Plan de estudios del Curso Econometría y Manejo de Base de Datos con STATA - Intermedio

SESIÓN 01: REGRESIÓN LINEAL Y VERIFICACIÓN DE DATOS

  • Objetivo:
    • Mostrar cómo llevar a cabo una regresión lineal en STATA.
  • Temas:
    • Introducción a la econometría
    • Dispersión, covarianza y correlación
    • Regresión simple
    • Regresión múltiple
    • Regresión con variables cualitativas
    • Regresión con interacción
  • Ejemplos:
    • Regresión lineal simple
    • Significancia estadística
    • Predicción
    • Variables exógenas cualitativas
    • Interacción
    • Modelos no lineales
    • Estimación de modelo polinómico cuadrático

SESIÓN 02: SUPUESTOS DEL MODELO CLÁSICO DE REGRESIÓN - PARTE 1

  • Objetivo:
    • Exponer los supuestos del modelo de regresión clásico y explicar a profundidad el supuesto de variables independientes fijas, valor esperado del error igual que cero y la varianza del error constante.
  • Temas:
    • Supuestos del modelo de regresión
    • Supuesto de exogeneidad de las variables independientes
    • Valor esperado del error igual que cero
    • Varianza del error constante
  • Ejemplos:
    • Detección endogeneidad
    • Corrección de endogeneidad
    • Error igual que cero
    • Breusch-Pagan - Parte 1
    • Breusch-Pagan - Parte 2
    • Corrección de heterocedasticidad
    • Prueba de ramsey
    • Prueba de white
    • Anova
    • Análisis de covarianza

SESIÓN 03: SUPUESTOS DEL MODELO CLÁSICO DE REGRESIÓN - PARTE 2

  • Objetivo:
    • Explicar los supuestos de distribución normal de los errores, la ausencia de multicolinealidad y la ausencia de autocorrelación entre las perturbaciones; y cómo corregirlos.
  • Temas:
    • Distribución normal de los errores
    • Multicolinealidad
    • Autocorrelación
    • Quiebre estructural
  • Ejemplos:
    • Normalidad de los residuos
    • Detección de multicolinealidad
    • Corrección de multicolinealidad
    • Detección de autocorrelación
    • Corrección de autocorrelación
    • Quiebre estructural
    • Test de Shapiro-Wilk
    • Multicolinealidad
    • Prueba de Durbin-Watson
    • Método de cochrane

SESIÓN 04: MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA

  • Objetivo:
    • Explicar y desarrollar los principales modelos de elección discreta: Logit Probit.
  • Temas:
    • Modelos no lineales
    • Modelos de elección discreta
    • Modelos de elección discreta binaria
  • Ejemplos:
    • Modelo de probabilidad lineal
    • Modelo Logit
    • Modelo Probit
    • Elección del mejor modelo
    • Odds ratios
    • Afianzamiento
    • Método logit para datos individuales 
    • Efecto marginal del modelo logit
    • Modelo logit agrupado
    • Efecto marginal del modelo probit

SESIÓN 05: MODELOS DE ELECCIÓN MÚLTIPLE ORDINAL

  • Objetivo:
    • Explicar los modelos de elección múltiple ordinal y sus principales comandos en STATA.
  • Temas:
    • Definición
    • Modelo de variable latente
    • Modelo logístico ordinal
    • Modelo probabilístico ordinal
    • Testeo de hipótesis
    • Supuesto de paralelismo
    • Análisis de probabilidades
  • Ejemplos:
    • Logit ordenado
    • Probit ordenado
    • Logit vs. Probit
    • Odds ratios
    • Supuesto de paralelismo
    • Predicción
    • Efecto marginal del modelo logit ordenado
    • Efecto marginal del modelo probit ordenado
    • Análisis de probabilidades
    • Testeo de hipótesis

SESIÓN 06: MODELOS DE ELECCIÓN MÚLTIPLE NO ORDENADOS

  • Objetivo:
    • Explicar cómo realizar la estimación y post estimación de los modelos de elección múltiple no ordenados mediante el programa STATA.
  • Temas:
    • Definición y ejemplos
    • Logit multinomial
    • Probit multinomial
    • Testeo de hipótesis
    • Independencia de las alternativas irrelevantes (IAI)
    • Análisis de probabilidades y cambios marginales
  • Ejemplos:
    • Logit multinomial
    • Probit multinomial
    • Elección del mejor modelo
    • Ratio de riesgo relativo
    • Odds ratios e iai
    • Predicción
    • Cambio marginal del modelo logit multinomial
    • Análisis de probabilidades
    • Test de Wald
    • Ratio de máxima verosimilitud

SESIÓN 07: MODELOS TRUNCADOS Y CENSURADOS

  • Objetivo:
    • Explicar los comandos para generar y analizar modelos truncados y censurados en STATA.
  • Temas:
    • Definiciones
    • Variables dependientes con truncamiento no incidental
    • Variable de truncamiento incidental, sesgo de selección
    • Modelo Oaxan-Blinder
  • Ejemplos:
    • Mco vs. Modelo truncado
    • Modelo truncado
    • Mco vs. Tobit
    • Modelo Tobit
    • Truncamiento incidental - Parte 1
    • Truncamiento incidental - Parte 2
    • MCO
    • Truncamiento en el modelo de regresión
    • Censura en el modelo de regresión
    • MCO vs modelo truncado vs tobit
    • Modelo Oaxan blender con sesgo de selección

SESIÓN 08: MODELOS DE DURACIÓN

  • Objetivo:
    • Explicar los modelos de duración y su aplicación en Stata.
  • Temas:
    • Ideas generales
    • Planteamiento inicial
    • Función de sobrevivencia y Hazard Rate
    • Formas de la función Hazard
    • Estimación de máxima verosimilitud
    • Modelos de la tasa de transición con tiempo continuo
    • Elección del modelo
    • Modelo de Cox
    • Estimación en tiempo discreto
  • Ejemplos:
    • Modelo semiparamétrico de cox
    • Cox con datos censurados
    • Kaplan-Meier
    • Máxima verosimilitud
    • Función de riesgo y supervivencia
    • Estimación como modelo de elección discreta
    • Análisis del modelo
    • Regresión de Weibull
    • Regresión de Gompertz
    • Comparación entre la distribución Weibull y Gompertz

Actualización parcial el 12 de diciembre del 2023.

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