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Stata Para la Estimación y Análisis de Modelos de Regresión Uniecuacionales, Series de Tiempo y Datos Panel. Autor: Julián Meléndez

Descripción:

A lo largo del entrenamiento se desarrollarán algunos tópicos específicos en econometría (ver temario) y su implementación en Stata a través de ejercicios guiados y de elaboración autónoma.
Analistas, directores y demás personas que por su labor requieran de conceptos y herramientas para la modelación econométrica.
Realizar un acercamiento al software. Visualizar las rutinas de estimación y análisis en el programa. Comprender los estadísticos y tablas de resultados generados para la toma de decisiones.

1.Manejo de bases de datos

- Importar y exportar bases de datos 

- Bases de datos de excel a STATA

- Creando y transformando variables (formatos y tipos de variables)

- Ordenar, transponer y colapsar variables y bases de datos

- Pegues horizontales y verticales de variables y observaciones

- Creación de variables Dummy

- Recodificación de variables

- Aplicación con data ENAHO

 

 

2.Análisis de bases de datos

Filtros

- Estadísticas descriptivas

- Generación de tabulados de variables y tablas estadísticas para una o más variables

- Tablas descriptivas

- Tablas de frecuencias

- Tablas estadísticas (promedio, cuenta, desviación estándar, etc.)

- Correlaciones/Covarianza

- Pruebas de hipótesis sobre la media y la varianza (univariados y bivariados)

- Exportación de resultados a excel y otros

 

 

3.Gráficos

- Manejo del Twoway (scatter, line, área, rango)

- Gráficas de barras

- Gráficas de correlaciones

- Histograma

- Gráfico de torta o pie

 

 

4.Mapas o georeferenciación

Cambio de formato de archivo

- Manejo de librería y archivos

- Inclusión de indicadores para georeferenciar

- Edición de mapas, colores, leyendas y escalas

- Exportación de mapas en diferentes formatos

- Ejercicio: crear mapa regional con indicadores económicos, demográficos y sectoriales 

 

 

5.Opciones avanzadas de manejo de bases de datos

- Interpolar/Extrapolar datos

- Introducción a la imputación 

- Ortogonalizar y rectangulizar variables

- Usando correlaciones en bases de datos

- Generando variables aleatorias

 

 

6.Modelo Clásico de Regresión Lineal (MCRL)

- Visión general

- Supuestos del MCRL

- Propiedades de los estimadores de MCO

- Precisión y errores estándar

- Inferencia estadística: prueba T, intervalos de confianza y nivel de significancia exacta

- Generalización del modelo de regresión simple al múltiple

- Cálculo de los parámetros en el caso generalizado

- Pruebas de hipótesis múltiples: prueba F

- Minería de datos y tamaño de la prueba

- Bondad de ajuste

- Ejercicio de aplicación con data ENAHO 2012 y otros indicadores de gestión sectorial del ministerio de la producción

 

 

7.Supuestos del MCRL y pruebas de diagnóstico

- Validación de los supuestos 

- Multicolinealidad

- Forma funcional incorrecta

- Omisión de una variable importante

- Inclusión de una variable Irrelevante

- Estabilidad de los parámetros

- Ejercicios

 

 

8.Extensiones al modelo básico de regresión lineal

- Variables dependientes dicótoma

- Modelo Probit y Logit

- Prueba de hipótesis para uno o más regresores en modelos no lineales

- Pruebas de bondad de ajustes y poder de predicción

- Variables instrumentales

- Regresión discontinua

- Comparación de media y métodos de pareo (Propensity Score Matching)

- Modelo en dobles diferencias y modelo panel de efectos fijos

 

 

9.Datos panel

- Introducción

- Modelos de efectos fijos, aleatorios y agrupados: Between

- Eligiendo entre modelos de efectos fijos y efectos aleatorios

- Ejercicio de aplicación con data ENAHO 2012

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