• Preuniversitario
  • Matemática y Ciencia
  • Negocios
  • Idiomas
  • Programación
  • Diseño
  • Ofimática
  • Marketing
  • IT y Software
  • Ocio y Vida
  • Música
  • Ciencias Sociales
Imagen Instructor

Econometría I. Aplicaciones con Eviews

Este Curso no esta disponible
14 Estudiantes
Imagen Instructor

Descripción del curso
Curso de Econometría I  Aplicaciones con Eviews

ECONOMETRÍA I
PLAN DE ESTUDIOS de TODO ECONOMETRÍA

La Econometría puede entenderse como la parte de la Economía que combina la Teoría Económica, la Estadística y las Matemáticas para comprender las relaciones cuantitativas de los comportamientos económicos. En este sentido es una disciplina que se ocupa del análisis empírico de las relaciones económicas ayudando a la validación o rechazo de las aportaciones de la Teoría Económica, ofreciendo instrumentos estadísticos apropiados para la contratación de hipótesis teóricas y especificando modelos que posean buenas propiedades predictivas.

Para ello, la Econometría vincula teoría y datos con el propósito de cuantificar y explicar las relaciones económicas utilizando las herramientas que le proporciona la estadística y las matemáticas. Así pues, la modelización econométrica presenta cuatro objetivos simultáneos: simplificación de las relaciones económicas, interpretación de los datos, elección entre teorías alternativas y, finalmente, incremento y consolidación del conocimiento empírico acerca de cómo funciona la Economía.
 



  1. Introducción a la Econometría

    • ¿Qué es la econometría?

    • Concepto de modelo: modelo económico y modelo econométrico.

    •  Tipos de datos económicos.

    •  Tipos de modelos.

    • Etapas en la elaboración de un modelo.
       



  2. Modelo de Regresión Lineal (I). Especificación

    • Especificación del modelo: supuestos básicos.

    • Función de regresión poblacional.

    • Interpretación de los coeficientes.

    • Variables explicativas cualitativas.
       



  3. Modelo de Regresión Lineal (II). Estimación.

    • Estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).

    • La función de regresión muestral: interpretación y propiedades.

    • Bondad de ajuste: coeficiente de determinación.

    • Estimador de la varianza de las perturbaciones.

    • Propiedades en muestras finitas del estimador MCO.

    • Teorema de Gauss-Markov.

    • Problemas de especificación

    • Estimación mínimo-cuadrática sujeta a restricciones.
       



  4. Modelo de Regresión Lineal General (III). Inferencia y predicción.

    • Distribución del estimador MCO bajo normalidad.

    • Estimación por intervalo.

    • Contraste de hipótesis.

    • El contraste F.

    • Multicolinealidad.
       



  5. Heteroscedasticidad.

    • Causas de la heteroscedasticidad.

    • Detección de la heteroscedasticidad.

    • Consecuencias de la heteroscedasticidad para el estimador MCO.

    • Inferencia robusta a la heteroscedasticidad utilizando el estimador MCO.
       



  6. Autocorrelación.

    • Causas de la autocorrelación.

    • Detección de la autocorrelación.

    • Consecuencias de la autocorrelación para el estimador

    • MCO.

    • Especificación de la dinámica del modelo.



Módulo 1
Econometria I (módulo único)
Lección 1
Ver Demo
1:35
Lección 6
8:04
Lección 7
14:11
Instructor
Juan M.
Juan M. Miranda
Juan M. Miranda es docente de Econometría I y II, con especialidad en Datos de Panel. También tiene estudios de Data Analysis and Statistical Inference por la universidad de DUKE, fundador de la Pagina web y Blog Todo Econometría; ha dado clases en varias universidades de España, Chile y Bolivia. Con más de 10 años de experiencia en predicción de series financieras y modelos dinámicos macroeconómicos.

Ha trabajado como formador en técnicas Econométricas para la Fundación Tripartita España, antes de ello trabajó como Senior Research Analyst en Eagle Eye Global Tracking, desarrollando técnicas en análisis de mercados y predicción de ventas, también trabajó como formador en series temporales en Eon España.

Juan M. Miranda, actualmente es profesor del Máster en Business Analytics y Big Data del CIFF-UAH y también profesor del Máster en Big Data & Business Analytics de CONSULTA International Business School U. Isabel I.

Como actividad privada desarrolla actualmente con el equipo de Todo Econometría escenarios de investigación y potencia las actividades de I+D+i de jóvenes investigadores en Ciencias Económicas y Financieras, también se dedica a dirección de equipos de investigación en I+D+i privados.
Ver más de
Calificaciones

Calificación promedio

5.0
2 Reviews
Detalles
5 estrellas
2
4 estrellas
0
3 estrellas
0
2 estrellas
0
1 estrella
0

Juan-Diego López-Medina



Sería mejor si pudieran ser descargados los videos o la transcripción de las explicaciones del docente.
enero 12, 2017

Juan M. Miranda



Excelente curso.
septiembre 29, 2016


Más de Matemática y Ciencia


Toma el curso completo para que puedas acceder a todas sus lecciones
Haz clic en el botón naranja para adquirirlo
Waiting...