Programa del curso

Table of Contents

Objetivos

  • Conocer la teoría sobre la que se fundamentan los métodos para la estimación de relaciones empíricas y la inferencia usando datos de sección cruzada y de panel.
  • Diseñar estrategias econométricas usando los modelos adecuados de acuerdo con la pregunta de investigación.
  • Emplear software para estimar los modelos econométricos apropiados de acuerdo con la naturaleza de los datos disponibles.
  • Conocer los métodos que se emplean en la investigación económica actual.

Referencias

El curso se basa en los siguientes textos:

  • Angrist, J.D. y Pischke, J.S. (2013). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricists Companion. Princeton University Press.
  • Angrist, J.D. y Pischke, J.S. (2014). Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press.
  • * (CT) Cameron, A.C. y Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics: Methods and applications. Oxford University Press.
  • Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton University Press.
  • * (W) Wooldridge, J.M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. Segunda edición, MIT Press.

Contenido temático

Unidad 1. Introducción

  • Revisión de fundamentos de estadística y regresión lineal
  • Máxima verosimilitud
  • Mínimos cuadrados no lineales
  • Pruebas de hipótesis
  • Pruebas de especificación y selección de modelos

Unidad 2. Modelos de variable dependiente no continua

  • Modelos de variable dependiente binaria
  • Modelos multinomiales
  • Modelos ordenados
  • Modelos de conteo

Unidad 3. Modelos de selección

  • Modelo de Tobit
  • Modelo de Heckman

Unidad 4. Endogeneidad

  • Variables instrumentales
  • Estimación con instrumentos débiles

Unidad 5. Datos de panel

  • Modelos agrupados
  • Modelos de efectos fijos y de efectos aleatorios
  • Estimadores between y within
  • Estimadores de primeras diferencias y de efectos aleatorios
  • Errores estándar agrupados
  • Modelos de panel con endogeneidad
  • Modelos de panel no lineales

Unidad 6. Extensiones

  • Bootstrap
  • Modelos de riesgo y de sobrevivencia
  • Regresión por cuantiles
  • Métodos semi paramétricos y no paramétricos
  • Modelos de efectos de pares
  • Variables instrumentales shift share
  • Econometría espacial

Evaluación del curso

  • Examen parcial: 30%.
  • Examen final acumulativo: 45%
  • Tareas (4): 20% (5% cada una)
  • Exposición: 5%

Tareas

Cuatro tareas teórico-prácticas. Las tareas deben entregarse de manera individual, pero se recomienda ampliamente colaborar en grupos de estudio. Las tareas deberán entregarse en Teams antes de la fecha y hora señalada. No se aceptarán tareas fuera de tiempo. Por favor, no comprima los archivos en carpetas comprimidas. Las tareas deberán contener dos archivos:

Un primer documento de respuestas donde se incluyan las respuestas a las preguntas teóricas y conceptuales. Este documento puede ser redactado en Word o cualquier otro software, o si lo prefiere, a mano, pero deberá estar impreso en .pdf. En este documento también se deben incluir las respuestas a preguntas sobre conclusiones que se desprenden de las secciones prácticas. Por ejemplo, si una pregunta pide obtener la media de la variable x en cierta base de datos, entonces el documento de respuestas debe incluir la pregunta y respuesta correspondiente: “la media de la variable x es 32.6”. En este documento también deberán incluirse las tablas y gráficas que se soliciten.

Un segundo archivo deberá contener el código replicable usado para generar los resultados de la sección práctica. El código debe también crear las tablas y gráficas solicitadas. Los archivos de código se verificarán para comprobar su replicabilidad.

Software

R será el paquete standard usado en las sesiones prácticas. Más aún, el uso de cualquier software es aceptado siempre que se cumplan con los requisitos de replicabilidad y reportes de las tareas y exámenes.

Exámenes

  • Examen parcial: jueves 7 de octubre de 2021 en el horario de clase
  • Examen final: por definir

Exposición

Cada alumno realizará una presentación de uno de los artículos aplicados marcados con negritas en la lista de lecturas. Cada presentación deberá ser de máximo 15 minutos y deberá incluir el contenido que el presentador considere más relevante. La presentación deberá abordar, mínimamente: 1) el problema a investigar, 2) la metodología empleada, 3) la relación entre la metodología y la teoría vista en el curso, 4) los datos empleados, 5) los principales resultados, y 6) una crítica sobre la validez y las conclusiones del estudio.