Temas Selectos de Métodos Cuantitativos
Otoño 2009

Francisco Javier Aparicio

Ésta página: http://investigadores.cide.edu/aparicio/metodos.html        E-mail:  javier.aparicio@cide.edu

Ésta es la página del curso optativo de métodos cuantitativos, impartido por Javier Aparicio en el CIDE.
Aquí encontrarán información relevante sobre los temas cubiertos en clase, el calendario de lecturas,
tareas, ejercicios y otros avisos importantes.

Temario / Bibliografía Notas de clase  Datos y Bitácoras Lecturas Asignadas

Temario

Objetivo y motivación

Este curso optativo ofrece una continuación y extensión de algunos temas vistos en la secuencia de “introducción al análisis empírico” y “métodos cuantitativos” del tercer año de la licenciatura en ciencia política y relaciones internacionales.

Los objetivos del curso son al menos cuatro:

  1. Comprender qué tipo de preguntas empíricas pueden responderse usando métodos cuantitativos, y cuáles no tanto.
  2. Profundizar en el uso de métodos tradicionales (OLS) e introducir algunos métodos nuevos (análisis panel, máxima verosimilitud, y simulaciones, etc.)
  3. Aprender cómo pasar de los resultados estadísticos brutos a la interpretación y presentación persuasiva de los mismos.
  4. Un objetivo indirecto del curso será ayudarlos a explotar estos métodos dentro de sus proyectos de tesis o tesina--pero cabe aclarar que este curso no es un sustituto del seminario de tesis ni transfiere responsabilidad del alumno hacia el profesor en cuanto al análisis estadístico de sus tesis.

Comenzaremos con un breve repaso de la lógica subyacente al análisis cuantitativo, el manejo y exploración de bases de datos, y los modelos de regresión lineal (OLS).  Después estudiaremos los problemas más comunes de OLS y sus soluciones, así como métodos de máxima verosimilitud y análisis de datos panel.

Metodología y evaluación

Tendremos una clase por semana los días miércoles de 6:00 a 8:30pm en el salón Santa Fe PB5.  En la primera mitad de la clase discutiremos aspectos teóricos de cada método, comentando las aplicaciones "del mundo real" más comunes en la literatura empírica.  Luego de un breve receso, en la segunda mitad de la clase tendremos una sesión práctica con Stata donde aplicaremos los conceptos vistos ese mismo día.  Sobra decir que la mayor carga del curso recaerá en cada uno de ustedes y del tiempo que dediquen a las prácticas en el laboratorio y leyendo la literatura relevante.

A lo largo del curso usaremos Stata versión 8 o 9, disponible en los laboratorios de cómputo del CIDE. Quizá puedan conseguir la versión 10, que es 100% compatible y no les producirá conflicto alguno.  Las bitácoras, ejercicios y datos usados durante las sesiones prácticas estarán disponibles aquí: http://investigadores.cide.edu/aparicio/data/

El curso será evaluado mediante una serie de tareas y ejercicios estadísticos (con sus correspondientes reportes escritos) sobre los temas que vayamos cubriendo en clase.  Los detalles adicionales se explicarán en clase.

Temario tentativo

El contenido tentativo del curso es como sigue (esta lista variará dependiendo del ritmo con que avancemos, y de los temas que más interesen al grupo):

  1. Lógica del análisis empírico cuantitativo (repaso)
  2. Manejo y exploración de bases de datos (repaso)
  3. Variables continuas: Regresión lineal multivariada (OLS)
    1. Supuestos subyacentes
    2. Sesgo y eficiencia de OLS
    3. Problemas: variables omitidas, sesgo muestral, heteroscedasticidad, y autocorrelación
  4. Especificación y diagnóstico de modelos y pruebas de hipótesis
  5. Efectos interactivos y cambios estructurales
  6. Análisis de datos panel con variables continuas (panel OLS)
    1. Ventajas y desventajas de los datos panel
    2. Efectos aleatorios vs. efectos fijos
    3. Problemas: heteroscedasticidad, correlación espacial y temporal
  7. Variables dependientes limitadas: Métodos de máxima verosimilitud (maximum likelihood estimation, MLE)
    1. Variables binarias: logit y probit
    2. Variables ordinales: ordered logit y probit
    3. Variables nominales: multinomial logit y probit
    4. Conteo de eventos: poisson y binomial negativo
  8. Análisis de datos panel con variables categóricas
  9. Simulación e interpretación de resultados de modelos de máxima verosimilitud (Clarify y Spost)
  10. Variables censuradas (tobit) y modelos de selección muestral (heckit)
  11. Otros temas selectos (por definir y sólo si el tiempo lo permite).

 

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Bibliografía

Esta es una bibliografía básica--algunas lecturas y artículos adicionales serán proporcionados a lo largo del curso.

La mayor parte del curso será a nivel de Wooldridge1, el cual ofrece una muy buena introducción a métodos de regresión en general.  El análisis de datos panel será al nivel de los capítulos 13 y 14 de Wooldridge1, y algunos temas avanzados provendrán de Wooldridge2. El tratamiento teórico de métodos de máxima verosimilitud seguirá a Long (1997) y Long & Freese (2001).

Recursos disponibles en la web:

 

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Lecturas asignadas

14-ago Dougherty (2002). Introduction to Econometrics, 2nd ed.
Review: Random variables and sampling theory.

Wooldridge1, cap. 1. (presentaciones powerpoint en inglés)

Powerpoints de la clase:
Repaso de estadística  / Cap. 1 - Introducción

21-ago Wooldridge1, cap. 2 -- Regresión lineal simple.
Powerpoint de la clase
28-ago Wooldridge1, cap. 3 -- Regresión lineal multivariada, supuestos Gauss-Markow.
Powerpoint de la clase
2-sep Wooldridge1, cap. 4 -- Inferencia y pruebas de hipótesis.
Powerpoints de Wooldridge (2001)
9-sep Wooldridge1, cap. 6 -- Forma funcional, bondad de ajuste, residuales
Powerpoints de Wooldridge (2001)
23-sep Wooldridge1, cap. 7 -- Variables dummy, categóricas y efectos interactivos.
Powerpoints de Wooldridge (2001)
30-sep Wooldridge1, cap. 8 -- Heteroscedasticidad
Powerpoints de Wooldridge (2001)
7-oct Métodos panel para variables continuas

Wooldridge1, caps. 13 y 14 -- Métodos panel, efectos fijos y aleatorios.
Powerpoints de Wooldridge (2001)

Márquez, Javier. 2005.  "Diagnostico y especificación de modelos panel en stata"

14-oct

Dougherty (2006). Introduction to Econometrics, 3rd ed.
Chapter 14. Introduction to Panel Data Models

Dougherty powerpoints:

21-oct  

 

 

28-oct Máxima Verosimilitud / Variables dependientes limitadas

Wooldridge1, cap. 17.

Dougherty (2006). Introduction to Econometrics, 3rd ed.
Ch. 10: Binary choice, limited dependent models, and maximum likelihood estimation.

4-nov William Greene:  Measures of fit in binary choice models

Long, J. Scott and Jeremy Freese, 2001, Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. caps. 5 y 6.

11-nov Gary King, Michael Tomz, and Jason Wittenberg. "Making the Most of Statistical Analyses: Improving Interpretation and Presentation," American Journal of Political Science, Vol. 44, No. 2 (April, 2000): 341-355.

Clarify: Software for Interpreting and Presenting Statistical Results (version pdf).

18-nov  
25-nov  
   
 
 
 

 

Notas de clase

 

Miércoles 14 de Agosto

Presentación del curso y del temario.  Hicimos un breve repaso de probabilidad y estadística, seguido de una introducción a la lógica de la investigación cuantitativa.

 

 

Tareas

Las tareas y datos requeridos estarán disponibles en la página de datos del curso:  http://investigadores.cide.edu/aparicio/data/

 

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Última revisión: Sep. 23, 2009.