SESIÓN 1: INTRODUCCIÓN A EVIEWS

• Objetivo:
  • Presentar y analizar la interfaz y los objetos del software EViews.
• Temas:
  • Interfaz de EViews
  • Ventanas de EViews
  • Objetos en EViews
  • Operaciones con objetos
• Ejemplos:
  • Iniciar en EViews
  • Creación de un Workfile
  • Generar un escalar
  • Elaboración de una matriz en Eviews - Parte 1
  • Elaboración de una matriz en Eviews - Parte 2

SESIÓN 2: INTRODUCCIÓN DE DATOS

• Objetivo: 
  • Utilizar el software EViews para la obtención de los datos.
• Temas:
  • Inserción directa de datos al programa
  • Copiar y pegar datos
  • Importar datos
  • Exportar datos
  • Abrir y guardar archivo en EViews
• Ejemplos:
  • Importación de datos de excel
  • Exportación de datos
  • Copiar data a Eviews
  • Importación de datos - Parte 2
  • Abrir y guardar datos en Eviews

SESIÓN 3: TRANSFORMACIÓN Y DESCRIPCIÓN DE VARIABLES

• Objetivo:
  • Presentar y transformar variables para su descripción y utilización en los modelos econométricos.
• Temas:
  • Transformación de una variable
  • Inspección de variable
  • Representación gráfica de las series
• Ejemplos:
  • Histograma
  • Gráfico de variables
  • Transformación - Parte 1
  • Transformación - Parte 2
  • Transformación y gráfico

SESIÓN 4: MODELO DE REGRESIÓN LINEAL

• Objetivo:
  • Explicar las bases de un modelo de regresión lineal y estimarlo en EViews.
• Temas:
  • Modelo de regresión lineal
  • Supuestos del modelo de regresión 
  • Estimación MCO
  • Propiedades de los estimadores MCO
  • Bondad de ajuste 
  • Significancia de los estimadores
• Ejemplos:
  • Modelo de regresión bivariado
  • Modelo de regresión multivariado
  • Prueba de significancia
  • Test de wald
  • Test de significancia global

SESIÓN 5: MODELO ANOVA Y ANCOVA

• Objetivo:
  • Detallar cómo estimar modelos con variables cualitativas ANOVA y ANCOVA.
• Temas:
  • Creación de variable dummy
  • Modelo ANOVA
  • Modelo ANCOVA
• Ejemplos:
  • Estimar modelo ANOVA
  • Estimar modelo ANCOVA
  • Creación de las variables de interacción
  • Modelo ANOVA con variable de interacción
  • Modelo ANCOVA con variable de interacción

SESIÓN 6: PROBLEMA DE LA NORMALIDAD EN LOS ERRORES

• Objetivo:
  • Explicar cómo identificar y corregir el problema de la normalidad en los errores.
• Temas:
  • ¿En qué consiste la normalidad?
  • Test de normalidad
  • Solución al problema
• Ejemplos:
  • Estimación de un modelo
  • Test de Jarque-Bera
  • Solución
  • Test de normalidad - Parte 1
  • Test de normalidad - Parte 2

SESIÓN 7:  ESPECIFICACIÓN Y FORMA FUNCIONAL

• Objetivo:
  • Explicar cómo reconocer el problema de una especificación errónea en el modelo de regresión lineal.
• Temas:
  • Forma funcional
  • Omisión de variables relevantes
  • Inclusión de variables irrelevantes
  • No linealidad en las variables e identificación
• Ejemplos:
  • Problema de variables omitidas
  • Problema de incluir variables irrelevantes
  • Test de ramsey
  • Solución para especificaciones - Parte 1
  • Solución para especificaciones - Parte 2

SESIÓN 8: EL PROBLEMA DE LA MULTICOLINEALIDAD

• Objetivo:
  • Presentar el problema de la multicolinealidad en un modelo de regresión lineal.
• Temas:
  • ¿Qué es la multicolinealidad?
  • Trampa de las variable dummy
  • Detección de la multicolinealidad
  • Solución de la multicolinealidad
• Ejemplos:
  • Matriz de dispersión
  • Matriz de correlación
  • Factor de inflación de varianza
  • Índice de condicionalidad
  • Correlación de multicolinealidad

SESIÓN 9: HETEROCEDASTICIDAD

• Objetivo:
  • Explicar cómo testear la heterocedasticidad en un modelo de regresión lineal.
• Temas:
  • ¿Qué es la heterocedasticidad?
  • Gráfico de la detección de la heterocedasticidad 
  • Test para la detección de la heterocedasticidad 
  • Mínimos cuadrados generalizados
  • Varianza de White
• Ejemplos
  • Test de BREUSCH-PAGAN
  • Test de ARCH
  • Test de White
  • Test de GLEJSER
  • Corrección de heterocedasticidad

SESIÓN 10:  EL PROBLEMA DE LA CORRELACIÓN SERIAL

• Objetivo:
  • Explicar cómo contrastar el problema de correlación en R.
• Temas:
  • ¿Qué es la correlación serial?
  • Detección de la autocorrelación
  • Soluciones a la autocorrelación
• Ejemplos:
  • Test DURBIN WATSON
  • Test de BREUSCH-GODFREY
  • Corregir autocorrelación - Parte 1
  • Corregir autocorrelación - Parte 2
  • Corregir autocorrelación - Parte 3

Plan de estudios actualizado el 13 de diciembre del 2023