Cualquier persona o profesional que trabaje con información de tipo cuantitativa puede tomar este curso, podrán asistir personas de áreas contables, financieras, administrativas, económicas, ciencias puras, ingenierías, ciencias humanas y
sociales, derecho, relaciones internacionales y comercio, docentes, investigadores, analistas financieros y personas involucradas en labores de investigación que requieran la aplicabilidad de los 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, y series de tiempo.
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.
1.Opciones avanzadas de manejo de bases de datos
El usuario usará herramientas adicionales las cuales le permitirán enfrentarse a dificultades poco comunes pero que en ocasiones dificultan el manejo de la información
- Interpolar/extrapolar datos
- Introducción a la imputación
- Ortogonalizar y rectangulizar variables
- Usando correlaciones en bases de datos
- Generando variables aleatorias
1. Regresión lineal Simple y múltiple
Se realizará una breve introducción al planteamiento teórico de la regresión por medio de ejemplos. En este modulo se explicará la metodología de realización del procedimiento de la regresión en STATA y de igual forma la verificación de supuestos.
- Estimación de la matriz de correlación entre variables
- Estimación del modelo estándar de regresión lineal –MCO– (regress)
- Pruebas de hipótesis sobre los parámetros (test)
- Pronóstico
- Revisión de los supuestos del modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad
2. Manejo de Series de Tiempo
Uno de los tipos de datos más usados son los de series de tiempo, es por tal razón que se tomará un modulo completo para su explicación, se manejará el tema de series de tiempo univariadas.
- Descomposición de series
- Métodos de Suavización
- Estacionariedad y Pruebas de Raíz Unitaria
- Identificación de Modelos ARIMA (Correlogramas)
- Estimación de Modelos ARIMA y ARIMAX
- Estimación recursiva y rolling
- Pronóstico
- Verificación de supuestos
- Modelos ARCH-GARCH
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