Entrenamiento Especializado

Entrenamiento presencial: Análisis Estadístico con Stata.

Directores, Profesionales, Docentes, Analistas e Investigadores que en sus labores requieran de la utilización de Métodos Estadísticos y Econométricos con el apoyo de Stata.
  • Brindar los fundamentos necesarios en Stata para la ejecución y análisis de información cuantitativa de manera eficiente.
  • Abordar de formar rápida los principales comandos de Stata para mejorar el uso de la programación habitual.
  • Enfatizar en la aplicación de Stata para el Análisis Muestral, así mismo para Modelos de Regresión Lineal, Modelos de Series de Tiempo, Modelos de Respuesta Cualitativa y Modelos de Datos de Panel.
1. Introducción. Manejo de Datos 

Importar y Exportar Bases de Datos 
Describir una Base de Datos (Describe, Codebook, Inspect) 
Crear y Transformar Variables (Formatos y Tipos de Variables) 
Ordenar, Transponer, Colapsar Variables y Bases de Datos 
Pegar Bases de Datos de manera Horizontal y Vertical (Merge y Append) 
Recodificación de Variables 
Crear Variables Dummy 
Manejo de Datos Duplicados y Filtros 
Estadísticas Descriptivas (Momento de una Distribución de Probabilidad) 
Generación de Tabulados de Variables y Tablas de Estadísticas 
Tablas Descriptivas 
Tablas de Frecuencias 
Tablas Estadísticas (Promedio, Cuenta, Desviación Estándar, etc.) 
Matriz de Correlación / Covarianza y Significancia Estadística 
Pruebas de Hipótesis sobre la Media y la Varianza (Univariado y Bivariado)
Gráficos (Dispersión, Matricial, Torta, Caja o Bigotes, Barras)     

2.   Modelación de Datos de Corte Transversal 

a. Estimación de Modelos 
Introducción Teórica 
Estimación del Modelo Estándar de Regresión Lineal-MCO 
Inferencia Estadística (Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis) 
Información Cuantitativa, Variables Dummy 
Revisión Supuestos del Modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad  
Revisión de las transformaciones sobre las variables (Log-Log, Log-Lin, Lin-Log)  
Pronóstico de la Variable Dependiente y Residuos 
Modelos de Variable Dependiente Limitada (MLP, Logit, Probit) 
Interpretación de Coeficientes Odds Ratio y Efectos Marginales de un cambio unitario en el valor de la variable independiente Validación del Modelo de Probabilidad (H-L, Tablas de Clasificación, Curva ROC)   

b. Introducción a Programación Matricial (MATA)

¿Qué es Mata? 
 
Fundamentos para utilizar Mata. 
Operadores en Mata. 
Estadísticas Descriptivas. 
Características de una Matriz. 
Ejemplo: Modelo de Regresión Lineal con k Variables.    

3.  Modelos de Series de Tiempo Univariado 
a. Introducción a las Series de Tiempo 
Componentes de una Serie de Tiempo 
Patrones de una Serie de Tiempo 
Manejo de Fechas en Stata 
Manejo de Operadores de Series de Tiempo (D.,L.,S.)   

b. Técnicas de Suavizamiento de una Serie de Tiempo 
Modelo de Promedio Móvil 
Técnica de Suavizamiento Exponencial 
Técnica de Suavizamiento Ajustado con Tendencia 
Técnica de Suavizamiento Ajustado a Estacionalidad 
Técnicas de Medición del Error de Pronóstico   
 
c. Metodología Box Jenkins (ARIMA) 
Identificación del Proceso 
Proceso Puramente Aleatorio (Ruido Blanco) 
Proceso Estocástico Estacionario 
Proceso Estocástico No Estacionario 
Función de Autocorrelación Simple y Función de Autocorrelación Parcial 
Pruebas de Raíz Unitaria 

d. Estimación 
ARMA 
ARIMA 
SARIMA 

e. Validación  
Pronóstico de los Residuos y Validación Portmanteau 

f. Pronóstico
Pronóstico Dentro de Muestra (Estático) 
Fuera de Muestra (Dinámico)

g. Temas Adicionales
Modelos ARCH-GARCH para la medición de la Volatilidad Condicional                   

4.  Modelos de Datos Panel 
a. Introducción a Stata para el manejo de Bases de Datos con Estructura Longitudinal 
Organizar la Base de Datos (Reshape) 
Descripción de la Base de Datos 
Resumen Estadístico de las Variables (Overall, Between y Within) 
Tabulación de Variables Cualitativas o Categóricas 
Reportar Probabilidades de Transición 
Gráfico de Líneas con Datos de Panel   

b. Estimación de Parámetros 
Regresión de Datos de Panel Estático 
Modelos de Regresión con M.C.O agrupados (Coeficientes Constantes)  
Regresión de Mínimos Cuadrados con Variable Dicótoma 
Regresión de Mínimos Cuadrados en Primeras Diferencias  
Uso de Xtreg para estimar Efectos Fijos Primeras Diferencias vs Efectos Fijos 
Uso de Xtreg para estimar Efectos Aleatorios 
Efectos Fijos vs Efectos Aleatorios (Teoría vs Hausman) 
Pruebas de Heterocedasticidad y Autocorrelación Serial (xttest3 y xttest1)
Miguel Ángel Bello Bernal
Gerente del Portafolio de Riesgo de Software Shop para Latinoamérica. Se ha desempeñado como profesor de Estadística, Toma de Decisiones y Econometría Financiera en Especializaciones y Maestrías en diferentes universidades de Colombia. Economista de la Universidad de la Salle, cuenta con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, acreditado con la Certificación en Gestión de Riesgos Cuantitativos (CQRM) otorgada por el Instituto IIPER (International Institute of Professional Education and Research)

Felipe Tellez
Sector Académico y Centros de Investigación
Teléfono: 51-1-7068197 Ext. 128 - 103
Felipetellez@SOFTWARE-shop.com

José Luis Florián
Sector Gobierno y Corporativo
Teléfono: 51-1-7068197 Ext. 101 - 147
Joseluis@SOFTWARE-shop.com

Descripción:

Entrenamiento especializado presencial con repaso conceptual y práctico en Stata para la Modelación Econométrica con información de Corte Transversal, Series de Tiempo y Datos de Panel.

Información General:

Duración:
16 horas
Fecha Inicio:
Lun. 25 de Abr de 2016
Horarios:
Fecha:
Abril 25, 26, 27 y 28 de 2016

Horario:
De 8:00 a 12:00 

Lugar: Laboratorio Interactivo
Ubicación: Calle Tarata 269 Of. 211, Miraflores,Lima 18 Lima, 01 Lima

Ciudad:
Lima, Perú
Ciudad:
Lima (Lima, Perú)
Lugar:
SOFTWARE shop - Lima

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