CURSO DE MICROECONOMETRÍA Y ANÁLISIS DE DATOS

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

Horarios

Fecha de finalizacion

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

Comprenderás los principios y aplicaciones de la microeconometría moderna, con énfasis en decisiones individuales y datos de corte transversal. Estimarás e interpretarás modelos de elección discreta (Probit, Logit), fraccionados, multinomiales y ordenados. Aplicarás modelos Tobit para datos censurados y técnicas para tratar el truncamiento. Diagnosticarás y corregirás el sesgo de selección mediante el modelo de Heckman y otras estrategias.

Publico objetivo

Resultados esperados

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Serás capaz de modelar decisiones discretas, proporcionales o limitadas usando técnicas microeconométricas avanzadas.
- Elegirás correctamente el modelo según el tipo de variable dependiente (binaria, ordinal, fraccionaria o censurada).
- Interpretarás adecuadamente coeficientes, efectos marginales y métricas de ajuste en modelos no lineales.
- Presentarás resultados robustos y replicables para toma de decisiones o publicación académica.

Modulo I

Microeconometría y Modelos de Elección Discreta

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.

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 II

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 mic

Modulo III

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 IV

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.

Modulo V

Sesgo de Selección y Modelos de Corrección

Introducción al sesgo de selección y su impacto en los modelos microeconométricos.
Modelo de Heckman de dos etapas para corregir el sesgo de selección.
Técnicas modernas para corregir el sesgo de selección en grandes conjuntos de datos.
Implementación práctica en Python/R y ejemplos de aplicación.

Modulo VI

Aplicaciones Prácticas y Proyectos en Microeconometría

Casos prácticos y aplicaciones de modelos microeconométricos en ciencia de datos.
Validación y evaluación de modelos: predicción y análisis de error.
Proyecto final integrador utilizando datos microeconómicos.

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

Microeconometría y Modelos de Elección Discreta

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.

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 II

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 mic

Modulo III

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 IV

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.

Modulo V

Sesgo de Selección y Modelos de Corrección

Introducción al sesgo de selección y su impacto en los modelos microeconométricos.
Modelo de Heckman de dos etapas para corregir el sesgo de selección.
Técnicas modernas para corregir el sesgo de selección en grandes conjuntos de datos.
Implementación práctica en Python/R y ejemplos de aplicación.

Modulo VI

Aplicaciones Prácticas y Proyectos en Microeconometría

Casos prácticos y aplicaciones de modelos microeconométricos en ciencia de datos.
Validación y evaluación de modelos: predicción y análisis de error.
Proyecto final integrador utilizando datos microeconómicos.

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."