Introducción a la Econometría con Stata.
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- Currículo
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Bienvenido/a a este curso introductorio sobre STATA, este curso es tu boleto de entrada para el dominio de una de las herramientas de análisis estadístico más poderosas y versátiles disponibles en el mercado.
A lo largo de este curso, te sumergirás en los fundamentos de Stata, desde los conceptos básicos de manipulación y visualización de datos. Aprenderás a importar, limpiar y transformar conjuntos de datos, aplicar métodos estadísticos avanzados para el análisis de datos, y crear visualizaciones. Se utilizó el texto de Econometría (4ta edición) de Damodar N. Gujarati como guía para realizar este curso.
También aprenderás a modelar e interpretar módelos de regresión de corte transversal, analizaremos los modelos de regresión utilizando Mínimos Cuadrados Ordinarios. Ahondaremos en la interpretación de coeficientes y sus usos para hacer predicciones micro y macroeconómicas.
Revisaremos el teorema de Gauss-Markov, veremos como la linealidad de los parámetros, la media condicional nula, la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la no autocorrelación se analizan en el marco de un modelo de regresión múltiple utilizando Mínimos Cuadrados Ordinarios.
Este curso está pensado para estudiantes de economía y de administración pública que quieran adentrarse en la utilización de datos para estudiar fenómenos económicos y sociales. También tiene un enfoque para egresados que quieran descubrir el manejo de STATA y su aplicación en diversos problemas entorno a las ciencias sociales.
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Normalidad de los residuos, swilk, sfrancia, sktest, kmirnov, qnorm, jarque bera -
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Test F, significancia conjunta, relación con prueba t, construcción mediante R2
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Matriz Varianza-Covarianza, testear si 2 regresores tienen el mismo coeficiente
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Testear efectos constantes a escala, test de significancia conjunta sobre 2 var
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Test de cambio estructural de Chow, Prueba de Mackinnon, White y Davidson.
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Prueba de Razón de Máxima Verosimilitud.
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Variables Dicotómicas. Comparación de medias con regresión. Problema colineal.
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Interacciones. Efectos aditivos y multiplicativos de variables dicotómicas.
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Eliminar estaconalidad por medio de variables dicotómicas.
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Distintas pendientes. Cálculo de valores usando antilogaritmos. Variables dummy.
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Deteccion. Pruebas de gráficos, Park, Glejser, Spearman, Goldfeld-Quandt, White.
En esta sección aprenderás a detectar la heterocedasticidad mediante:
métodos gráficos
método de Park
método de Glejser
método de Spearman
método de Goldfeld-Quandt
método de Breusch-Pagan-Godfrey
método de White
método Koenker Bassett
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Correción de heterocedasticidad con sigma2 conocido. Ejemplos de detección.
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Ejemplo de detección con prueba de park. Errores estándar robustos de White.
En este ejemplo detectamos heterocedasticidad y lo corregimos mediante cambios en los regresores o bien utilizando errores standard robustos a heterocedasticidad.
