I CURSO ASEPUC FORMACIÓN METODOLÓGICA MICROECONOMETRÍA APLICADA: STATA COMO UNA HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS MICROECONOMÉTRICO
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- Rocío Nieto Macías
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1 I CURSO ASEPUC FORMACIÓN METODOLÓGICA MICROECONOMETRÍA APLICADA: STATA COMO UNA HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS MICROECONOMÉTRICO Fechas: 13 y 14 febrero. Contenidos resumidos: Introducción a Stata (Jueves 13 de 10.00h a 14.00h), Modelos de elección discreta para datos de panel (Jueves 13 de a 19.30) y Modelos con datos de panel (viernes 13 de 9.00 a y de a 18.00) Profesorado: Juan Sanchís, Juan A. Máñez y María Rochina Plazas: 25 Plazo máximo inscripción: 7 febrero Lugar: Facultad de Economía de la Universidad de Valencia, departamento de Estructura, Aula 4P18 Requisitos: Traer ordenador portátil. Se instalará el programa STATA en cada uno de ellos. Precio: Gratis para socios (60 euros no socios) Inscripción: Enviar con datos personales a emma.garcia@upct.es. Los no socios deberán enviar por justificante del pago en la siguiente cuenta: ES Alojamiento sugerido: -Residencias estudiantes Damia Bonet Bonet/precios?gclid=CI6axOfEjLwCFSbnwgodnBIASg Residencia de estudiantes GalileoGalilei
2 MICROECONOMETRÍA APLICADA: STATA COMO UNA HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS MICROECONOMÉTRICO JUAN A. MÁÑEZ CASTILLEJO MARÍA E. ROCHINA BARRACHINA JUAN A. SANCHIS LLOPIS UNIVERSIDAD DE VALENCIA Y ERI-CES
3 I.- INTRODUCCIÓN AL CURSO El curso de Microeconometría Aplicada, cuyo programa se desarrolla a continuación, tiene el papel de proporcionar a los estudiantes de un conocimiento suficiente de la microeconometría moderna para que puedan elegir los estimadores más apropiados así como explotar tanto las bases de datos como los modelos económicos. La orientación general del programa del curso obedece a la necesidad que tiene un investigador que aspira a trabajar en temas aplicados de conocer como manejar micro datos y aprender a usar técnicas cada día más avanzadas en estadística y econometría. Por ello es importante el conocimiento, tanto desde un punto de vista teórico como aplicado, de las técnicas tradicionales y más recientes de la microeconometría teórica y aplicada, así como la familiaridad con la estimación de modelos para datos de panel y de elección discreta y censurados. 2
4 II.- OBJETIVOS GENERALES Es importante que los economistas aplicados sean conscientes de las técnicas disponibles en microeconometría y sean capaces de elegir entre las mismas. Estos dos criterios constituyen el objetivo fundamental del curso que pretende, en definitiva, proporcionar a los economistas aplicados de un conocimiento suficiente de la microeconometría moderna para que puedan elegir los estimadores más apropiados así como explotar tanto las bases de datos como los modelos económicos. La necesidad de familiarizarse con las técnicas microeconométricas en economía aplicada surge como resultado del uso creciente de bases de datos con observaciones de agentes económicos individuales en el análisis del comportamiento económico. Esto no sólo refleja la creciente disponibilidad de este tipo de datos sino también nuestra habilidad creciente, como economistas aplicados, en el uso efectivo de tales datos en ordenadores personales. La mayoría de las técnicas cubiertas a lo largo de los temas del programa se encuentran disponibles para su uso en ordenadores personales. El contenido práctico de este curso persigue el conocimiento y el manejo del paquete estadístico-econométrico STATA. En esta parte, se pretende que el estudiante se familiarice tanto con el programa STATA como con el manejo de datos y métodos de estimación con datos. Además, se pretende que el estudiante razone los resultados obtenidos desde una perspectiva económica. 3
5 Parte 1: Introducción a STATA. (4 horas) 1. Introducción a Stata. a. Las ventanas y la barra de herramientas en la pantalla principal de Stata. b. Estructura de trabajo en Stata. 2. Ayuda. a. Ayuda en pantalla (Help). b. Ayuda en los manuales. c. Ejemplo de búsqueda utilizando los manuales y su comparación con la ayuda on-line (descriptive statistics, summarize, tabulate). 3. Los datos y el editor de datos. a. Bases de datos que ya existen. b. Crear datos con el editor. c. Memoria. 4. Descripción de datos. a. List. b. Describe. c. Summarize. d. Tabulate y count. e. Correlate. 5. Variables. a. Operadores y funciones matemáticas. 7
6 b. Generate. c. Replace. d. Drop. e. Keep. f. Rename. g. Sort. h. Order. i. Crear variables alfanuméricas. j. Ejemplos de creación de variables dummy o ficticias. 6. Sintaxis de comandos de Stata. 7. Editor de programas (Do-File Editor) 8. Combinación de bases de datos. a. Merge. b. Append. 9. Archivo de resultados. (*.log, *.smcl) 10. Otras formas de crear ficheros *.do. a. Utilizando la ventana de repaso (Review). 11. Modelos de estimación. a. Tipos de modelos de estimación en Stata. b. Matsize. c. Sintaxis de los comandos de estimación en Stata. d. Ejemplos con mínimos cuadrados ordinarios y variables 8
7 instrumentales. e. Comandos posteriores a la estimación. Tema 2: Modelos de elección discreta para datos de panel. (4 horas) Introducción a los modelos de elección discreta. Estimación por máxima verosimilitud Modelos de elección discreta de respuesta binomial para datos de panel: el modelo Logit y el modelo Probit Modelos para datos censurados: el modelo Tobit. Parte 3: Modelos con datos de panel. (8 horas) Modelos de efectos fijos y efectos aleatorios: Distinción entre modelos Estimación del modelo de efectos aleatorios: Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG) Estimación del modelo de efectos fijos bajo exogeneidad estricta: El estimador intragrupos (IG) Efectos aleatorios versus efectos fijos: Un contraste de especificación tipo Hausman Estimación de modelos dinámicos con datos de panel: El Método Generalizado de Momentos (MGM) y System-GMM. IV.- BIBLIOGRAFÍA DE REFERENCIA Bibliografía básica y general para todos los temas del programa: - Cameron, A. C., y Trivedi, P. K. (2005): Microeconometrics: Methods and applications. Cambridge University Press. 9
8 - Greene, W. H. (2003): Econometric analysis. 5ª edición. Prentice-Hall. -Wooldridge, J. M. (2006): Introductory econometrics: a modern approach. South-Western. Bibliografía complementaria y específica para algunos de los temas del programa: Parte 1. -Material a distribuir y manuales de STATA. Parte 2. -Lee, M. J. (1996): Methods of moments and semiparametric econometrics for limited dependent variable models. Springer-Verlag. New York. -Lee, M. J. (2002): Panel data econometrics: Methods of moments and limited dependent variables. Elsevier Science. -Maddala, G.S. (1983): Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics, Cambridge. Parte 3. -Arellano, M. (2003): Panel data econometrics. Oxford University Press. -Hsiao, C. (1986): Analysis of Panel Data. Econometric Society Monographs, Cambridge. -Lee, M. J. (2002): Panel data econometrics: Methods of moments and limited dependent variables. Elsevier Science. 1 0
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