Entrenamiento Especializado

Entrenamiento Especializado en Introducción a la Modelación Econométrica con el apoyo de Stata: Corte Transversal, Series de Tiempo y Datos Panel

Directores, profesionales, analistas e investigadores que en sus labores requieran de la utilización de métodos estadísticos y econométricos con el apoyo de herramientas informáticas.
1. Brindar los fundamentos necesarios en Stata para la ejecución y análisis de información cuantitativa de manera eficiente. 
2. Abordar de formar rápida los principales comandos de Stata para mejorar el uso de la programación habitual. 
3. 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  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)  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)  Pronóstico de la Variable Dependiente y Residuos 3. Modelos de Series de Tiempo Univariado 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.)  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  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  Estimación  ARMA  ARIMA  SARIMA  Validación Pronóstico de los Residuos y Validación Portmanteau  Pronóstico  Dentro de Muestra (Estático) Fuera de Muestra (Dinámico)  Temas Adicionales  Modelos ARCH-GARCH para la medición de la volatilidad condicional 4. Modelos de Datos Panel  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 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
Acreditado con la Certificación en Gestión de Riesgos Cuantitativos (CQRM) otorgada por el Instituto IIPER (International Institute of Professional Education and Research). 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, como: Universidad del Norte, Universidad EAFIT, Universidad del Rosario, Universidad Piloto de Colombia, Universidad Jorge Tadeo Lozano. Economista de la Universidad de la Salle, cuenta con una Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España y una Certificación Internacional en Gestión Cuantitativa de Riesgos Cuantitativos (CQRM) otorgada por el instituto iiPER(International Institute of Professional Education and Research).

Descripción:

En este entrenamiento se mostrarán las diferentes maneras de trabajar con Datos Cuantitativos, abarcando desde la parte conceptual y practica las Técnicas de Estimación y Validación de Modelos de Corte Transversal, Estimación, Pronóstico de Series de Tiempo, y por último, la importancia de tener información de Datos de Panel.

Información General:

Duración:
20 horas
Fecha Inicio:
Lun. 27 de Feb de 2017
Horarios:
Fechas y Horarios:
Febrero 27 a Marzo 3 de 2017
De 4:00 p.m. a 8:00 p.m.

Lugar:
Centro de Investigación e Información Digital (CiiD)
Planta baja del edificio C
Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, UNAM
Av. Mario de la Cueva s/no frente a TV UNAM
Col. Ciudad Universitaria
Deleg. Coyoacán, CP 04510

Ciudad:
Ciudad de México (Distrito Federal, México)
Lugar:
UNAM - Facultad de Ciencias Políticas y Sociales

Herramientas de apoyo:


Tarifas y descuentos:

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