Temas Selectos de Métodos Cuantitativos

Ésta es la página del curso optativo de métodos cuantitativos, impartido por Javier Aparicio en el CIDE en el semestre de otoño 2009. Aquí encontrarán información sobre los temas cubiertos en clase, el calendario de lecturas, tareas, ejercicios y otros avisos importantes.

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 centrales 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 (MCO/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 algunas soluciones, así como métodos de máxima verosimilitud y análisis de datos panel. Dependiendo del tiempo disponible cubriremos algunos otros temas selectos.

Logística 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 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 presentaciones powerpoint, 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

Este es el contenido tentativo del curso (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)
   • Supuestos subyacentes
   • Sesgo y eficiencia de OLS
   • 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)
   • Ventajas y desventajas de los datos panel
   • Efectos aleatorios vs. efectos fijos
   • Problemas: heteroscedasticidad, correlación espacial y temporal
7. Variables dependientes limitadas: Métodos de máxima verosimilitud (maximum likelihood estimation, MLE)
   • Variables binarias: logit y probit
   • Variables ordinales: ordered logit y probit
   • Variables nominales: multinomial logit y probit
   • 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).

Bibliografía

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

• Dougherty, Christopher, 2006. Introduction to Econometrics. Oxford University Press, 3rd edition.
• Long, J. Scott, 1997, Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences, Volume 7. Sage Publications. ISBN 0-8039-7374-8. (Creo que existe una versión en español).
• Long, J. Scott and Jeremy Freese, 2001, Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. College Station, TX: Stata Press.
• Wooldridge, Jeffrey M. Introductory Econometrics: A modern approach, South-Western, 2001 ó 2003 (1a ó 2a edición). La primera edición está en español: Introducción a la econometría: un enfoque moderno. Thomson Learning, 2001. [Wooldridge1]
• Wooldridge, Jeffrey M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. Cambridge, MA: MIT Press, 2002. [Wooldridge2]

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 Dougherty (2006) y Long & Freese (2001).

Recursos disponibles en la web:

• Jeffrey M. Wooldridge tiene una serie de presentaciones powerpoint para cada capítulo de su libro Introductory Econometrics.
• Christopher Dougherty, de LSE, también tiene una gran cantidad de muy detallados powerpoints.
• El portal de Stata de UCLA provee información muy valiosa: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/default.htm

Lecturas asignadas