Conocer las ventajas de los modelos no lineales de probabilidad para el análisis de variables binarias.

Conocer las ventajas de los modelos no lineales de probabilidad para el análisis de variables binarias.

- Problemas de los modelos lineales de probabilidad
- Estimación de modelos no lineales de probabilidad: logit y probit
- Cálculo de efectos marginales y probabilidades
- Bondad de ajuste

Carlos Mendoza Astroz
Economista con Magister en Teoría y Política Económica de la Universidad Nacional. Tesis Meritoria Estimación de la Probabilidad de Default para las Entidades del Sistema Bancario Colombiano. Interés y habilidades en el manejo de Teoría Económica, Econometría, Finanzas basado en conocimientos prácticos y teóricos aplicado y empleado al sistema financiero, en especial al Análisis y Administración de Riesgos. Se ha desempeñado en diferentes entidades financieras entre ellas: Cooperativa Multiactiva Centro de Servicios Crediticios, CSC., Helm Comisionista de Bolsa S.A., Gesvalores S.A. como Gerente de Riesgo. En En Acciones de Colombia S.A. y Stanford Bolsa & Banca S.A. como Director de Riesgo.

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En una corta sesión de media hora, realizaremos una introducción a estos modelos y aprenderemos a analizar e interpretar sus resultados. Para ello utilizaremos tanto las herramientas integradas con Stata 11 como el paquete SPOST desarrollado por Scott Long y que está disponible sin costo en Internet (ver prerrequisitos).