Docentes, investigadores y estudiantes que estén interesados en los modelos con variable dependiente limitada y en el uso de herramientas como STATA para llevar rutinas de estimación, validación y pronóstico.

Ejecutar rutinas donde la variable dependiente es de tipo cualitativo. Interpretar resultados para los modelos: lineales, logísticos y normit. Utilizar STATA como herramienta para el manejo de corte transversal que involucre variable dependiente limitada.

1. Introducción a los modelos con variable dependiente limitada
2. Limitaciones del Modelo Lineal de Probabilidad
3. Interpretación de Odds y Odds Ratio
4. Modelos Lineales de Probabilidad (MLP)
5. Modelos de Variable Dependiente Limitada (Logit-Probit)
6. Prueba Hosmer-Lemeshow
7. Tablas de Clasificación
8. Curvas de Sensibilidad y Característica Operativa del Receptor
9. Interpretación de Resultados (Signos, Odds Ratio, Efectos Marginales)
10. Pronóstico de Probabilidades

Miguel Ángel Bello Bernal, Mag.
Instructor de econometría y riesgo en Software Shop para Latinoamérica, economista de la Universidad de la Salle, con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, actualmente está cursando la Maestría en Finanzas Cuantitativas en la Universidad del Rosario en Colombia. Se ha desempeñado como profesor de estadística, toma de decisiones y econometría financiera en especializaciones y maestrías en varias Universidades de Colombia, como: CESA, Universidad del Norte, Universidad del Rosario, Universidad EAFIT, Universidad Piloto y Universidad Jorge Tadeo Lozano. Ha impartido entrenamientos especializados en materia de análisis de riesgos en entidades internacionales como: Comisión Nacional de Acreditación (Chile); Ministerio de Economía y Finanzas del Perú, OSITRAN, Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental del Perú (Perú); Banco Económico de Bolivia, Banco Fassil S.A., Universidad Privada de Santa Cruz (Bolivia); Superintendencia de Industria y Comercio, Fondo Nacional del Ahorro, Grupo Saludcoop, La Equidad Seguros, FINDETER S.A., Bolsa de Valores de Colombia, Cámara Colombiana de Infraestructura, Universidad EAFIT, Fundación Universidad de América (Colombia); Banco Central de Costa Rica, Banco Popular y de Desarrollo Comunal de Costa Rica (Costa Rica).

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Este tema involucra una revisión de los modelos que sirven para estimar probabilidades, para este caso la variable dependiente sólo toma dos valores (1,0). El modelo de regresión lineal deja de ser ver válido para lo cual aparecen dos modelos que se utilizan en las ciencias sociales y la medicina, el modelo logístico y el modelo normit. Dependiendo del objetivo de la investigación se utiliza una función de probabilidad particular y se estima el modelo de variable dependiente limitada, luego de la estimación de cualquier tipo de modelo de regresión se deberá pasar a la fase de diagnóstico y por último cumplir los objetivos que tiene la regresión, el pronóstico y el análisis de los coeficientes.