Microeconometría - EF73 - 202102

Descripción del Articulo

Descripción: El curso es obligatorio para las carreras de la Facultad de Economía. Se enfoca en la profundización de conceptos relacionados con el análisis econométrico de datos transversales y longitudinales aplicados a la teoría económica. En particular, se presenta la lógica, supuestos, consecuen...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Alpiste Tuesta, Fernando Miguel, Fernandez Grau, Edwin Leonardo, Ledesma Goyzueta, Luis Manuel, Mora Ruiz, César David
Formato: informe técnico
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/662661
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/662661
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:EF73
id UUPC_3440bf9e13602c45a1664ff6fa9e1b4d
oai_identifier_str oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/662661
network_acronym_str UUPC
network_name_str UPC-Institucional
repository_id_str 2670
spelling d468eff30fc13cf6b1465ccf3710647a300e7dff5838be765e5fcaddaeb7d364c2050011a51e17ec701415cf7bfa17ff7b3910300fac5b7412c2dfccdf43386e8a84bb47b300Alpiste Tuesta, Fernando MiguelFernandez Grau, Edwin LeonardoLedesma Goyzueta, Luis ManuelMora Ruiz, César David2022-11-06T16:33:47Z2022-11-06T16:33:47Z2021-08http://hdl.handle.net/10757/662661Descripción: El curso es obligatorio para las carreras de la Facultad de Economía. Se enfoca en la profundización de conceptos relacionados con el análisis econométrico de datos transversales y longitudinales aplicados a la teoría económica. En particular, se presenta la lógica, supuestos, consecuencias, aplicaciones y limitaciones de metodologías correlacionales que permiten analizar casos de variables dependientes dicotómicas, multinomiales, con problemas de endogeneidad, y con información limitada; metodologías para análisis de datos longitudinales; y se introducen los principales elementos de metodologías para análisis causal (o de Evaluación de Impacto). Propósito: Es un curso propone desarrollar la habilidad de contrastar hipótesis teóricas mediante el uso de información empírica; manejando programas estadístico-econométricos como Stata©. Busca desarrollar las competencias generales de pensamiento crítico (al Nivel 2), Razonamiento cuantitativo (al Nivel 3) y Manejo de la información (al Nivel 3), y la competencia específica de investigación económica (al Nivel 3).application/pdfspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCEF73Microeconometría - EF73 - 202102info:eu-repo/semantics/report2022-11-06T16:33:47ZPublicationORIGINALEF73_Microeconometria_202102.pdfapplication/pdf19153https://upc.dspace7.openrepository.com/bitstreams/a2ef4642-20da-5ec0-99ac-c38c2f86337a/download9b676c32934896382ca7e3b22f7111bbMD51THUMBNAILEF73_Microeconometria_202102.pdf.jpgEF73_Microeconometria_202102.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg52463https://upc.dspace7.openrepository.com/bitstreams/4b51a900-00ae-5e62-96a7-976cc9947224/download81bb777e50e0db3ad4b577b4fd44f682MD53TEXTEF73_Microeconometria_202102.pdf.txtEF73_Microeconometria_202102.pdf.txtExtracted texttext/plain17788https://upc.dspace7.openrepository.com/bitstreams/aade3514-c9d2-5de8-b8cc-0343d1ab0b55/download32da81177dbe4041162db655def70740MD5210757/662661oai:upc.dspace7.openrepository.com:10757/6626612022-11-08 04:25:15.727open.accesshttps://upc.dspace7.openrepository.comRepositorio académico upcrepositorioacademico@upc.edu.pe
dc.title.none.fl_str_mv Microeconometría - EF73 - 202102
title Microeconometría - EF73 - 202102
spellingShingle Microeconometría - EF73 - 202102
Alpiste Tuesta, Fernando Miguel
EF73
title_short Microeconometría - EF73 - 202102
title_full Microeconometría - EF73 - 202102
title_fullStr Microeconometría - EF73 - 202102
title_full_unstemmed Microeconometría - EF73 - 202102
title_sort Microeconometría - EF73 - 202102
author Alpiste Tuesta, Fernando Miguel
author_facet Alpiste Tuesta, Fernando Miguel
Fernandez Grau, Edwin Leonardo
Ledesma Goyzueta, Luis Manuel
Mora Ruiz, César David
author_role author
author2 Fernandez Grau, Edwin Leonardo
Ledesma Goyzueta, Luis Manuel
Mora Ruiz, César David
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Alpiste Tuesta, Fernando Miguel
Fernandez Grau, Edwin Leonardo
Ledesma Goyzueta, Luis Manuel
Mora Ruiz, César David
dc.subject.none.fl_str_mv EF73
topic EF73
description Descripción: El curso es obligatorio para las carreras de la Facultad de Economía. Se enfoca en la profundización de conceptos relacionados con el análisis econométrico de datos transversales y longitudinales aplicados a la teoría económica. En particular, se presenta la lógica, supuestos, consecuencias, aplicaciones y limitaciones de metodologías correlacionales que permiten analizar casos de variables dependientes dicotómicas, multinomiales, con problemas de endogeneidad, y con información limitada; metodologías para análisis de datos longitudinales; y se introducen los principales elementos de metodologías para análisis causal (o de Evaluación de Impacto). Propósito: Es un curso propone desarrollar la habilidad de contrastar hipótesis teóricas mediante el uso de información empírica; manejando programas estadístico-econométricos como Stata©. Busca desarrollar las competencias generales de pensamiento crítico (al Nivel 2), Razonamiento cuantitativo (al Nivel 3) y Manejo de la información (al Nivel 3), y la competencia específica de investigación económica (al Nivel 3).
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-11-06T16:33:47Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-11-06T16:33:47Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-08
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/report
format report
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10757/662661
url http://hdl.handle.net/10757/662661
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Repositorio Académico - UPC
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPC-Institucional
instname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
instacron:UPC
instname_str Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
instacron_str UPC
institution UPC
reponame_str UPC-Institucional
collection UPC-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://upc.dspace7.openrepository.com/bitstreams/a2ef4642-20da-5ec0-99ac-c38c2f86337a/download
https://upc.dspace7.openrepository.com/bitstreams/4b51a900-00ae-5e62-96a7-976cc9947224/download
https://upc.dspace7.openrepository.com/bitstreams/aade3514-c9d2-5de8-b8cc-0343d1ab0b55/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 9b676c32934896382ca7e3b22f7111bb
81bb777e50e0db3ad4b577b4fd44f682
32da81177dbe4041162db655def70740
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio académico upc
repository.mail.fl_str_mv repositorioacademico@upc.edu.pe
_version_ 1868262197482749952
score 13.0755415
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).