Cursos de Modelado Estadístico y Econométrico

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Código del Curso

StaEcoMod

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Descripción General

El objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de los fundamentos del modelado estadístico y econométrico.

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Programa del Curso

La Naturaleza de la Econometría y Datos Económicos

  • Econometría y modelos
  • Pasos en el modelado econométrico
  • Tipos de datos económicos, series temporales, secciones transversales, panel
  • Causalidad en el análisis econométrico

Especificaciones y problemas de datos

  • Forma funcional
  • Variables proxy
  • Error de medida en las variables
  • Datos faltantes, valores atípicos, observaciones influyentes

Análisis de regresión

  • Estimacion
    1. Los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
    2. Los supuestos OLS clásicos,
    3. Teorema de Markov de Gauss
    4. Los mejores estimadores lineales no implicados
  • Inference
  1. Testing statistical significance of parameters t-test(single, group)
  2. Confidence intervals
  3. Testing multiple linear restrictions, F-test
  4. Goodness of fit
  5. Testing functional form
  6. Missing variables
  7. Binary variables
  • Pruebas de violación de suposiciones y sus implicaciones:
  1. Heterocedasticidad
  2. Autocorrelación
  3. Multicolinealidad
  4. Endogeneidad
  • Otras Técnicas de Estimación
  1. Estimación de variables instrumentales
  2. Mínimos cuadrados generalizados
  3. Máxima verosimilitud
  4. Método Generalizado de Momentos

Modelos para variables de respuesta binaria

  • Modelo de probabilidad lineal
  • Modelo Probit
  • Modelo Logit
  • Estimacion
  • Interpretación de parámetros, Efectos marginales
  • Bondad de ajuste

Variables dependientes limitadas

  • Modelo Tobit
  • Distribución normal truncada
  • Interpretación del modelo Tobit
  • Cuestiones de especificación y estimación

Modelos de series temporales

  • Características de las series temporales
  • Decomposición de series temporales
  • Suavizado Exponencial
  • Estacionariedad
  • Modelos ARIMA
  • Co-Integración
  • Modelo ECM

Análisis Predictivo

  • Pronóstico, planificación y metas
  • Pasos en la previsión
  • Evaluación de la precisión de los pronósticos
  • Redisual Diagnostics
  • Intervalos de predicción

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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