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.
- 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).Â
Modelación de Datos de Corte Transversal
Estimación de Modelos
- Introducción Teórica.
- 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, 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 UnivariadoIntroducción 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.
MetodologÃa 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 RaÃz Unitaria.
Estimación
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 PanelÂ
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 EstadÃstico de las Variables (Overall, Between y Within).
Tabulación de Variables Cualitativas o Categóricas.
- Reportar Probabilidades de Transición.
- Gráfico de LÃneas 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 MÃnimos Cuadrados con Variable Dicótoma.
Regresión de MÃnimos 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 (TeorÃa vs Hausman).
- Pruebas de Heterocedasticidad y Autocorrelación Serial (xttest3 y xttest1).
Online
