Analistas, directores, docentes, investigadores, profesionales y demás personas que por su labor requieran de conceptos y herramientas para la modelación econométrica de datos panel.

Realizar un recorrido a través de los conceptos econométricos relevantes para la comprensión de las técnicas de modelación de datos panel. Revisar las rutinas e interpretación de estadísticos y tablas obtenidas en Stata.

Manejo de bases de datos: Preparación de datos panel

• Descripción de datos
• Cambio de forma de datos (reshape)
• Combinación de datos: posibles problemas (append/merge)
• Análisis de datos e integridad de la información

Fundamentos para la estimación y análisis de datos panel

• Paradoja de Simpson
• Valor esperado de los estimadores de MCO: Inclusión de variables irrelevantes y sesgo de variables omitidas.
• Supuestos del modelo de lineal clásico
• Modelo de mínimos cuadrados con variable dicotómica
• Uso de variables proxy para regresoras no observadas
• Modelos con pendientes aleatorias
• Propiedades de MCO bajo error de medición
• Datos faltantes, muestras no aleatorias y observaciones atípicas

Estimación y análisis de datos panel: variable dependiente en niveles

• Modelación omitiendo la estructura de panel
  - Combinación de cortes transversales (pooled data): Estimador de diferencias en diferencias (diff-in-diff estimator) y efecto promedio del tratamiento (average treatment effect).
  - Supuestos para estimaciones combinadas de MCO
• Modelación de la estructura de panel
  - Modelo de efectos fijos (FE)
  - Supuestos para estimaciones de FE
  - Modelo de efectos aleatorios (RE)
  - Supuestos para RE
  - Relación entre MCO agrupados, efectos fijos y efectos aleatorios: cuándo aplicar (o escoger) alguno de los métodos
  - Prueba para las diferencias entre el modelos de efectos fijos y efectos aleatorios
  

Estimación y análisis de datos panel: variable dependiente en diferencias

• Modelo de primeras diferencias (FD)
• Supuestos para estimaciones de FD
• Selección entre modelo de efectos aleatorios (FE) y modelo de primeras diferencias (FD)

Julián Andrés Meléndez Cardona
Acreditado con la Certificación Internacional en Administración de Riesgo - CQRM, impartido por el Dr. Johnathan Mun y otorgado por el Instituto IIPER. Economista con Especialización en Gerencia de Mercadeo de la Universidad Externado de Colombia. Cuenta con amplia experiencia en temas de Valor de Dinero en el Tiempo y en Análisis y Planeación Financiera de entidades en los sectores Financiero y Real. En el campo académico trabajó como docente en temas de Econometría y Finanzas en la Universidad Externado de Colombia y en la Fundación Universitaria Los Libertadores. Actualmente se desempeña como Gerente de Producto del Portafolio Cuantitativo de SOFTWARE shop para Latinoamérica.

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A través de la revisión de las bases de datos, la exposición de los supuestos para cada método de estimación y la identificación de los posibles problemas a los que se enfrenta el investigador en el momento de la modelación, seguiremos ejemplos que nos permitan justificar por qué muchas veces es necesario trascender desde modelos sencillos de cortes transversales hasta la utilización de modelos más complejos como los de datos panel.