1. Introducción Manejo de Datos.Â
- 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
- EstadÃsticas Descriptivas (Momento de una Distribución de Probabilidad)
- Generación de Tabulados de Variables y Tablas de EstadÃsticas
- Tablas Descriptivas
- Tablas de Frecuencias
- Tablas EstadÃsticas (Promedio, Cuenta, Desviación Estándar, etc.)
- Matriz de Correlación Covarianza y Significancia EstadÃstica
- 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 TeóricaÂ
- Estimación del Modelo Estándar de Regresión Lineal MCO
- Inferencia EstadÃstica (Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis)
- Información Cuantitativa, Variables Dummy
- Revisión Supuestos del Modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad
- Revisión de las trasformaciones 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)Â
- Pronóstico de la Variable Dependiente y Residuos
- Análisis Discriminante
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 StataÂ
- 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
MetodologÃa Box Jenkins (ARIMA)
a. 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 RaÃz Unitaria
b. Estimación
- Pronóstico de los Residuos y Validación Portmanteau
d. Pronóstico
- Dentro de Muestra (Estático)
- Fuera de Muestra (Dinámico)
e. Temas Adicionales
- Modelos ARCH-GARCH para la medición de la volatilidad condicional
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