CORTE TRANSVERSAL Y DATOS DE PANEL

  1. Modelos Causales y No Causales: Modelo estructural. Exogeneidad. Modelo de ecuaciones lineales simultáneas. Conceptos de identificación.
  2. Estructura de Data Microeconómica: Data observacional. Data de experimentos sociales. Data de experimentos naturales.
  3. Métodos de Bootstrap: Teoría del bootstrap. Extensiones del bootstrap.
  4. Métodos Basados en Simulación: Bases de computación integral. Estimación de máxima verosimilitud simulada. Estimación de momentos simulada. Inferencia indirecta. Simuladores
  5. Métodos Bayesianos: Aproximación Bayesiana. Análisis Bayesiano de regresión lineal. Integración de Monte Carlo. Simulación de Markov Chain Monte Carlo. Selección de modelo Bayesiano.
  6. Modelo de Resultados Binarios: Modelos Logit y Probit. Modelo de variables latentes. Estimación semi-paramétrica.
  7. Modelos Multinomiales: Logit multinomial. Modelo de utilidad aditiva aleatoria. Logit de parámetros aleatorios. Probit multinomial. Ordenación, secuencialidad y resultados rankeados. Resultados discretos multivariados. Estimación semi-paramétrica.
  8. Tobit y Modelos de Selección: Modelos censurados y truncados. Modelo Tobit. Modelos de dos partes. Modelo  de selección de muestra. Modelo de Roy. Modelo estructural.
  9. Data de Transición: Modelos de Supervivencia: Censurando. Modelos no paramétricos. Modelo de regresión paramétrica. Modelo Cox PH. Regresor de variables en el tiempo.
  10. Modelos Mixtos y Heterogeneidad Inobservables: Heterogeneidad inobservable y dispersión. Identificación en modelos mixtos. Significación de distribución heterogéneas. Heterogeneidad discreta y análisis de clases latentes.
  11. Modelos de Riesgos Múltiples: Distribuciones de duración conjunta. Múltiples productos.
  12. Modelo de Datos de Conteo: Regresión de datos de conteo. Modelo de regresión de conteo paramétrico. Modelo paramétrico parciales. Conteo multivariable y regresión endógena.
  13. Modelo de Panel Lineales: Modelo y estimadores  de panel lineal. Modelo de efectos fijos vs. efectos aleatorios. Modelo pool. Modelo de efectos fijos. Modelo de efectos aleatorios.
  14. Extensiones de Modelos Panel Lineales: Estimación GMM de modelos panel lineales. GMM de panel efectos aleatorios vs. efectos fijos. Modelos dinámicos. Estimados de diferencia en diferencias. Corte transversales repetidos y pseudo panels. Modelos lineales mixtos.
  15. Modelos Panel No Lineales: Resultados generales. Datos de resultados binarios. Modelos de selección y Tobit. Data de transición. Data de conteo. Estimación semi-paramétrica.
  16. Tópicos: Evaluación de tratamiento. Modelos de medición de errores. Data olvidada e imputación.