9 secciones
29 lecciones
8 semanas
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PRESENTACIÓN DEL CURSO
2
1.1
Presentación del sílabo
1.2
Instalar Rstudio
SESIÓN 1: INTRODUCCIÓN A LA EVALUACIÓN DE IMPACTO
3
2.1
Conceptos básicos de evaluación de impacto
2.2
Diseño cuasiexperimental
2.3
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje sobre evaluación de impacto.
SESIÓN 2: BALANCE DE COVARIABLES
4
3.1
Estructura de microdatos.
3.2
Balance de covariables
3.3
Test de Medias de características observables
3.4
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje para elaborar el balance de covariables.
SESIÓN 3: MODELO LOGIT
3
4.1
Estructura del modelo logit.
4.2
Estimación y evaluación del modelo logit.
4.3
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje para elaborar el modelo logit.
SESIÓN 4: MODELO PROBIT
3
5.1
Estructura del modelo probit.
5.2
Estimación y evaluación del modelo probit. ▪
5.3
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje para elaborar el modelo probit.
SESIÓN 5: PROPENSITY SCORE MATCHING KERNEL
3
6.1
Estructura del propensity score matching kernel.
6.2
Estimación y evaluación del propensity score matching kernel.
6.3
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje para elaborar el propensity score matching kernel
SESIÓN 6: PROPENSITY SCORE MATCHING VECINO MÁS CERCANO
3
7.1
Estructura del propensity score matching vecino más cercano
7.2
Estimación y evaluación del propensity score matching vecino más cercano
7.3
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje para elaborar el propensity score matching vecino más cercano.
SESIÓN 7:PROPENSITY SCORE MATCHING ESTRATIFICACIÓN
3
8.1
Estructura del propensity score matching estratificación.
8.2
Estimación y evaluación del propensity score matching estratificación.
8.3
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje para elaborar el propensity score matching estratificación
SESIÓN 8: MODELOS DE EQUILIBRIO GENERAL DINÁMICO ESTOCÁSTICO (DSGE)
5
9.1
Estructura del DSGE
9.2
Estacionariedad de las series
9.3
Estimación y evaluación DSGE
9.4
ChatGPT, DeepSeek y otros: Lenguaje en EViews del DSGE.
9.5
Examen final (Del 25 de junio al 2 de julio del 2025) (8 horas)
IA PARA LA MEDICIÓN DE LA POBREZA CON PYTHON
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