Entrenamiento Especializado

Entrenamiento presencial: 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, Mag.
Instructor de econometría y riesgo en Software Shop para Latinoamérica, economista de la Universidad de la Salle, con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, actualmente está cursando la Maestría en Finanzas Cuantitativas en la Universidad del Rosario en Colombia. Se ha desempeñado como profesor de estadística, toma de decisiones y econometría financiera en especializaciones y maestrías en varias Universidades de Colombia, como: CESA, Universidad del Norte, Universidad del Rosario, Universidad EAFIT, Universidad Piloto y Universidad Jorge Tadeo Lozano. Ha impartido entrenamientos especializados en materia de análisis de riesgos en entidades internacionales como: Comisión Nacional de Acreditación (Chile); Ministerio de Economía y Finanzas del Perú, OSITRAN, Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental del Perú (Perú); Banco Económico de Bolivia, Banco Fassil S.A., Universidad Privada de Santa Cruz (Bolivia); Superintendencia de Industria y Comercio, Fondo Nacional del Ahorro, Grupo Saludcoop, La Equidad Seguros, FINDETER S.A., Bolsa de Valores de Colombia, Cámara Colombiana de Infraestructura, Universidad EAFIT, Fundación Universidad de América (Colombia); Banco Central de Costa Rica, Banco Popular y de Desarrollo Comunal de Costa Rica (Costa Rica).

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

Lugar:
Universidad San Sebastián

Dirección:
Bellavista 7, Recoleta (4 Piso) Facultad de Ingeniería y Tecnología Laboratorio A401

Fechas:
Lunes 23 de Julio: Mod 1 al 8 sala A303
Martes 24 de Julio: Mod 1 al 8 sala A301
Miércoles 25 de Julio: Mod 1 al 4 sala A301
Jueves 26 de Julio: Mod 1 al 8 sala A302
Viernes 27 de Julio Mod 1 al 8 sala A 304.
Ciudad:
Santiago de Chile (Metropolitana, Chile)
Lugar:
Universidad San Sebastián

Herramientas de apoyo:


Tarifas y descuentos:

Mayores informes de inscripción y costos:

Janeth Vallejo

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José Luis Florían

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