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Curso de introducción a la econometría

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Parte I. Introducción a la econometría de corte transversal
Clase 1. Naturaleza de la econometría Clase 2. Repaso estadística Clase 3. Modelo de regresión lineal simple Clase 4. Modelo de regresión múltiple
Clase 5a. Modelo de regresion multiple en R Clase 5b. Modelo de regresion multiple en Stata Clase 5c. Modelo de regresion multiple en Eviews
Clase 6. Test de hipótesis sobre el modelo de regresión múltiple Clase 7. Formas funcionales y variables cualitativas Clase 8. Validación de supuestos del modelo de regresión
Parte II. Temas adicionales de la econometría de corte transversal
Clase 9. Modelos robustos a la heterocedasticidad Clase 10. Endogeneidad y variables instrumentales Clase 11. Modelos de probabilidad (Logit, Probit)
Versión 30/07/2020

Curso de análisis estadístico en SPSS

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La siguiente entrada contiene los materiales de un curso de análisis estadístico en SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) impartido por la unidad de educación continua de la Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD) en el verano de 2016. 
Clase 1. Introducción a SPSS Clase 2. Análisis estadístico con SPSS  Clase 3. Análisis gráfico con SPSS  Clase 4. Test de media y análisis de independencia Clase 5. Conceptualización y operacionalización de variables


Validación cruzada en R

La siguiente entrada muestra una alternativa para obtener una serie histórica de errores de predicción de una serie temporal (validación cruzada) a partir de modelos ARIMA con represores (xARIMA). La entrada se segmenta en dos partes, primero muestra un ejemplo aplicado del uso de la función y segundo explica brevemente la construcción de la función de validación cruzada y de sus funciones implícitas.a.Ejemplo de uso de la funciónEl ejemplo utiliza datos del crecimiento trimestral del PIB real de la República Dominicana, publicados por el Banco Central de la República Dominicana, para el periodo 1991q1-2020q1.library(forecast)library(readxl)library(tidyverse)library(zoo)
setwd("C:/Users/Nery Ramirez/Dropbox/densidadCrecimiento/densidadpib")data_prib <- read_excel("Data_pib_real.xlsx")> data_prib# A tibble: 117 x 2tpib_cons_real_2007<chr><dbl>1 1991Q120.52 1991Q223.93 1991Q322.54 1991Q424.45 1992Q126.76 1992Q226.67 1992Q329.18 1992Q426.89 1993Q130.0…

Serie histórica de datos sobre el COVID19 en la República Dominicana

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Curso de análisis de series temporales en R

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La siguiente entrada contiene las notas sobre series temporales en R utilizadas para varios cursos, asignaturas y material particular de estudio. En tal sentido, al representar notas de estudios particulares, el sitio estará permanentemente en construcción.
Parte 1: Análisis univaridado Clase 1.1. | video: Análisis exploratorio de series temporales Clase 1.2. Estacionariedad y modelos integrados (ARIMA) Clase 1.3. Pronóstico de series temporales en R (ARIMA, ets, hw) Clase 1.4. Modelos de volatilidad condicional (GARCH)
Parte 2: Análisis multivariado Clase 2.1. Vectores autoregresivos (VAR, SVAR) Clase 2.2. Cointegración y vectores de corrección de errores Clase 2.3. Modelos multivariados de volatilidad
Parte 3: Análisis de series temporales II Clase 3.1. Panorama general
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