Curso completo de Econometria-Stata
Econometría con Stata. Comprende Econometría de corte transversal, series de tiempo, panel de datos y Econometría espacial.
Este repositorio, comprende una compilación y resumenes de Do-files y Bases de datos de los cursos de Econometría llevado en mis cursos de pregrado, talleres de postgrados, y otros cursos.
CONTENIDO DEL CURSO:
SESIÓN 1: INTRODUCCIÓN A STATA Y SU LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN
• Interfaz básica de Stata
• Establecimiento de rutas y guardado de bases de datos
• Definición de etiquetas de variables y categorías
• Tabulados simples y cruzados
• Creación de nuevas variables: gen y egen
• Reemplazo y recodificación de variables
• Exportar e importar bases
SESIÓN 2: MANEJO DE BASE DE DATOS, MACROS Y LOOPS
• Codigos identificadores en base de datos
• Uso de los comandos merge, append y collapse
• Reformateo de bases de datos: comando reshape
• Traducción de bases de datos • Macros y Loops: forvalues y foreach
SESIÓN 3: VISUALIZACIÓN DE DATOS
• Elaboración y creación de gráficos
• Gráficos twoway, Scatterplots, Gráficos de línea, área y barras, Matriz de diagramas de dispersión
• Histogramas y Densidad de Kernels
• Gráficos de cajas (box plot)
• Gráficos de puntos
• Gráficos circulares
• Creación de mapas
• Combinación de gráficos
SESIÓN 4: MODELO MULTIVARIADO
• Análisis Bivariado: Test de proporciones, Test de Varianza, Test de Medias, Relacion entre variables, Coeficiente de correlacion de Pearson
• Fundamentos del análisis multivariado: Modelo de Regresion Lineal (OLS), Modelo multiple y supuestos
• Modelo con covariantes continuos, polinómicos, categóricos, interacción
SESIÓN 5: MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA
• Modelos de Probabilidad Lineal
• Modelos Binarios: Probit y Logit
• Modelos Ordenados
• Modelo Logit Multinomial
SESIÓN 6: MODELOS DE VARIABLE DEPENDIENTE LIMITADA
• Modelos de Variable dependiente limitada: Regresiones con datos truncados y censurados (Tobit), Modelo de Selección: Heckman
• Modelos de conteo: Poisson y Binomial negativo
• Modelos de duración: Exponencial y Weibull
SESIÓN 7: SERIES TEMPORALES
• Ruido blanco, modelos autoregresivos (AR), moving average (MA), modelos ARMA
• Descomposición y filtros para series de tiempo
• Estacionariedad, diferencia, detrending, estacionalidad
• Test Dickey-Fuller para estacionariedad
• Función autocorrelacion (ACF) y función de autocorrelacion parcial
• Metodologıa Box-Jenkins para seleccionar un modelo ARIMA
SESIÓN 8: ECONOMETRÍA DE DATOS DE PANEL
• Modelos de datos de panel estático: Efectos fijos y aleatorios
• Elección de Modelos Alternativos: Modelo de efectos individuales versus el modelo Pool, Modelo de efectos fijos versus efectos aleatorios
SESIÓN 9: MODELOS DE ECONOMETRÍA ESPACIAL
• Taxonomía de modelos: Spatial Lag Model, Spatial Durbin Model, Spatial Error Model, SAC
• Interpretacion de Modelos Espaciales: Medicion de Spillovers: globales y locales, Efectos Marginales: directos, indirectos y totales.