Curso Gratuito Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel + Titulación Propia Universitaria de Excel Avanzado 2016 con 4 Créditos ECTS

Duración: 310
Modalidad: Online
EURO58e33084c4b7b
Valoración: 4.8 /5 basada en 33 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel + Titulación Propia Universitaria de Excel Avanzado 2016 con 4 Créditos ECTS:

Este Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel y de Excel Avanzado 2016 te 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. Asimismo conocerás en profundidad las funciones de Excel 2016.

A quién va dirigido:

El presente Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel y de Excel Avanzado 2016 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.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel + Titulación Propia Universitaria de Excel Avanzado 2016 con 4 Créditos ECTS:

- 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. - Recordar el funcionamiento de una hoja de cálculo. - Aprender a realizar las operaciones más avanzadas de Excel 2016. - Editar datos y fórmulas con Excel. - Trabajar con tablas y listas de datos. - Analizar los datos. - Utilizar bases de datos, gráficos, diagramas, funciones lógicas, etc. - Publicar datos. - Conocer otras funciones de interés menos básicas de Excel 2016, etc.

Salidas Laborales:

Dirección o gestión de empresas. Banca e instituciones financieras. Docencia. Economía. Investigación.

 

Resumen:

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. Con este Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel y de Excel Avanzado 2016 obtendrás una formación especializada en la econometría y en el uso de Excel.

Titulación:

Doble Titulación: - Titulación de Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel con 200 horas expedida por Euroinnova Business School y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales- Titulación Propia Universitaria en Excel Avanzado 2016 con 4 Créditos Universitarios ECTS con 110 horas

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:


PARTE 1. MICROECONOMETRÍA

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
  4. - El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)

    - Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario

    - Distribución muestral del vector de residuos, e

    - El estimador de la varianza del término de perturbación

  5. Inferencia estadística del MRLM II
  6. - Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza

    - Contraste de significación del modelo

  7. Sumas de cuadrados, análisis de la varianza y R2
  8. El proceso de predicción
  9. Estimación restringida
  10. - Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis

  11. Contrastes de cambio estructural, linealidad y normalidad
  12. 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
  7. - El factor de inflación de la varianza (FIV)

    - El número de condición

    - Contradicción entre los tests individuales de la t y el test conjunto de la F

    - Descomposición de la varianza del estimador

  8. Posibles soluciones a la multicolinealidad
  9. - Incorporación de nueva información

    - Especificación de un nuevo modelo

    - 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
  6. - La naturaleza de la relación entre las variables

    - La transformación de variables

    - La omisión de variables relevantes

  7. Métodos de estimación en presencia de heteroscedasticidad
  8. - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación conocida

    - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación desconocida 154

  9. Contrastes de heteroscedasticidad
  10. - El contraste de Goldfeld-Quandt

    - El contraste de Breusch-Pagan

    - El contraste de White

  11. Autocorrelación
  12. - La existencia de ciclos y/o tendencias

    - Relaciones no lineales

    - La omisión de variables relevantes

  13. Esquemas lineales con comportamiento autocorrelacionado
  14. Métodos de estimación en presencia de autocorrelación
  15. - El método de Cochrane-Orcutt

    - El método de Prais-Winsten

    - El método de Durbin

  16. Contrastes de autocorrelación
  17. - El contraste de Durban-Watson

    - El contraste de Godfrey

    - Las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) de los residuos

    - Contrastes de Box-Pierce y Ljung-Box

UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA.
  1. Introducción
  2. Modelos de elección discreta (variable dependiente dicotómica)
  3. - Modelo lineal de probabilidad

  4. Especificación e inferencia de los modelos Probit y Logit
  5. - Método de estimación por máxima verosimilitud

    - Residuos generalizados

    - Bondad de Ajuste

    - Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)

  6. Contrastes de hipótesis (Test de razón de verosimilitud), Test de Wald y de Multiplicadores de Lagrange)
  7. - El Contraste de Razón de Verosimilitud

    - El Contraste de Wald

    - Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de ?Score?

    - Comparación entre los Tests de RV, W, ML

  8. Modelos de respuesta múltiple: Modelos Logit Condicional (MLC) y Multinomial (MLM)
  9. - La hipótesis de la utilidad aleatoria

    - Modelo Logit Condicional (MLC)

    - Modelo mixto

    - El modelo Logit multinomial

    - 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)
  2. - Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud

    - Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad

  3. Variaciones del Modelo Tobit Standard
  4. Generalización del Modelo Tobit: Modelos bivariantes
  5. - Modelo de ?dos partes?

    - El modelo de ?doble valla? (Cragg, 1791)

    - El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)

    - Modelos de Infrecuencia de compra

  6. 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
  4. - Estimador MCO (Modelo sin efectos)

    - Estimadores entre-grupos

    - Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales

    - Estimación MCG para los efectos individuales

    - Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales

    - Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales

  5. Contrastes de especificación en el modelo estático
  6. - Contraste de homogeneidad del panel

    - Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos

    - Estimación robusta

    - Contraste de nulidad de los efectos aleatorios

    - Contraste entre efectos fijos o aleatorios

  7. El modelo dinámico
  8. Contrastes de especificación en el modelo dinámico
  9. - Contraste para la autocorrelación de la perturbación

    - Contraste para la sobreidentificación de instrumentos

  10. EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Microeconometría Introducción y aplicaciones con Excel. Autores: Jordi Arcarons y Samuel Calonge. Publicado por Delta Publicaciones

PARTE 2. EXCEL AVANZADO

MÓDULO 1. MICROSOFT EXCEL 2016. NIVEL AVANZADO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS
  1. Introducción
  2. Elementos de la interfaz
  3. Introducción y edición de datos
  4. Establecimiento de formato
  5. Trabajo con múltiples hojas
  6. Creación de gráficos
  7. Personalización
  8. La ayuda, un recurso importante
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EDICIÓN DE DATOS Y FÓRMULAS
  1. Introducción
  2. Tipos de datos
  3. Introducción de datos
  4. Referencias a celdillas
  5. Presentación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TABLAS Y LISTAS DE DATOS
  1. Introducción
  2. Datos de partida
  3. Totalizar y resumir
  4. Filtrar y agrupar los datos
  5. Tablas dinámicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS
  1. Introducción
  2. Configuración de herramientas de análisis
  3. Tablas con variables
  4. Funciones para hacer pronósticos
  5. Simulación de escenarios
  6. Persecución de objetivos
  7. La herramienta Solver
  8. Otras herramientas de análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS
  1. Introducción
  2. Obtención de datos
  3. Edición de bases de datos
  4. Funciones de bases de datos
  5. Asignación XML
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GRÁFICOS Y DIAGRAMAS
  1. Generación de gráficos
  2. Inserción de minigráficos
  3. Personalización de máximos y mínimos
  4. Inserción de formas
  5. Imágenes
  6. Elementos gráficos e interactividad
  7. SmartArt
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PUBLICACIÓN DE DATOS
  1. Impresión de hojas
  2. Publicar libros de Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES LÓGICAS
  1. Relaciones y valores lógicos
  2. Toma de decisiones
  3. Anidación de expresiones y decisiones
  4. Operaciones condicionales
  5. Selección de valores de una lista
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BÚSQUEDA DE DATOS
  1. Manipulación de referencias
  2. Búsqueda y selección de datos
  3. Transponer tablas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS FUNCIONES DE INTERÉS
  1. Manipulación de texto
  2. Trabajando con fechas
  3. Información diversa
UNIDAD DIDÁCTICA 11. ACCESO A FUNCIONES EXTERNAS
  1. Registro de funciones externas
  2. Invocación de funciones
  3. Macros al estilo de Excel 4.0
  4. Libros con macros
UNIDAD DIDÁCTICA 12. MACROS Y FUNCIONES
  1. Registro y reproducción de macros
  2. Administración de macros
  3. Definición de funciones
UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A VBA
  1. El editor de Visual Basic
  2. El editor de código
  3. La ventana Inmediato
  4. Un caso práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 14. VARIABLES Y EXPRESIONES
  1. Variables
  2. Expresiones
UNIDAD DIDÁCTICA 15. ESTRUCTURAS DE CONTROL. EL MODELO DE OBJETOS DE EXCEL
  1. Valores condicionales
  2. Sentencias condicionales
  3. Estructuras de repetición
  4. Objetos fundamentales de Excel
  5. Otros objetos de Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 16. MANIPULACIÓN DE DATOS
  1. Selección de una tabla de datos
  2. Manipulación de los datos
  3. Inserción de nuevos datos
  4. La solución completa
UNIDAD DIDÁCTICA 17. CUADROS DE DIÁLOGO
  1. Cuadros de diálogo prediseñados
  2. Cuadros de diálogo personalizados
  3. Una macro más atractiva y cómoda
  4. Iniciación del cuadro de diálogo
UNIDAD DIDÁCTICA 18. TRABAJO EN GRUPO
  1. Compartir un libro
  2. Comentarios a los datos
  3. Control de cambios
  4. Herramientas de revisión
UNIDAD DIDÁCTICA 19. DOCUMENTOS Y SEGURIDAD
  1. Limitar el acceso a un documento
  2. Seguridad digital
UNIDAD DIDÁCTICA 20. PERSONALIZACIÓN DE EXCEL
  1. Parámetros aplicables a libros y hojas
  2. Opciones de entorno
  3. La cinta de opciones
  4. Crear fichas y grupos propios
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