Syl Teoría Econométrica I

Teoría Econométrica Módulo I

Introducción: Este curso está orientado a formar una base en la teoría econométrica para desenvolverse con gran habilidad en los cursos más avanzados que son tocados en maestrías, cursos de extensión, especializaciones en finanzas, doctorados, entre otros.

Dirigido a: Profesionales interesados en realizar una revisión teórica - practica, buscando de esta manera revisar las técnicas de estimación y predicción que se aplican en diversos trabajos de investigación y fortalecer el uso cuántico, algebraico y estadístico con énfasis en el manejo del software.

Requisitos: Es recomendable que el alumno tenga conocimientos básicos de estadística y algebra lineal.

Objetivos: Los objetivos del curso buscan: 

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Dotar al participante de todos los conceptos básicos que se debe saber en econometría.   Incrementar las habilidades del participante en la aplicación de la econometría a la realidad. Resolver ejercicios aplicativos. Analizar temas econométricos actuales. Relacionar los conceptos econométricos con la modelización.

Certificación: A los alumnos que obtengan como nota mínima 14, se les entregará el certificado de haber aprobado exitosamente el curso, en caso contrario se otorgará una constancia de asistencia, sin ningún costo adicional.

Contenido: MÓDULO I

I. Modelo Lineal Clásico Conceptos Básicos. Estimación vía MCO. Inferencia. Estimación vía MV. Inferencia. Propiedades de los estimadores y teoría asintótica. Insesgadez. Consistencia. Eficiencia.

II. Problemas del Modelo de Regresión Regresión particionada. Omisión de variables relevantes. Inclusión de variables no relevantes. Inestabilidad de parámetros. Quiebres estructurales. Consecuencias, detección y corrección. Multicolinealidad. Causas, consecuencias, detección y corrección. Heterocedasticidad. Causas, consecuencias, detección y corrección. Autocorrelación. Causas, consecuencias, detección y corrección. Regresores Estocásticos. Variables Instrumentales, MC2E. Test de Sargan. Test de Hausman. Test de Cragg-Donald. Estimación vía GMM.

III. Modelos de Elección Discreta Binarios Modelo lineal de Probabilidad. Modelos Logit Probit. Estimación por Máxima Verosimilitud. Efectos Marginales y Pruebas de Hipótesis. Medidas de Bondad de Ajuste y Predicción. Modelo M - Logit.

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