Entrenamiento Especializado

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.
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). 

Modelación de Datos de Corte Transversal
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 Trasformaciones sobre las Variables (Log Log, Log Lin, LinLog).
  • 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).
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
  • 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.
  • Técnica 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.

Validación
  • Pronóstico de los Residuos y Validación Portmanteau.

Pronóstico
  • Dentro de Muestra (Estático).
  • Fuera de Muestra (Dinámico).
  • Modelos ARCH GARCH para la Medición de la Volatilidad Condicional.

Tratamiento de la Endogeneidad
  • Definición.
  • Métodos de Corrección:
  • Inclusión de Variables Proxy.
  • Variables Instrumentales.
  • Test de Hausman.
  • Pruebas de Sobreidentificación.
  • Método Generalizado de Momentos.


Modelos de Datos Panel 
Introducción a Stata para el manejo de Bases de Datos con Estructura

  • Organización de 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
Economista de la Universidad de la Salle de Colombia, con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid - España y una Certificación Internacional en Gestión Cuantitativa de Riesgo Cuantitativos (CQRM) otorgada por el instituto iiPER(International Institute of Professional Education and Research). Instructor del Portafolio de Riesgo de Software Shop para Latinoamérica, se ha desempeñado como docente de Estadística, Toma de Decisiones y Econometría Financiera en Especialización y Maestría en diferentes universidades de Colombia

Descripción:

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

Información General:

Duración:
20 horas
Fecha Inicio:
Lun. 23 de Jul de 2018
Horarios:
De:
9:00  a 13:00

Fechas:
Julio 23,24,25,26 y 27 de 2018
Ciudad:
Santiago de Chile (Metropolitana, Chile)
Lugar:
SOFTWARE shop - Santiago de Chile

Herramientas de apoyo:


Tarifas y descuentos:

Mayores informes de inscripción y costos:

Janeth Vallejo

Hola, soy Líder Comercial en el Sector Académico para Argentina, Bolivia, Chile, Ecuador y Centro América.

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José Luis Florían

Hola, soy Líder Comercial en el Sector Financiero y Gobierno para América Latina

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Políticas

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