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 STATA
Objetivos del curso
El curso tiene como objetivo proporcionar al estudiante los contenidos necesarios para el desarrollo de habilidades en el manejo del software STATA 16. Esto se orienta al manejo de base de datos, así como una aproximación a los modelos econométricos necesarios para el desarrollo de la investigación aplicada.
Metodología de enseñanza
El curso consta de 24 horas lectivas, repartidas en 8 sesiones. La metodología tiene un fundamento práctico y aplicado con encuestas nacionales como la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), Encuesta Nacional de Empresas (ENE), entre otros. En el desarrollo de las sesiones, se repasan aspectos teóricos para una mejor comprensión de los temas abordados.
- 6 secciones
- 38 lecciones
- 24 horas
- Stata desde cero9
- 2.1Entorno de STATA
- 2.2Tipos de archivos en Stata
- 2.3Sintaxis de los comandos y Mi primer Do file
- 2.4Expresiones lógicas
- 2.5Manejo de comandos: browse, edit, codebook, describe, list, tabout, etc..
- 2.6Generación de variables: comandos gen, egen y collapse
- 2.7Tipo y formatos de variables
- 2.8Conversación de variables
- 2.9Recursos de Stata y comandos de ayuda
- Manejo de base de datos I9
- 3.1Creando base de datos
- 3.2Selección de la muestra y de las variables(drop, keep)
- 3.3Renombrando y etiquetando variables
- 3.4ordenar observaciones y variables
- 3.5Transformar base de datos en formato Stata
- 3.6Preservar y restaurar base de datos
- 3.7Tablas y tabulaciones
- 3.8Búsqueda de información(importación de datos: spss, excel)
- 3.9Caso Aplicado I: ENAHO
- Manejo de base de datos II6
- Manejo de base de datos III6
- Análisis de bases de datos4
- Modelo de Regresión linealEn este apartado se realiza un repaso del modelo de regresión lineal, los supuestos que se tiene detrás de un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).4

