Curso Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA

Curso Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA

Los días 23, 24, 25, 30 de junio y 1 de julio del presente año estaré dando el Curso Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA, en horarios de 6 a 10 pm. El curso se impartirá en el CRIEEL (Colegio Regional de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos del Litoral) que se encuentra frente a Hunter, detrás del Mall del Sol.

El curso constará de 5 sesiones totalmente practicas y se utilizarán bases de datos del Banco Central del Ecuador y del INEC, así como bases auxiliares para ejemplos rápidos.

En general, el curso tiene una caracteristica muy importante y es que dentro de la inversión a realizar, se entregará el libro Estadística y Econometría Aplicada con STATA, gracias a la colaboración  y alianza estratégica con la Editorial CODEU (Corporación para el Desarrollo Educativo Universitario); asimismo, en una de las sesiones, el Master Miguel Ruiz, residente español y profesional destacado, brindará una magistral conferencia sobre el uso de modelos Probit y su aplicación aplicado a las Políticas Publicas, al final de esta, los participantes podrán intervenir con preguntas y respuestas, lo que le dará mayor realce y valor agregado al evento.

Asimismo, las sesiones a realizarse tendrán un enfoque económico, es decir, estará orientado más al análisis estadístico y econométrico, utilizando comandos  para la manipulación y depuración de de las bases, previo al modelamiento de éstas; por otrol lado, los temas más centrales serán el análisis de regresión múltiple y los modelos de respuesta cualitativa, así como los puntos de corte, matriz de clasificación, sensibilidad, sensitividad, entre otros.

En cuanto a la automatización, se entregará material adicional como complemento al libro, lo que le permitirá replicar al participante los ejercicios realizados en cada sesión haciendo uso de archivos DoFile

La inversión la hemos fijado en base a las caracteristicas de curso; creemos firmemente que la educación de calidad no tiene porqué ser tan costosa, por lo que dado el nivel técnico, el plus del libro y la conferencia magistral, ECONINTSA ha propuesto los siguientes valores:

$100 para las primeras 10 personas inscritas y efectivas

$120 para grupo de personas a partir de 3 en adelante (c/u); para funcionarios públicos y socios del Colegio de Economistas del Guayas.

$140 para público en general.

Aquí podrán encontrar el contenido así como la publicidad del mismo

El mejor activo es tu mente dice Robert Kiyosaki; invertir en educación es la inversión más segura y rentable que pudiere haber.

Econ. Félix Casares

Especialista en Econometría

Modelos VAR: Algunas consideraciones previas

Modelos VAR: Algunas consideraciones previas

Los modelos VAR tienen su origen por el año 80 con el paper que le hizo acreedor al Nobel de Economía a Christopher Sims: Macroeconomics and reality el cual plante los siguientes argumentos:

- No utiliza la teoría económica plenamente, para realizar los Sistemas VAR.

- Considera a todas las variables como endógenas; algo opuesto a los Sistemas de Ecuaciones Estructurales.

- No intenta utilizar al Sistema per se  para explicar relaciones intra-variables.

- No requiere la identificación de las ecuaciones en el sistema (lo cual reduce considerablemente la tarea del econometrista.

-Las variables exógenas son consideradas para el análisis como por ejemplo: tendencia, dicotómicas etc.

Pero, ¿Cuál  es el centro de la teoría de Sims y de algunos autores relacionados al tópico en mención?: la respuesta es la siguiente:

En detrimento a lo establecido en un Sistema de Ecuaciones Estructurales, la tarea de definir cuáles de las variables son endógenas y cuáles son exógenas resulta un tanto subjetivo, por lo que si existe un conjunto de

simultaneidad entre las variable, entonces deberían de tratarse todas de la misma manera: como endógenas. algo un poco difícil de entender para quienes están acostumbrados al mundo relacional de ecuaciones simultaneas.

En ese sentido, los Vectores Autorregresivos flexibilizan lo descrito en el párrafo anterior;  tratan de predecir sistemas de series de tiempo interrelacionadas e intentan analizar el impacto que pudiere tener una variable ante un shock (innovaciones) estocástico también denominado Función Impulso Respuesta (FIR), así como la Descomposición de Varianza.

A continuación ciertas ventajas y críticas de estos modelos:

Ventajas.- 

- Asume como endógenas a todas las variables, desplazando la actividad de identificar las ecuaciones y el sistema

- La estimación es sencilla dado que el método generalmente usado es el de los MCO, donde se estima una ecuación para cada variable

- Se ha evidenciado en algunos caso que genera mejores pronósticos que cuando se utilizan los modelos de Ecuaciones Estructurales.

- Intenta recoger la relación dinámica entre los fenómenos económicos, en detrimento a los MEE Que recogen en su mayoría, relaciones de teoría económica y no dinámica.

- Persigue la filosofía de "dejar que los datos hablen por sí mismos"

- Ayuda a determinar el comportamiento a futuro de una variable si recibe un shock estocástico (innovación)

Desventajas:

- Son modelos ateóricos (Macroeconometría ateórica).

- La determinación de los rezagos óptimos es un tanto empírica, sin embargo existen herramientas como la propuesta por Sims sobre el ratio de verosimilitud de la diferencia entre un modelo restringido y uno ampliado; otros pueden ser como los criterios de información.

- Todas las variables deben ser estacionarias (débilmente por lo menos), aunque esto probablemente se asume para la estabilidad incluso de un modelo ARMA

-Dado que son modelos dinámicos, la cantidad de rezagos consume grados de libertad por la estimación de los parámetros, por lo que si la muestra es relativamente pequeña, se pierde precisión.

- Y una de las más importantes para los macroeconometristas clásicos es que estos modelos no pueden ser utilizados para políticas económicas dado que no tienen sustento en la teoría económica

Existe una amplia fuente literaria en pro y contra los VAR en internet y en libros de econometría, dado que estos modelos ya está formalmente integrado en la literatura general. La importancia de los Vectores Autorregresivos no solo radica en que fue una contribución de un nobel o que son más flexibles que los MEE, sino que permite al investigador tener otro tipo de técnicas y herramientas no solo para hacer políticas económicas, análisis económico, investigación científica, entre otras; a fin de cuentas, esto debería de perseguir todo econometrista: conocer cada día más técnicas para el análisis econométrico y pronósticos, y no atarse a una sola metodología.

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Econ. Félix Casares.

Especialista en Econometría.