Econometría con R y Python

Econometría con R y Python

Descripción:

Durante los últimos años se ha producido un desarrollo explosivo en las tecnologías de información, lo cual permite recolectar un número creciente de set de datos relacionados con la economía y finanzas. Además, saber explorar, describir y analizar datos es una competencia cada día más valorada por los empleadores y más necesaria para comprender lo que nos rodea e imprescindible en un investigador, economista o científico de datos. Dentro de los distintos programas econométricos disponibles, Rstudio y Phython proporcionan una plataforma open source para la aplicación de las técnicas econométricas más importantes del análisis de datos. Este curso tiene como finalidad brindar a los estudiantes un set de herramientas de programación en Rstudio y Python aplicado a la econometria, así como realizar análisis de datos para enfrentar la resolución de problemas de investigación en distintos tópicos económicos. II. Objetivos del taller: Brindar herramientas técnicas de econometría al estudiante, enfocado principalmente como apoyo a la elaboración de su tesis de grado y pregrado. Proporcionar al estudiante los fundamentos básicos-intermedios de programación y manejo de bases de datos en el software libre Rstudio y en Python. Familiarizarse con los paquetes estadísticos relevantes y su uso. Proporcionar al estudiante las herramientas cuantitativas básicas e intermedias para la estimación de modelos para datos de corte transversal, series de tiempo y datos de panel. Brindar una introducción a la econometría espacial y sus técnicas.  

Softwares necesarios: R puede ser descargado usando este link https://cran.r-project.org/. Otro programa importante es RStudio cuyo entorno incluye una consola, editor de resaltado de sintaxis que admite la ejecución directa de código, así como herramientas para graficar, historial, depuración y administración del espacio de trabajo. RStudio se puede descargar en https://www.rstudio.com. También es necesario descargar el programa Anaconda Navigator mediante el siguiente link: https://www.anaconda.com. Anaconda Navigator basicamente puede ser usado como un administrador de entornos para programar en Python. Los entornos de programación o de desarrollo esenciales que usaremos para programar en Python y viene incluido en Anaconda son “Jupyter” y “Spyder”. 

Contenido:

Sesión 1: preparación del entorno. 

Sesión 2: Introducción a Rstudio y Python.  

Sesión 3: Análisis exploratorio y limpieza de datos. 

Sesión 4: Introducción a la teoría econométrica. 

Sesión 5: Modelo de regresión simple y múltiple. 

Sesión 6: Los errores de especificación. 

Sesión 7: Normalidad. 

Sesión 8: Multicolinealidad. 

Sesión 9: Heterocedasticidad. 

Sesión 10: Autocorrelación serial. 

Sesión 11: Integración. 

Sesión 12: Cointegración. 

Sesión 13: Modelos VAR. 

Sesión 14: Modelos ARCH. 

Sesión 15: Modelos Logit y Probit. 

Sesión 16: Modelos de datos de Panel. 

Sesión 17: Introducción a la Econometría Espacial 

Puedes acceder al curso mediante el siguiente enlace: Econometría con R y Python