Econometria con STATA desde Basico hasta Avanzado

STATA para Economistas
Econometria con STATA desde Basico hasta Avanzado
File Size :
6.13 GB
Total length :
13h 42m

Category

Instructor

Edward Cruz Sauñe

Language

Last update

Última actualización: 8/2022

Ratings

4.2/5

Econometria con STATA desde Basico hasta Avanzado

What you’ll learn

Manejar del programa de STATA a nivel experto
Interpretar modelos de regresion lineal
Aplicar los conceptos de econometria
Manejar datos de series de tiempo
crear modelos con variables discretas
Realizar graficos con STATA
Construir modelos de Datos de Panel
Elaborar modelos avanzados en series de tiempo

Econometria con STATA desde Basico hasta Avanzado

Requirements

No hay ningún requisito
No hace falta ninguna experiencia de programación
Unas ganas de apreder
tener instalado el software de STATA

Description

Cada vez es más necesario que los economistas y profesionales de campos afines puedan trabajar con bases de datos de grandes dimensiones y de gran complejidad. Pensando en ello, este curso será una introducción a las técnicas econométricas necesarias para trabajar con bases de datos complejas empleando STATAEl este curso de STATA busca que el estudiante tenga un mejor manejo de las bases de datos actuales, que son más complejas y de mayor periodicidad. Este manejo de la información, a través de alcances estadísticos (promedios, gráficos, percentiles, etc.), permitirá una mejor interpretación de los mismos, logrando así que el estudiante evalúe mejor la información con la cual trabaja.seguidamente se desarrolla como los modelos, dado énfasis  al análisis de la regresión lineal, discutiendo los supuestos del método de estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), así mismo se presentan las diferentes metodologías de series de tiempo, elaborar gráficos, proyecciones y estimar relaciones causales entre variables temporales, luego se analizan modelos de elección discreta bivariados más conocidos: Logit y Probit, discutiéndose sobre las propiedades del método de estimación de máxima verosimilitud (MV), el cálculo de probabilidades y el cambio en las mismas ante el cambio en un regresor (efectos marginales), así como las medidas de bondad de ajuste, y finalmente se analizaran los modelos de Datos de Panel siendo una combinación de los modelos de series de tiempo con información de corte transversal, se analizara los principales estimadores, asi como diferentes test para seleccionar el método de estimación adecuadoSe desarrollará los siguientes boques temáticos:Introducción a STATAManejo de datosRealizar GráficosAnálisis de regresión linealDiagnósticos de una regresiónSeries de tiempoModelos ARIMAMetodología de Box JenkinsModelos MultivariadosRegresión Logit y ProbitDatos de panel

Overview

Section 1: CONOCIENDO AL PROGRAMA DE STATA

Lecture 1 Bienvenidos al curso de STATA

Lecture 2 Introduccion al Curso de STATA

Lecture 3 Otras increíbles aplicaciones de STATA

Lecture 4 Descarga el material del curso Aqui

Lecture 5 Libros de Regalo 🙂

Section 2: PRIMEROS PASOS EN STATA

Lecture 6 Este es el software de STATA

Lecture 7 ¿Cómo agregar comentarios?

Lecture 8 ¿Qué son los archivos DO File?

Lecture 9 ¿Cómo buscar ayudas en STATA?

Lecture 10 ¿Cómo importar datos de diferentes formatos?

Lecture 11 Vamos establecer nuestro directorio de trabajo

Section 3: MANEJANDO BASE DE DATOS

Lecture 12 ¿Cómo generar una nueva Variable?

Lecture 13 ¿Cómo eliminar y restaurar base de datos?

Lecture 14 ¿Cómo crear etiquetas a una variable?

Lecture 15 ¿Cómo cambiar las etiquetas de las variables?

Lecture 16 El uso de conectores Y, O, NOT

Lecture 17 Comandos Encode y Decode

Lecture 18 Comando Reshape

Lecture 19 ¿Qué es colapsar una base de datos?

Lecture 20 Aplicando el comando collapse

Section 4: GRAFICANDO CON STATA

Lecture 21 Los gráficos de Dispersión son muy útiles

Lecture 22 Nuestro primer grafico con Scatter

Lecture 23 Combinamos varios gráficos con twoway

Lecture 24 ¿Valores atípicos? gráficos Boxplot

Lecture 25 Gráfico de torta o pie

Lecture 26 Creamos nuestro grafico en barras

Lecture 27 Charmander vs Bulbasaur vs Squirtle ¿Quién es mas poderoso?

Lecture 28 Los 10 pokemones mas poderosos

Lecture 29 Graficos de histogramas

Lecture 30 Los esquemas de color

Lecture 31 Más gráficos por descubrir

Section 5: MODELOS DE REGRESION LINEAL

Lecture 32 ¿Qué es una regresión lineal?

Lecture 33 ¿Cómo se relacionan 2 variables?

Lecture 34 Estimamos nuestra primera regresión

Lecture 35 ¿Qué es la significancia individual?

Lecture 36 ¿Cómo interpretar el R2 coeficiente de determinación

Lecture 37 Estimamos un modelo de regresión múltiple

Lecture 38 ¿Qué es la significancia conjunta?

Lecture 39 Significancia individual vs significancia conjunta

Lecture 40 ¿Qué viene después de estimar el modelo?

Lecture 41 Regresión con variables categóricas

Lecture 42 Interacciones entre variables

Lecture 43 ¿Cómo utilizar los elementos almacenados?

Lecture 44 Supuesto de linealidad en los parámetros

Lecture 45 Modelos de elasticidad

Lecture 46 comparamos modelos estimados

Lecture 47 ¿Cómo seleccionar las variables adecuadas?

Lecture 48 El comando Step Wise nos facilita la vida

Section 6: PROBLEMAS CON LOS SUSPUESTOS DEL MCO

Lecture 49 ¿Qué es la multicolinealidad?

Lecture 50 ¿Qué problemas que genera la multicolinealidad?

Lecture 51 ¿Cómo detectar y corregir la multicolinealidad?

Lecture 52 ¿Qué es la heterocedasticidad?

Lecture 53 ¿Cómo detectar la heterocedasticidad?

Lecture 54 Test de heterocedasticidad en STATA

Lecture 55 Corregimos la heterocedasticidad

Lecture 56 ¿Qué es la Autocorrelación?

Lecture 57 ¿Cómo detectar la Autocorrelación?

Lecture 58 Detectamos la Autocorrelación en STATA

Lecture 59 ¿Cómo corregir la Autocorrelación?

Lecture 60 Usamos la regresión de Prais

Lecture 61 El problema de la Endogeneidad

Lecture 62 ¿Qué son los instrumentos?

Lecture 63 El estimador de variables instrumentales

Lecture 64 Aplicamos diferentes test de endogeneidad

Lecture 65 ¿Mis instrumentos son débiles?

Lecture 66 Un nuevo comando: ivreg2

Lecture 67 ¿Cuál elegir: MCO vs IV?

Section 7: ¿COMO SE COMPORTA UNA SERIE TEMPORAL?

Lecture 68 Empezamos a trabajar con Series temporales

Lecture 69 Creamos fechas en STATA

Lecture 70 ¿Cómo son los formato de fechas?

Lecture 71 Generando fechas

Lecture 72 Generando fechas parte 2

Lecture 73 El operador de rezago

Lecture 74 El operador de adelantos

Lecture 75 El operador de diferencias

Lecture 76 Ojo con el orden de diferencias

Lecture 77 ¿Cómo graficar una serie de tiempo?

Lecture 78 Técnicas de suavizamiento de nuestra serie

Lecture 79 filtros de para generar tendencia y ciclos

Section 8: MODELOS UNIVARIADOS ARIMA

Lecture 80 ¿Qué es un modelo Arma?

Lecture 81 ¿Qué es un modelo autorregresivo?

Lecture 82 ¿Qué es un modelo de medias móviles?

Lecture 83 ¿Cómo se comporta una serie estacionaria?

Lecture 84 Simulamos un serie estacionaria

Lecture 85 ¿Cómo se comporta una serie medias móviles?

Lecture 86 ¿Qué es la raíz unitaria?

Lecture 87 ¿Cómo se comporta una serie con raíz unitaria?

Lecture 88 Serie estacionaria Vs no estacionaria

Lecture 89 ¿Cómo una serie llega a tener raíz unitaria?

Section 9: METODOLOGIA BOX JENKINS

Lecture 90 ¿En que consiste esta metodología?

Lecture 91 La prueba de Dickey – Fuller

Lecture 92 Pruebas graficas de la Estacionariedad

Lecture 93 ¿Cómo convertir a una serie estacionaria?

Lecture 94 Pruebas formales de raíz unitaria

Lecture 95 La función de autocorrelación simple y parcial

Lecture 96 Aplicamos diferencias en STATA

Lecture 97 Construimos nuestro modelo ARIMA

Lecture 98 Validamos nuestro modelo ARIMA

Lecture 99 Realizamos proyecciones de series de tiempo

Section 10: SERIES DE TIEMPO MULTIVARIANTE

Lecture 100 ¿Qué son los modelos vectores autorregresivos?

Lecture 101 Desarrollo formal de un modelo VAR

Lecture 102 Estacionarizarmos nuestras variables

Lecture 103 Modelando un VAR reducido

Lecture 104 Condicion de Estabilidad de un modelo VAR

Lecture 105 Validando un Modelo VAR

Lecture 106 ¿Qué son los impulso Respuesta?

Lecture 107 Efecto de un shock de Oferta

Lecture 108 Efecto de un shock de Demanda

Lecture 109 La descomposición de la Varianza

Lecture 110 ¿Qué es un modelos VAR estructural?

Lecture 111 Estimamos un VAR estructural

Section 11: MODELOS LOGIT Y PROBIT

Lecture 112 ¿En que se diferencia de un modelo lineal?

Lecture 113 Conozcamos a los modelos Logit y Probit

Lecture 114 Modelamos la tragedia del TITANIC

Lecture 115 Codificando las variables

Lecture 116 Estimamos el modelo Logit y Probit

Lecture 117 ¿Qué son los efectos marginales?

Lecture 118 Efecto marginal promedio vs en el promedio

Lecture 119 Calculamos sus derivadas

Lecture 120 Calculamos su elasticidad

Lecture 121 ¿Jack pudo salvarse junto con Rose?

Lecture 122 ¿Cómo saber si mi modelo es el correcto?

Lecture 123 La matriz de confusión

Lecture 124 Nuestra curva ROC

Section 12: MODELOS DE DATOS DE PANEL

Lecture 125 ¿Qué es son los Datos de Panel?

Lecture 126 2 tipos de panel: Corto y Largo

Lecture 127 ¿Cómo es una base de datos en forma de panel?

Lecture 128 Transformar a un panel balanceado

Lecture 129 Análisis descriptivo de un panel

Lecture 130 Graficamos la evolución de diferentes países

Lecture 131 La heterogeneidad, un problemita

Lecture 132 Modelos de efectos Fijos vs Aleatorios

Lecture 133 El estimador between, within y efectos aleatorios

Lecture 134 ¿Qué modelo es el mejor para datos de panel?

Lecture 135 Efectos Fijos vs Efectos Aleatorios: el test de Hausman

Section 13: GRACIAS POR COMPLETAR EL CURSO

Lecture 136 Nos vemos en los próximos cursos 😀

personas que tengan deseos de aprender sobre Econometria,estudiantes que están llevando el curso de Estadística o Econometría,Economistas,interés por la ciencia de datos,analistas que realizan modelos estadísticos

Course Information:

Udemy | Español | 13h 42m | 6.13 GB
Created by: Edward Cruz Sauñe

You Can See More Courses in the IT & Software >> Greetings from CourseDown.com

New Courses

Scroll to Top