ANÁLISIS DE DATOS EN MICROECONOMETRÍA

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¿Qué aprenderás en este curso?

-Fundamentos de la microeconometría y su aplicación práctica. -Estimación e interpretación de modelos Logit y Probit. -Aplicación de modelos fraccionados, multinomiales y ordenados. -Análisis de datos censurados y truncados mediante el modelo Tobit. -Corrección del sesgo de selección con el modelo de Heckman. -Implementación de modelos microeconométricos en Python, R y STATA. -Validación, evaluación y predicción con modelos microeconómicos.

Publico objetivo

Este curso está dirigido a:
- Economistas, investigadores y profesionales que trabajen con datos de individuos, hogares o empresas.
- Estudiantes y egresados de economía, administración, finanzas, sociología, ciencia política, entre otros.
- Analistas de datos y consultores que requieran aplicar modelos econométricos en su práctica diaria.
- Profesionales del sector público y privado interesados en análisis de encuestas, comportamiento del consumidor o evaluación de políticas.

Resultados esperados

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Seleccionar, estimar e interpretar modelos microeconométricos según el tipo de datos y objetivos del análisis.
- Identificar y corregir problemas comunes como censura, truncamiento y sesgo de selección.
- Utilizar software estadístico para la implementación práctica de modelos complejos.
- Desarrollar análisis predictivos con datos microeconómicos reales.
- Aplicar los conocimientos adquiridos en contextos laborales o proyectos de investigación.

Modulo I

Introducción a la Microeconometría

Definición y aplicaciones de la microeconomía en ciencia de datos.
Tipos de datos en microeconomía y su tratamiento.
Revisión de software y herramientas estadísticas (Python, R, STATA) para el análisis microeconométrico.

Modulo II

Modelos de Elección Discreta: Probit y Logit.

Introducción a los modelos de elección discreta y su utilidad en microeconomía.
Modelos Probit y Logit: especificación, estimación e interpretación de coeficientes.
Comparación y selección entre modelos Probit y Logit.
Métricas de evaluación y análisis de bondad de ajuste en modelos de elección discreta.

Modulo III

Modelos Fraccionados

Aplicación de modelos fraccionados en el análisis de datos proporcionales.
Especificación y estimación de modelos de regresión fraccionados (como Logit fraccional).
Ejemplos y casos de uso en microeconomía (e.g., tasas de participación, probabilidades de eventos).

Modulo IV

Modelos Multinomiales y Ordenados

Modelos Logit y Probit multinomiales: especificación y aplicaciones.
Modelos de elección ordenada (Logit y Probit ordenados): teoría y aplicaciones.
Interpretación y comparación de resultados en modelos multinomiales y ordenados.
Evaluación del ajuste de modelos y métricas de desempeño.

Modulo V

Modelos con Variables Censuradas y Truncadas

Diferencia entre censura y truncamiento en microeconomía.
Modelo Tobit para datos censurados: especificación, estimación e interpretación.
Aplicación de modelos para datos truncados y su implementación en software estadístico.
Métodos para lidiar con datos censurados en ciencia de datos.

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