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Las acciones formativas de Formacioncontinua tienen modalidad online
Modalidad
ONLINE
Duración de las acciones formativas de formacioncontinua
Duración Total
200 H
Duración de teleformación de las acciones formativas de formacioncontinua
Horas Teleformación
100 H
Precio de las acciones formativas de INESEM
420 € Hasta 100% bonificable
Entidad
INESEM Formación Continua
Presentación
Descripción
Este curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel le ofrece una formación especializada en la materia. La mircroeconomoetría es la rama de la econometría que estudia datos microeconómicos, utiliza técnicas estadísticas y matemáticas para la estimación de diversos parámetros en modos microeconómicos. La microeconometría es muy importante en el sector empresarial ya que es capaz de estimar relaciones causales que moldean el comportamiento económico de agentes individuales.
Objetivos
  • Comprender el modelo de Regresión Lineal Múltiple
  • Realizar un Análisis de observaciones y multicolinealidad.
  • Realizar un modelo de regresión con variables ficticias.
  • Analizar el Modelo de Regresión Lineal Múltiple Generalizado con Perturbación no esférica (Heteroscedasticidad y Autocorrelación).
  • Analizar Modelos de respuesta cualitativa y de variable dependiente
  • limitada.
Para qué te prepara
El curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel le prepara para aprender a conectar los modelos teóricos con sus formas estimables, aprender a estimar con la información disponible y a interpretar en su sentido estadístico y económico los resultados obtenidos a partir de la investigación.
A quién va dirigido
El presente Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel está dirigido a estudiantes y docentes de Economía, Ciencias Sociales y Humanidades de universidades públicas y privadas y a todas aquellas personas interesadas en obtener una formación especializada en la econometría, más concretamente en la Microeconometría.

temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE.
  1. Introducción
  2. Especificación del modelo de regresión lineal múltiple
  3. Inferencia estadística del MRLM I
    1. - El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
    2. - Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario
    3. - Distribución muestral del vector de residuos, e
    4. - El estimador de la varianza del término de perturbación
  4. Inferencia estadística del MRLM II
    1. - Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza
    2. - Contraste de significación del modelo
  5. Sumas de cuadrados, análisis de la varianza y R2
  6. El proceso de predicción
  7. Estimación restringida
    1. - Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis
  8. Contrastes de cambio estructural, linealidad y normalidad
  9. Errores de especificación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROBLEMAS CON LA INFORMACIÓN: ANÁLISIS DE OBSERVACIONES Y MULTICOLINEALIDAD.
  1. Introducción
  2. Influencia potencial
  3. Influencia real
  4. Observaciones atípicas
  5. Multicolinealidad: definición, grados y consecuencias
  6. Principales criterios de detección para la multicolinealidad
    1. - El factor de inflación de la varianza (FIV)
    2. - El número de condición
    3. - Contradicción entre los tests individuales de la t y el test conjunto de la F
    4. - Descomposición de la varianza del estimador
  7. Posibles soluciones a la multicolinealidad
    1. - Incorporación de nueva información
    2. - Especificación de un nuevo modelo
    3. - Métodos alternativos de estimación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMACIÓN CUALITATIVA: VARIABLES FICTICIAS.
  1. Introducción
  2. El modelo de regresión con variables ficticias
  3. Una nueva versión del contraste de cambio estructural
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE GENERALIZADO. PERTURBACIÓN NO ESFÉRICA: HETEROSCEDASTICIDAD Y AUTOCORRELACIÓN.
  1. Introducción
  2. Consecuencias en la estimación por MCO
  3. Estimador Mínimo Cuadrático Generalizado (MCG)
  4. Comparación entre el estimador MCO y MCG
  5. Heteroscedasticidad
    1. - La naturaleza de la relación entre las variables
    2. - La transformación de variables
    3. - La omisión de variables relevantes
  6. Métodos de estimación en presencia de heteroscedasticidad
    1. - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación conocida
    2. - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación desconocida 154
  7. Contrastes de heteroscedasticidad
    1. - El contraste de Goldfeld-Quandt
    2. - El contraste de Breusch-Pagan
    3. - El contraste de White
  8. Autocorrelación
    1. - La existencia de ciclos y/o tendencias
    2. - Relaciones no lineales
    3. - La omisión de variables relevantes
  9. Esquemas lineales con comportamiento autocorrelacionado
  10. Métodos de estimación en presencia de autocorrelación
    1. - El método de Cochrane-Orcutt
    2. - El método de Prais-Winsten
    3. - El método de Durbin
  11. Contrastes de autocorrelación
    1. - El contraste de Durban-Watson
    2. - El contraste de Godfrey
    3. - Las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) de los residuos
    4. - Contrastes de Box-Pierce y Ljung-Box
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA.
  1. Introducción
  2. Modelos de elección discreta (variable dependiente dicotómica)
    1. - Modelo lineal de probabilidad
  3. Especificación e inferencia de los modelos Probit y Logit
    1. - Método de estimación por máxima verosimilitud
    2. - Residuos generalizados
    3. - Bondad de Ajuste
    4. - Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)
  4. Contrastes de hipótesis (Test de razón de verosimilitud), Test de Wald y de Multiplicadores de Lagrange)
    1. - El Contraste de Razón de Verosimilitud
    2. - El Contraste de Wald
    3. - Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de “Score”
    4. - Comparación entre los Tests de RV, W, ML
  5. Modelos de respuesta múltiple: Modelos Logit Condicional (MLC) y Multinomial (MLM)
    1. - La hipótesis de la utilidad aleatoria
    2. - Modelo Logit Condicional (MLC)
    3. - Modelo mixto
    4. - El modelo Logit multinomial
    5. - Hipótesis de independencia de las alternativas irrelevantes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE VARIABLE DEPENDIENTE-LIMITADA
  1. Especificación e inferencia de Modelo de Regresión Censurado (Modelo Tobit)
    1. - Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud
    2. - Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad
  2. Variaciones del Modelo Tobit Standard
  3. Generalización del Modelo Tobit: Modelos bivariantes
    1. - Modelo de “dos partes”
    2. - El modelo de “doble valla” (Cragg, 1791)
    3. - El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)
    4. - Modelos de Infrecuencia de compra
  4. Introducción a los modelos de recuento.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS CON DATOS PANEL.
  1. Introducción
  2. Tipología de modelos con datos de panel
  3. Métodos de estimación para modelos en niveles o estáticos
    1. - Estimador MCO (Modelo sin efectos)
    2. - Estimadores entre-grupos
    3. - Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales
    4. - Estimación MCG para los efectos individuales
    5. - Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales
    6. - Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales
  4. Contrastes de especificación en el modelo estático
    1. - Contraste de homogeneidad del panel
    2. - Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos
    3. - Estimación robusta
    4. - Contraste de nulidad de los efectos aleatorios
    5. - Contraste entre efectos fijos o aleatorios
  5. El modelo dinámico
  6. Contrastes de especificación en el modelo dinámico
    1. - Contraste para la autocorrelación de la perturbación
    2. - Contraste para la sobreidentificación de instrumentos
EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Microeconometría Introducción y aplicaciones con Excel. Autores: Jordi Arcarons y Samuel Calonge. Publicado por Delta Publicaciones

metodología

claustro

Claustro Docente

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas.

campus virtual

Formación Online

Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.

materiales didácticos

Comunidad

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

material adicional

Materiales Didácticos

En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Material Adicional

El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.

inesem emplea

Campus Virtual

Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.

Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Requisitos de acceso

Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.

Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:

  • Estar trabajando para una empresa privada
  • Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
  • Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
  • Que la empresa autorice la formación
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso

titulación

Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales
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