CURSO DE FUNDAMENTOS DE LA ECONOMETRIA

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¿Qué aprenderás en este curso?

-Comprender los fundamentos teóricos del modelo clásico de regresión lineal. -Estimar modelos de regresión mediante el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). -Interpretar correctamente los coeficientes de un modelo lineal y sus implicancias económicas. -Evaluar la validez del modelo a través del análisis de residuos y medidas de ajuste. -Identificar y corregir problemas clásicos del modelo lineal: multicolinealidad, heterocedasticidad, endogeneidad. -Aplicar herramientas estadísticas y econométricas para mejorar la precisión y validez de los modelos.

Publico objetivo

Este módulo está dirigido a:
- Economistas, ingenieros, analistas y profesionales que trabajan en investigación, políticas públicas, análisis financiero y evaluación de impacto.
- Estudiantes y egresados de pregrado y posgrado en economía, finanzas, administración, ingeniería y ciencias sociales.
- Investigadores y docentes que requieran reforzar sus conocimientos teóricos y prácticos en modelos de regresión.
- Consultores y profesionales del sector público y privado que utilizan análisis de datos para la toma de decisiones.

Resultados esperados

Al finalizar el módulo, los participantes serán capaces de:
- Formular correctamente modelos econométricos lineales con base en teorías económicas o problemas empíricos.
- Estimar y validar modelos de regresión con herramientas analíticas rigurosas.
- Interpretar con criterio técnico y aplicado los resultados de un análisis econométrico.
- Detectar y corregir los principales problemas que afectan la validez de los modelos.
- Aplicar los conocimientos adquiridos en entornos reales de investigación académica, análisis sectorial y evaluación de políticas.

Modulo I

Introducción a la Econometría y al Modelo Clásico de Regresión Lineal (MCRL)

¿Qué es la econometría?
Introducción al Modelo Clásico de Regresión Lineal (MCRL)
Supuestos fundamentales del MCRL y su importancia
Implicancias de la validez o violación de los supuestos

Modulo II

Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

Definición y lógica del método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)
Derivación del estimador MCO
Interpretación de los coeficientes estimados

Modulo III

Álgebra y Geometría del MCO

Representación algebraica del modelo de regresión lineal
Interpretación geométrica del estimador MCO
Relación entre el espacio de los datos y los estimadores

Modulo IV

Propiedades del Estimador MCO

Propiedades en muestras finitas: insesgadez, consistencia y eficiencia
Propiedades asintóticas: convergencia y distribución del estimador

Modulo V

Sesgo, Varianza y Desempeño del Modelo

Trade-off entre sesgo y varianza
Influencia del tamaño de muestra
Evaluación de la precisión del modelo

Modulo VI

Evaluación y Diagnóstico del Modelo de Regresión

Coeficiente de determinación R² y R² ajustado
Análisis de residuos
Verificación de supuestos clásicos

Modulo VII

Multicolinealidad

Qué es y cómo identificar la multicolinealidad
Consecuencias sobre los estimadores
Estrategias para mitigarla

Modulo VIII

Inferencia Estadística en el Modelo de Regresión

Pruebas de hipótesis para coeficientes individuales y conjuntos
Construcción e interpretación de intervalos de confianza
Significancia estadística

Modulo IX

Regresión Lineal Generalizada – Heterocedasticidad

Definición y consecuencias de la heterocedasticidad
Pruebas para detectarla (e.g., White, Breusch-Pagan)
Métodos correctivos: MCO robusto y otros

Modulo X

Endogeneidad y Variables Instrumentales

Qué es la endogeneidad y por qué es problemática
Instrumentos válidos y condiciones necesarias
Métodos para corregir endogeneidad: variables instrumentales

Modulo XI

Perturbaciones No Esféricas y Estimación Alternativa

Definición de errores no esféricos
Consecuencias sobre la estimación
Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG) como solución

Modulo XII

Modulo I

Introducción a la Econometría y al Modelo Clásico de Regresión Lineal (MCRL)

¿Qué es la econometría?
Introducción al Modelo Clásico de Regresión Lineal (MCRL)
Supuestos fundamentales del MCRL y su importancia
Implicancias de la validez o violación de los supuestos

Modulo II

Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

Definición y lógica del método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)
Derivación del estimador MCO
Interpretación de los coeficientes estimados

Modulo III

Álgebra y Geometría del MCO

Representación algebraica del modelo de regresión lineal
Interpretación geométrica del estimador MCO
Relación entre el espacio de los datos y los estimadores

Modulo IV

Propiedades del Estimador MCO

Propiedades en muestras finitas: insesgadez, consistencia y eficiencia
Propiedades asintóticas: convergencia y distribución del estimador

Modulo V

Sesgo, Varianza y Desempeño del Modelo

Trade-off entre sesgo y varianza
Influencia del tamaño de muestra
Evaluación de la precisión del modelo

Modulo VI

Evaluación y Diagnóstico del Modelo de Regresión

Coeficiente de determinación R² y R² ajustado
Análisis de residuos
Verificación de supuestos clásicos

Modulo VII

Multicolinealidad

Qué es y cómo identificar la multicolinealidad
Consecuencias sobre los estimadores
Estrategias para mitigarla

Modulo VIII

Inferencia Estadística en el Modelo de Regresión

Pruebas de hipótesis para coeficientes individuales y conjuntos
Construcción e interpretación de intervalos de confianza
Significancia estadística

Modulo IX

Regresión Lineal Generalizada – Heterocedasticidad

Definición y consecuencias de la heterocedasticidad
Pruebas para detectarla (e.g., White, Breusch-Pagan)
Métodos correctivos: MCO robusto y otros

Modulo X

Endogeneidad y Variables Instrumentales

Qué es la endogeneidad y por qué es problemática
Instrumentos válidos y condiciones necesarias
Métodos para corregir endogeneidad: variables instrumentales

Modulo XI

Perturbaciones No Esféricas y Estimación Alternativa

Definición de errores no esféricos
Consecuencias sobre la estimación
Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG) como solución

"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."

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Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

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Propiedades del Estimador MCO

Sesgo, Varianza y Desempeño del Modelo

Evaluación y Diagnóstico del Modelo de Regresión

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Inferencia Estadística en el Modelo de Regresión

Regresión Lineal Generalizada – Heterocedasticidad

Endogeneidad y Variables Instrumentales

Perturbaciones No Esféricas y Estimación Alternativa

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Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

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