría en finanzas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en la industria bancaria, financiera y de consultoría. Actualmente, es el Director de Riesgos Financieros en KPMG Colombia, en donde lidera procesos de implementación de gestión de riesgos, analítica de datos y machine learning en diferentes sectores e industrias para entidades públicas y privadas. Es profesor de cursos de posgrado en diferentes instituciones como la Universidad del Rosario, EAFIT y el Politécnico Grancolombiano. Además, hace parte del equipo de instructores del área cuantitativa de Software Shop, en donde trabaja con diferentes herramientas para el análisis estadístico y econométrico.

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