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en Economía
2016 - I
Ciclo
EC-4300 Microeconometría/ XE-0372 Seminario de Investigación
Económica III - I - 2016
Créditos:
3
Ciclo en el
plan de
estudios:
Modalidad:
Presencial
Horario:
Horario de
laboratorio:
Requisitos:
EC-4200 / XE-0271 / CI0108 / XE-0270
Correquisitos
PROFESOR(A)
Nombre Profesor(a):
Yanira Xirinachs-Salazar
Correo electrónico:
yanira.xirinachs@ucr.ac.cr
DESCRIPCIÓN
Este curso hace un recuento de los principales modelos utilizados en el análisis de
los datos microeconómicos. Se estudia desde del punto de vista teórico el
funcionamiento de los modelos y se aplican utilizando como herramienta,
principalmente, el software STATA.
OBJETIVO GENERAL
Se espera que al finalizar este curso el estudiante sea capaz de utilizar métodos
econométricos para el análisis de datos microeconómicos y su aplicación en la
realización de investigaciones .
OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Estudiar los principales instrumentos para el análisis de datos longitudinales
(paneles de datos)



Estudiar los principales instrumentos para el análisis de variables discretas y
cualitativas.
Introducir los experimentos y cuasi-experimentos
Analizar datos utilizando el programa STATA.

CONTENIDOS

Análisis de Datos Longitudinales
Combinación de cortes transversales
Datos de panel
Wooldridge, 2010, Cap. 13 y 14
Green, 2003, Cap. 13

Variables de respuesta categórica o limitada
Estructura de datos microeconómicos
Uso de datos microeconómicos
Estimador de máximo verosimilitud
Long, 1997, Cap 1 y 2
Long y Freese, 2014, Cap 4

Modelos con variable de respuesta dicotómica: Logit y Probit
Problemas de Estimación con modelos de probabilidad lineal
Modelos de utilidad aleatoria
Estimación por máximo verosimilitud
Efectos marginales
Long, 1997, Cap 3
Long y Freese, 2014, Cap 5 y 6

Modelos multinomiales, ordenados y condicionales
Estimación
Efectos Marginales
Cambios discretos en probabilidad
Long, 1997, Cap. 6
Long y Freese, 2014, Cap 7 y 8

Modelos con datos censurados o truncados
Estimación
Interpretación
Long, 1997, Cap 7 y 8
Long y Freese, 2014, Cap 9

Experimentos y Cuasi-experimentos
Resultados potenciales y efectos causales
Tratamiento y validación
Cuasi-Experimentos y problemas potenciales asociados
Estimación en Experimentos y Cuasi-Experimentos
Stock y Watson, 2011, Cap 13
Gertler, P. (2004) Do Conditional Cash Transfers Improve Child Health?
Evidence from PROGRESA´s Control Randomized Experiment, Health, Health
Care, and Economic Development, Vol.94.No2 p336-341
Krueger, A.B. (1999) Experimental Estimates of Education Production
Functions, The Quarterly Journal of Economics, May 1999, p. 497-532
METODOLOGÍA
El curso se divide en clases magistrales, los viernes de 2:00 a 4:50, y laboratorio, los
miércoles de 11:00 a 12:50. Durante las clases magistrales se estudian los modelos
teóricos y se analizan los artículos que utilizan los métodos propuestos. En las
clases de laboratorio se hará uso de las bases de datos como ENIGH, Encuesta
Permanente de Empleo y CRELES, para realizar aplicaciones prácticas de los
modelos propuestos. Durante el curso los estudiantes deben realizar una serie de
tareas en grupo, por lo que deben definir, en la primera semana de clase, el grupo
con el que trabajarán durante todo el semestre. La principal tarea a realizar es la
parte práctica de los exámenes. En cada uno de los temas se asignará un artículo,
en la medida de lo posible relacionado con los cursos optativos, que será revisado
por el estudiante antes de la clase y se discutan los aspectos técnicos relacionados
con la metodología utilizada.
EVALUACIÓN
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
I Parcial (individual) 25%
I Parcial-Práctico (grupal) 10%
II Parcial (individual) 25%
II Parcial-Práctico (grupal) 10%
Exámenes Cortos y Tareas 20%
Laboratorio (Tareas) 10%

ESPECIFICACIONES DE LA EVALUACIÓN
La asistencia a los laboratorios no es obligatoria. La parte práctica de los exámenes
parciales se deben desarrollar en grupo, el grupo es responsable de las respuestas
ofrecidas, los estudiantes definirán los grupos de trabajo para TODO el semestre.
Los exámenes cortos y tareas teóricas serán evaluadas a través de la plataforma
moodle. Las tareas de laboratorio de igual forme se entregan a través de la
plataforma moodle.
BIBLIOGRAFÍA

Long, J.S. (1997). Regression Models for Categorical and Limited dependent
Variables. London, UK: SAGE Publications.



Long, J.S & Freese, J. (2014) Regression Models for Categorical Dependent
Variables Using Stata (Thrid Edition ed) Tesas, USA: Sata Press.
Stock, J.H., & Watson, M.W. (2011). Introduction to Econometrics (Third
Edition ed.). Boston, MA, USA: Addison-Wesley.
Wooldridge, J.M (2010). Introducción a la economía: Un enfoque moderno.
México DF, México: CENGAGE, Learning.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA



Cameron, A., & Trivedi, P. (2009). Microeconometrics Using Stata. Texas: A
Stata Press Publication.
Cameron, A., & Trivedi, P. (2005). Microeconometrics: Methods and
Applications. Cambridge, UK: Cambridge Unversity Press.
Green, W. H. (2003). Econometric Analysis. New Jersey, NJ, USA: Ptentice
Hall.

CRONOGRAMA DEL CURSO

Semana 1
03-11-16
Discusión de la carta al estudiante. Definición de Grupos de Trabajo.
Introducción al análisis de datos longitudinales

Semana 2
03-18-16
Combinación de Cortes Transversales

Semana 3
03-25-16
SEMANA SANTA

Semana 4
04-01-16
Datos de Panel

Semana 5
04-08-16
Variables de Respuesta Categórica o Limitada. Datos Microeconómicos y
Estimación Maximo Verosímil

Semana 6
04-15-16
Variables de Respuesta Categórica o Limitada. Estimación Maximo Verosímil

Semana 7
04-22-16
Modelos Logit y Probit. Estimación

Semana 8
04-29-16
Modelos Logit y Probit. Efectos Marginales

Semana 9
05-06-16
Modelos Multinomiales

Semana 10
05-13-16
Modelos Multinomiales

Semana 11
05-20-16
Modelos Censurados y Truncados

Semana 12
05-27-16
Modelos Censurados y Truncados. Modelo Tobit

Semana 13
06-03-16
Modelos Censurados y Truncados. Modelo Heckman
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Semana 14
06-10-16
Experimentos y Cuasi-Experimentos

Semana 15
06-17-16
Experimentos y Cuasi-Experimentos. Tratamiento y Validación

Semana 16
06-24-16
Experimentos y Cuasi-Experimentos. Estimación