Curso de econometría computacional

La siguiente entrada contiene un resumen de los apuntes sobre los cursos de econometría aplicada, con ejemplos de computadora en distintos programas econométricos, pero mayormente centrados en R. La primera parte introduce a concepto metodológicos que respaldan el uso de la econometría en la busqueda de relaciones causales, especialmente mediante el uso del modelo de regresión.

Curso 1. Introducción a la econometría

Parte I. Naturaleza de la econometría y modelo de regresión

Clase 1. Naturaleza de la econometría

Clase 2. Repaso estadística

Clase 3. Modelo de regresión lineal simple

Clase 4. Modelo de regresión múltiple [R; Stata; Eviews]

Parte II. Análisis del modelo de regresión

Clase 5. Test de hipótesis sobre el modelo de regresión múltiple [R; Stata]

Clase 6. Formas funcionales y variables cualitativas [R]

Clase 7. Problemas de datos y selección del modelo [R]

Clase 8. Validación de supuestos del modelo de regresión [R]

Curso 2. Introducción a la microeconometría

Parte III. Naturaleza, datos y métodos

Clase 1. Introducción a la microeconometría

Clase 2. Endogeneidad y variables instrumentales

Modelos robustos a la heterocedasticidad

Estimación por mle

Modelos de probabilidad (Logit, Probit)

Regresión por cuartiles

Curso 3. Introducción al análisis de series temporales

Clase 1. Análisis exploratorio de series temporales [R]

Clase 2. Modelos integrados de series temporales [R]

Clase 3. Pronósticos de series temporales [R]

Clase 4. Modelos de volatilidad condicional [R]

Versión 04/09/2020 (en construcción)