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Curso-Taller
Tcnicas aplicadas de Econometra Descripcin del Curso: El curso
Tcnicas aplicadas de Econometra se orienta a exponer los
fundamentos conceptuales de diversas tcnicas de la econometra y sus
aplicaciones concretas a casos de la operatoria bancaria. Por
ejemplo, est muy extendida entre las entidades financieras la
prctica de realizar una calificacin de los crditos a travs de la
estimacin de una funcin logstica, la que se funda en el anlisis de
regresin mltiple. El curso tambin abarca un estudio de los mtodos
principales de la inferencia estadstica, con casos prcticos de la
vida real (uso de la Encuesta de Hogares), para realizar pruebas o
testeos de medias sobre parmetros poblacionales. El curso es
intensivo en aplicaciones prcticas con el uso de los software
especializados en este campo, especficamente EViews, Stata y SPSS,
a los que los alumnos sern introducidos a los efectos de aplicar
las tcnicas que se abordarn. Objetivos:
Conocer las metodologas economtricas ms utilizadas en los
procesos bancarios. Comprender los criterios para seleccionar las
metodologas ms adecuadas. Aplicar los fundamentos a casos concretos
mediante casos construidos con fines acadmicos
mediante el uso del software EViews y Stata. Estudiar los
fundamentos de las bases de datos relacionales que contienen los
datos bancarios
y los mtodos de obtencin de informacin a travs de SQL.
Utilizacin de Phyton a efectos de ejemplificar la implementacin
prctica de mtodos de credit scoring.
Estudiar las ideas fundamentales de la inferencia estadstica a
travs de muestras y aplicar pruebas prcticas usando la Encuesta de
Hogares.
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Aplicar las tcnicas de regresin mltiple, con uso de EViews,
Stata y SPSS. Estudiar los mtodos para identificar asociaciones o
relaciones lineales entre dos variables.
Dirigido A: Economistas y personal tcnico de bancos, entidades
financieras, y entidades ejecutoras de programas o proyectos que
deben evaluarse. Contenido:
1. Tcnicas de regresin mltiple con una variable dependiente
binaria. Variables dependientes binarias y el modelo de
probabilidad lineal. Regresin tipo Probit y Logit. Estimacin de los
coeficientes Probit por el mtodo de mxima verosimilitud. La
regresin Logit. Metodologa de seleccin de las variables
explicativas en un modelo Logit o Probit. Comparacin de los modelos
lineales, Probit y Logit. Estimacin e inferencia en los modelos
Probit y Logit. Caso de aplicacin a datos bancarios para obtener la
probabilidad de pago de un crdito
que se otorga. Aplicacin de las estimaciones en EViews y Stata.
Caso de aplicacin con bases de datos relacionales y SQL, en un
ambiente real de gestin
de los datos en un banco.
2. Estadstica y pruebas o tests de promedios.
Estimadores y estimados. Muestra y poblacin. Las caractersticas
fundamentales de una buena muestra. Ejemplo, Encuesta de Hogares.
Factores de expansin en la muestra. Inferencia sobre la poblacin a
partir de muestras. La influencia de rechazos para
proporcionar datos en la muestra. Tests o pruebas de hiptesis
que conciernen a la media poblacin con base a datos
muestrales. Construccin de intervalos de confianza. Fundamentos
conceptuales. Caso de aplicacin con la Encuesta de Hogares para
hacer pruebas o tests de hiptesis
acerca de ingresos poblacionales a partir de datos de ingresos
muestrales, utilizando SPSS y Stata.
Comparacin de medias de diferentes poblaciones. Pruebas o tests
de hiptesis de la diferencia entre dos medias.
Caso de aplicacin con la Encuesta de Hogares, ingresos de los
graduados universitarios masculinos y femeninos en el Paraguay.
Indicadores de asociacin lineal entre dos variables: grficos, la
covarianza muestral y la correlacin muestral.
3. Anlisis de regresin: fundamentos.
Regresin lineal con un regresin: univariado. Regresin lineal con
mltiples regresores: multivariado. Estimacin de los coeficientes de
la regresin por diferentes mtodos: mnimos cuadrados
ordinario y mxima verosimilitud.
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Testeo o prueba de hiptesis sobre los parmetros estimados en la
regresin. Heterocedasticidad y homocedasticidad. Qu implican en la
prctica? Pruebas para detectar la existencia de heterocedasticidad
y cmo corregir sus efectos
negativos. Casos de aplicacin en EViews, Stata y SPSS.
4. Aplicacin de las tcnicas a la evaluacin de impacto. Por qu
evaluar? Definir las preguntas de evaluacin. Inferencia causal y
contrafactual. Estimacin del contrafactual. Dos estimaciones falsas
del contrafactual. Mtodos de seleccin aleatoria. Diseo de regresin
discontinua. El mtodo de diferencias en diferencias. Pareamiento.
Combinacin de mtodos. Cmo implementar una evaluacin de impacto.
Profesor: Emilio Ramn Ortiz Trepowski, y equipo de asistentes,
cuyo CV se anexa como parte de esta propuesta. Organizacin del
Curso:
1. Inicio: Viernes 1 de agosto de 2014. 2. Duracin: 24 clases.
3. Frecuencia: Dos veces por semana, das jueves y viernes. 4.
Horario: 19.00 horas a 21.30 horas. 5. Modalidad: Presencial. 6.
Metodologa: Exposicin terica, aplicacin a casos, aplicaciones en
EViews, Stata y
SPSS. 7. Costo: USD 1000 (un mil dlares) + IVA.
Observacin: los alumnos debern traer a clase un computador
personal.
Emilio Ramn Ortiz Trepowski
