Profesor: Juan Palomino 📭 [email protected]
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Objetivo: El curso busca que el estudiante domine temas econométricos (heterocedasticidad, autocorrelación, variables instrumentales, ecuaciones simultáneas) a través de ejemplos aplicados usando softwares como Stata, Rstudio y Colab.
📁 Clase 1: Perturbaciones No Esféricas - Heterocedasticidad
📁 Clase 4: Ecuaciones Simultáneas
- 📌 Evaluación Parcial (65%)
- 📌 Trabajo Grupal (35%).
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📕 Gujarati, D., & Porter, D. (2010). Econometría (quinta edición). México: Editorial Mc. Graw Hill.
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📕 Greene, W. H. (2018). Econometric analysis (Eight Edition).
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📕 Hayashi, F. (2000). Econometrics. 2000. Princeton University Press.
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📕 Hill, R. C., Griffiths, W. E., & Lim, G. C. (2018). Principles of econometrics. John Wiley & Sons.
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📗 Introduction to Econometrics with R: Libro online con herramientas útiles para empezar a estudiar modelos econométricos con R.
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📗 Econometrics Academy: La Academia de Econometría es una plataforma educativa cuyo fin es ofrecer educación gratuita sobre Econometría.
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📘 Cunningham, S. (2021). Causal inference. In Causal Inference. Yale University Press.: Libro online que presenta métodos necesarios para llegar a respuestas significativas a las preguntas de causalidad, utilizando una variedad de técnicas de modelado e instrucciones de codificación para los lenguajes de programación R y Stata.
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📘 R para Ciencia de Datos: Libro base para el uso de R, aquí podrán ver que la plataforma de Rstudio no es solo para el análisis estadístico, sino que de procesamiento de datos y reporte (versión en español).
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📙 AnalizaR Datos Políticos: Manual con herramientas y tips prácticos para analizar datos políticos.
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📙 UCLA: Espacio para aprender estadística y programación.
Para aquellos que inician y para los que alguna vez fuimos nuevos en Stata y RStudio sirve bastante ver las preguntas/respuestas de otros programadores en las comunidades de Stata: