Curso de Posgrado de Métodos Cuantitativos para la Economía Agraria - UNC - Universidad Nacional de Córdoba
Curso de Posgrado de Métodos Cuantitativos para la Economía Agraria
La carrera Curso de Posgrado de Métodos Cuantitativos para la Economía Agraria es uno de los Cursos Cortos de Ciencias Agrarias que dicta la Universidad Nacional de Córdoba
Duración
El título de Curso de Posgrado de Métodos Cuantitativos para la Economía Agraria es el título que otorga la Universidad Nacional de Córdoba para la carrera de Curso en Ciencias Agrarias
Descripción
Este curso tiene por objetivos introducir al uso de métodos estadísticos para trabajar con datos económicos y encontrar propiedades en ellos, familiarizar al participante con las técnicas estadísticas de análisis para relacionar variables que faciliten la comprensión de procesos en economía agraria e instruir en el manejo del software estadístico InfoStat y otros software de econometría (GAUSS y RATS).Dirigido a profesionales con título expedido por Universidad Pública o Privada o Extranjera afín a las Ciencias Agropecuarias, Forestales, Biológicas o Ambientales. Acreditar ejercicio profesional, formar parte de equipos de investigación o ser becario de Ciencia y Tecnología con ejercicio de tareas de investigación científica y tecnológica. Maestrandos y Doctorandos.
Plan de Estudios
La modalidad del curso es Presencial, con modalidad teórico-práctica. La duración del curso es de 5 días, un total de 40 horas y otorga 2 créditos.
Clases teórico prácticas distribuidas en dos (2) encuentros de dos días cada uno. Clases prácticas y discusión de estrategias de análisis para el trabajo final integrador a través de aula virtual
Clases teórico prácticas distribuidas en dos (2) encuentros de dos días cada uno. Clases prácticas y discusión de estrategias de análisis para el trabajo final integrador a través de aula virtual
Contenidos
- Conceptos Generales
- Análisis exploratorio para datos económicos
- Estructuras de datos. Variables instrumentales
- Contraste de hipótesis
Modelos para datos no continuos
- Modelos binomial y multinomial
- ProBits y ToBits. Modelos de selección
Econometría espacial
- Dependencia y heterogeneidad. Constrastes de autocorrelación
Correlaciones temporales
- Medidas repetidas y datos de panel
- Series de tiempo
