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.)
4. 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
5. 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
6. 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)