Entidades del sector corporativo, gobierno, docentes, investigadores, personas involucradas en labores de investigación.

De acuerdo con el tipo de audiencia, en el Entrenamiento se buscará: 1. Introducir a los asistentes en el manejo de esta herramienta en nivel intermedio y avanzado. 2. Para Docentes, la aplicación de Stata en la docencia, con el fin que los Estudiantes puedan hacer las prácticas con la utilización de Stata, como complemento a las enseñanzas recibidas en el aula. 3. Para Otros profesionales, el incremento de su eficiencia con la utilización adecuada de Stata; así obtendrán grandes beneficios para su realización personal y para el mejoramiento de la Empresa. Stata es un paquete estadístico muy potente para enseñar, analizar, manejar y representar gráficamente datos.

Día 1  Instructor: Jorge Pérez

SESION I  Introducción, análisis de datos y novedades de Stata (2 horas)

1. Introducción
 
2. Interactuando con el ambiente de STATA:
Pegues horizontales y verticales de bases de datos (append, merge).
Cambios en el formato para desplegar bases de datos. De tipo panel a corte transversal y viceversa (reshape)
Creación de bases de datos a partir de consolidados y agregaciones de información (collapse).

3. Manipulación de datos. Generación de nuevas variables:
Operadores lógicos y funciones para generar nuevas variables (gen,egen).
Recodificación de variables (recode)
Generación de variables categóricas y de tipo dummy
Generación de variables con formato temporal: fechas, series de tiempo, generación de retardos y diferencias.

4. Análisis Descriptivo de datos. 
Estadísticas básicas (codebook, sum)
Generación de tabulados de variables y tablas de estadísticas para una o más variables (tab, table)
Pruebas de hipótesis: de media y de varianza

5. Generación de gráficos desde el cuadro de comandos y la ventana del editor
Diagramas de dispersión (scatter) y de distribución de variables (histogram)

6. Novedades de Stata 11
Editor de gráficos
Bases de datos temporales


SESION II Regresión Lineal (2 horas)

1. Análisis básico de Regresión Lineal
Introducción. 
Estimación de la matriz de correlación entre variables
Estimación del modelo estándar de regresión lineal MCO  (regress)
Pruebas de hipótesis sobre los parámetros (test)
Pronóstico
Revisión de los supuestos del modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad

SESIONES  III IV Series de Tiempo (4 horas)

Descomposición de series
Métodos de Suavización
Estacionariedad y Pruebas de Raíz Unitaria
Identificación de Modelos ARIMA (Correlogramas)
Estimación de Modelos ARIMA y ARIMAX
Modelos ARCH-GARCH

Día 2: Instructor: Darwin Marcelo

SESIONES I II  Análisis Multivariado (4 horas)

1. Componentes principales
Análisis de componentes principales
Generación de índices a partir de componentes principales

2. Modelos jerárquicos y no jerárquicos

SESIONES III IV Regresión con variable dependiente limitada

1.Variable dependiente dicótoma
Modelo Probit.
Pruebas de hipótesis para uno o más regresores en modelos no lineales
Efectos marginales de un cambio unitario en el valor de un regresor.
Pruebas de bondad de ajuste y poder de predicción.
2.Variable dependiente categórica
Modelos multilogit

Día 3: Instructor: Jorge Pérez

SESIONES I II. Análisis de Datos Panel (4 horas)

Introducción
Modelos de efectos fijos, aleatorios y agrupados
Eligiendo entre modelos de efectos fijos y efectos aleatorios

SESION III: Panel dinámico (2 horas)

Estimador Arellano Bond
Estimador Arellano Bover-Blundell Bond

SESION IV: Imputación Múltiple de Datos (2 horas)

Los comandos mi

Darwin Marcelo Gordillo
Darwin Marcelo tiene nueve años de experiencia en investigación aplicada en economía a través de distintos países de América Latina. El principal área de enfoque de su trabajo ha sido el desarrollo sostenible, con énfasis en infraestructura, desarrollo rural, violencia, empleo y pobreza. Posee fuertes conocimientos en análisis y habilidades en econometría aplicada, métodos de evaluación de impacto, modelos estadísticos y manejo de software como Stata, Eviews, Risk Simualtor, Systat, Rats, GIS, Axum y MI Win. Cuenta con tres años de experiencia en el departamento de economía, desarrollo sostenible para América Latina y el Caribe del Banco Mundial y 5 años de experiencia como economista en el Departamento Nacional de Planeación de Colombia. Así mismo, ha trabajado como consultor externo en el Instituto de Políticas de Desarrollo de Colombia (IPD), el Programa Nacional de Desarrollo Humano (PNDH), el Departamento Nacional de Estadística (DANE), la Presidencia de la Republica de Colombia, y se ha desempeñado como profesor en la facultad de economía de la Universidad Central y de la Universidad Javeriana.

595 USD

Stata es un paquete estadístico muy potente para enseñar, analizar, manejar y representar gráficamente datos, es un sistema semiabierto y programable que permite la incorporación de nuevos comandos con sus propios procedimientos a la medida de las necesidades del usuario. Vale la pena destacar que Stata es un sistema semiabierto y programable que permite la incorporación de nuevos comandos con sus propios procedimientos a la medida de las necesidades del usuario. Este paquete estadístico y econométrico permite el uso de grandes bases de datos y la realización de análisis estadísticos y econométricos muy diversos, lo que ha contribuido a que se haya incorporado rápidamente en centros de docencia e investigación. Además de la velocidad y facilidad de manejo, otra gran ventaja de Stata es que cubre todas las etapas de la investigación empírica: edición y manipulación de datos ejecución de órdenes de estimación de modelos estadísticos, econométricos y de contrastes de hipótesis y, por ultimo, creación de gráficos y tablas. La facilidad de uso, velocidad en el procesamiento de datos y confiabilidad numérica, son las características que lo hacen elegible frente a sus competidores como Limdep, SAS, SPSS, TSP, y EVIEWS, entre otros. La facilidad de uso, velocidad en el procesamiento de datos y confiabilidad numérica, son las características que lo hacen elegible frente a sus competidores como Limdep, SAS, SPSS, TSP, y EVIEWS, entre otros.