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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/econometria-con-stata-desde-basico-hasta-avanzado/
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**课程名称：** 使用STATA进行计量经济学：从基础到高级 **课程概述：** 本课程专为需要处理大型复杂数据库的经济学家和相关领域专业人士设计。通过STATA软件，本课程将介绍处理复杂数据库所需的计量经济学技术。 **课程目标：** * 提升学生处理复杂、高频率数据库的能力。 * 通过统计分析（如平均值、图表、百分位数等）更好地理解和解释数据。 * 掌握计量经济学中的核心技术，包括线性回归分析、时间序列模型（ARIMA、Box Jenkins）、离散选择模型（Logit、Probit）以及面板数据模型。 * 学习STATA软件的基本操作、数据管理、图表绘制、回归诊断、以及各类计量模型的估计和应用。 **主要学习内容：** 1. **STATA入门：** 熟悉STATA的基本界面和命令。 2. **数据管理：** 学习数据的导入、清洗、转换和组织。 3. **图表绘制：** 掌握利用STATA制作各类统计图表。 4. **线性回归分析：** 深入理解普通最小二乘法（OLS）的原理、假设及诊断。 5. **时间序列分析：** 学习时间序列数据的处理、ARIMA模型、Box Jenkins方法，以及时间序列数据的因果关系分析。 6. **离散选择模型：** 学习Logit和Probit模型的原理、最大似然估计法（ML），以及边际效应的计算。 7. **面板数据模型：** 学习面板数据模型的概念、主要估计量以及模型选择的检验方法。 **适合人群：** 经济学、金融学、统计学、社会科学等领域的研究者、学生以及需要使用计量经济学方法进行数据分析的专业人士。
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 STATAEl este curso de STATA busca que el estudiante tenga un mejor manejo de las bases de datos actuales, que son más complejas y de mayor periodicidad. Este manejo de la información, a través de alcances estadísticos (promedios, gráficos, percentiles, etc.), permitirá una mejor interpretación de los mismos, logrando así que el estudiante evalúe mejor la información con la cual trabaja.seguidamente se desarrolla como los modelos, dado énfasis al análisis de la regresión lineal, discutiendo los supuestos del método de estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), así mismo se presentan las diferentes metodologías de series de tiempo, elaborar gráficos, proyecciones y estimar relaciones causales entre variables temporales, luego se analizan modelos de elección discreta bivariados más conocidos: Logit y Probit, discutiéndose sobre las propiedades del método de estimación de máxima verosimilitud (MV), el cálculo de probabilidades y el cambio en las mismas ante el cambio en un regresor (efectos marginales), así como las medidas de bondad de ajuste, y finalmente se analizaran los modelos de Datos de Panel siendo una combinación de los modelos de series de tiempo con información de corte transversal, se analizara los principales estimadores, asi como diferentes test para seleccionar el método de estimación adecuadoSe desarrollará los siguientes boques temáticos:Introducción a STATAManejo de datosRealizar GráficosAnálisis de regresión linealDiagnósticos de una regresiónSeries de tiempoModelos ARIMAMetodología de Box JenkinsModelos MultivariadosRegresión Logit y ProbitDatos de panel
