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Por qué hacer el curso Econometría con STATA desde Básico hasta Avanzado

¿Te has encontrado con datos económicos que no sabes cómo transformar en decisiones empresariales o académicas sólidas? En un mundo donde cada vez se valora más la evidencia empírica, dominar la econometría es tu gran ventaja competitiva. Con este entrenamiento en STATA desde un nivel básico hasta avanzado, no solo entenderás los conceptos teóricos, sino que aplicarás cada técnica a proyectos reales del sector financiero, de consultoría o investigación. Imagina poder descargar un dataset real, correr tus primeras regresiones y obtener resultados que respalden tus informes o tesis con seguridad. Todo, desde modelos de mínimos cuadrados hasta series de tiempo, cobra sentido cuando lo usas de inmediato para resolver problemas concretos.  

Cómo es Econometría con STATA desde Básico hasta Avanzado

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 Multivariados  

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