Teaching
Econometría Básica
La econometría es una mezcla de teoría económica, economía matemática, estadística económica y estadística matemática. La teoría económica hace afirmaciones o formula hipótesis principalmente de naturaleza cualitativa. La preocupación principal de la economía matemática es expresar la teoría económica en forma matemática (ecuaciones) sin dedicar mayor atención a la medición o a la verificación empírica de la teoría. Por su parte, la econometría se interesa por la verificación empírica de la teoría económica. El econometrista hace uso de las ecuaciones propuestas por el economista matemático, pero en forma tal que éstas puedan estar sujetas a pruebas o corroboraciones empíricas.
El propósito de este curso es lograr que los estudiantes estén en capacidad de aplicar las principales técnicas empíricas de la econometría. Esto involucra: (i) determinar de forma correcta el uso de los modelos más acertados según el contexto y la pregunta de investigación, (ii) acondicionar las bases de datos para su correcta implementación, (iii) y comunicar los resultados al público en general.
Syllabus: Descargar
Videos Soporte: Canal de Youtube de César Mantilla
Trabajos Finales: Los destacados se pueden ver en Economia en la Panadería
Trabajo práctico: En R, con RStudio
This class is supported by DataCamp, the most intuitive learning platform for data science and analytics. Learn any time, anywhere and become an expert in R, Python, SQL, and more. DataCamp’s learn-by-doing methodology combines short expert videos and hands-on-the-keyboard exercises to help learners retain knowledge. DataCamp offers 350+ courses by expert instructors on topics such as importing data, data visualization, and machine learning. They’re constantly expanding their curriculum to keep up with the latest technology trends and to provide the best learning experience for all skill levels. Join over 6 million learners around the world and close your skills gap.
Seminario de Economía de la Salud
Con
Giselle Vesga (2022)
Pamela Góngora (2018-19)
Este seminario en economía de la salud familiarizará a los estudiantes con conceptos y métodos clave en economía de la salud y les brindará una comprensión de algunas de las principales discusiones del campo. El curso combinará fundamentos teóricos con estudios empíricos y enfatiza la relación entre los dos. El curso proporcionará una base para una carrera profesional en el campo de la economía de la salud en gobierno (p.ej. Ministerio de Salud, IETS), las instituciones internacionales (p.ej. Banco Mundial, Organización Mundial de la Salud) o el sector privado (p.ej. EPS, IPS, farmacéuticas, firmas de consultoría).
Syllabus: Disponible en el Repositorio de iHEA
Seminario de Modelos Microeconométricos
Despite of the greater availability of data (mainly micro data at the individual, household, firm, and similar levels) to perform empirical work, there is a persistent need of developing and adopting properly econometric techniques depending of features of data. In this way, this course seeks to study a series of techniques that serve as a reference for the statistical validation of hypotheses in fields such as labour economics, health economics, economics of education, industrial organization, among others. In addition to the classical microeconometric methods, this course covers non-parametric and semi-parametric methods, and simulation-based estimators for dynamic discrete-choice models. Our aim is that students learn to identify the implications of the assumptions as well as advantages and limitations of the studied techniques.
The purposes of this course are:
To introduce students to frontier approaches of econometrics literature to approach empirical problems related with microeconometric data
To allow students to understand research articles with highly technical content in top economic journals
To develop the skills required to propose and execute a research project based on microeconometric data
To introduce students to advance programming languages used for implementing frontier econometric applications
Syllabus: Descargar
Trabajo práctico: Python
This class is supported by DataCamp, the most intuitive learning platform for data science and analytics. Learn any time, anywhere and become an expert in R, Python, SQL, and more. DataCamp’s learn-by-doing methodology combines short expert videos and hands-on-the-keyboard exercises to help learners retain knowledge. DataCamp offers 350+ courses by expert instructors on topics such as importing data, data visualization, and machine learning. They’re constantly expanding their curriculum to keep up with the latest technology trends and to provide the best learning experience for all skill levels. Join over 6 million learners around the world and close your skills gap.
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Otros cursos
Curso Introducción a tareas de los JI
Curso de Habilidades (ver carpeta)
Introducción
Diferencia en Diferencias (DiD)
Regresión Discontinua (RDD)
Elementos básico del sistema de salud (2023)
At UCL
Health Economics (MSc, ECONG041)
I have collaborated with Prof. Marcos Vera-Hernández as his Teaching Assistant (2015).
Programme Evaluation for Users (MSc, ECONG045)
I have collaborated with Prof. Uta Schönberg as her Teaching Assistant (2013, 2014).
Materials of the TA (UCL Moodle)
Economics of Development (BSc, ECON7010)
I have collaborated with Prof. Beatriz Armendariz as her Teaching Assistant (2013).
Materials of the TA (UCL Moodle)
Economics of Development (MSc, ECONG015)
I have collaborated with Prof. Iftikhar Hussain as his Teaching Assistant (2013).
https://www.dropbox.com/scl/fi/ox9bxzxbz4qtrgmwv60hn/Prestacion-estudiantes-2.pptx?rlkey=3jng6emsdwyaybbge5og4qqey&dl=0