Econometría con Stata: Análisis de Datos, Modelos e Introducción a la programación Matricial.
Dirigido a:
Profesionales, docentes, analistas, investigadores y público en general que en sus labores requieran del uso de software para análisis estadístico, manejo de grandes volúmenes de datos y elaboración de modelos econométricos aplicando herramientas de almacenamiento (Mata) y programación iterativa en Stata.
Objetivo:
Aprender a utilizar y potenciar las herramientas de STATA para el análisis estadístico y el manejo de grandes volúmenes de datos.
Conocer los conceptos y aplicaciones de la Estadística Descriptiva e Inferencial en econometría para trabajo con variables y/o bases de datos.
Conocer el concepto y la aplicación de los modelos lineales con relación causal.
Comprender y utilizar los procedimientos de programación iterativa como herramienta optimizadora de funciones.
Comprender y utilizar el Lenguaje Matricial para operaciones y/o almacenamiento de datos.
Aplicar de manera conjunta la programación iterativa y matricial a tópicos de estadística y econometría que involucren grandes volúmenes de datos.
Temario:
1. Introducción a Stata
Ventanas, menús y ayuda.
Funcionalidad de Stata: comandos y cuadro de diálogos.
Tipos de archivos y su utilización.
Trucos.
2. Manejo y Descripción de Variables
Importar y exportar bases de datos.
Describir bases de datos (describe, codebook, inspect).
Crear, editar, eliminar y transformar variables y observaciones.
Recodificación de variables (encode y recode).
Creación de variables dummy.
Copias de seguridad y filtros.
Creación de etiquetas para las variables y etiquetas para valores.
Pegar bases de datos de forma horizontal y vertical (merge y append).
Manejo de datos duplicados y filtros.
Generación de tabulación de variables.
Tablas descriptivas (cuantitativa y cualitativa).
3. Estadística Descriptiva e Inferencial
Tablas de estadísticas (media, desviación, coeficiente de variación y mediana)
Tablas de frecuencias (entrada simple y múltiple).
Matrices de correlación y covarianza.
Pruebas de hipótesis.
Pruebas de normalidad.
Exportación de tablas de estadística mediante funciones como outreg y putexcel.
Creación de gráficos (líneas, dispersión, torta, cajas, barras y histogramas)
Edición de gráficos.
Combinar gráficos.
4. Lenguaje Matricial Mata
Creación de matrices.
Operación matricial.
Matrices como almacenamiento de resultados estadísticos.
Edición de matrices.
Exportación e importación de matrices en Excel.
Convertir matrices en .dta y viceversa.
5. Programación Iterativa
Beneficios de aplicar procedimientos iterativos.
Utilizar variables macros como definición de directorio de trabajos.
Conceptos y utilidades de variables macros: local y el global.
Utilización de forvalues y foreach.
Combinación de programación iterativa con lenguaje matricial mata.
6. Modelos de Regresión Lineal
Introducción a la teoría.
Estimación de modelos econométricos mediante mínimos cuadrados ordinarios (mco).
Revisión de supuestos: colinealidad, heterocedasticidad y normalidad.
Revisión de transformaciones (log lin; lin log; log log).
Factores de expansión y su utilización.
Pronósticos de variable de estudio y residuos.
Programación interactiva y exportación de métricas de resultados en lenguaje matricial.
Guardar y exportar resultados para Excel, Word, Latex y lenguaje Mata.
Instructores:
Franco Andrés Mansilla Ibañez
Líder técnico en inteligencia artificial en el Banco Crédito e Inversiones en Chile. Especialista en entrega de soluciones analíticas a necesidades y problemáticas del negocio, tal como inversiones, operaciones y riesgos. Académico de la Universidad de Chile en cursos de Riesgo Financiero del Magíster en Finanzas y Métodos Cuantitativo en la gestión de riesgo en el diplomado de Administración de Riesgo. Sus temas de investigación son: eficiencia de mercado, riesgo financiero, machine learning y econometría.
Tarifas:
Descripción:
En este entrenamiento especializado se abordarán con un enfoque práctico, los conceptos y aplicaciones de los procedimientos estadísticos en el análisis de datos y la elaboración de modelos econométricos con grandes volúmenes de información, apoyándose en las herramientas estadísticas que brinda Stata así como la programación iterativa y el lenguaje de programación matricial (Mata) para facilitar y agilizar diversas rutinas de análisis.
Online
