Temario
Objetivos:
En el presente curso se estudian do spartes fundamentales del cuerpo de conocimientos que forman parte de los métodos cuantitativos para la investigación y conocimiento de las Ciencias Sociales y Económicas. El alumnado, a través de aplicaciones empíricas, podrá aprender el uso de dos herramientas fundamentales como son la econometría para datos de panel y los Modelos de Ecuaciones Estructurales basados en la Varianza: Partial Least Squares (PLS). Igualmente tendrán la posibilidad de comprender cuándo utilizar una herramienta respecto a la otra, las ventajas y desventajas de cada una de ellas, entre otros aspectos.
El presente curso pretende el aporte de conocimientos acerca de las herramientas estadísticas en la investigación. Entre otros objetivos se pretende que el alumnado, una vez finalizado el seminario, sea capaz de:
Comprender el sentido de la metodología de investigación cuantitativa con modelos econométricos y de ecuaciones estructurales basadas en la varianza (PLS). Diseñar y aplicar métodos cuantitativos econométricos y de ecuaciones estructurales basadas en la varianza (PLS). Elaborar instrumentos básicos de producción de información cuantitativa. Evaluar.
Para conseguir los objetivos propuestos, todos los temas serán presentados desde un punto de vista empírico acompañando las explicaciones con casos prácticos. Todos los puntos del programa serán tratados con los paquetes informáticos Stata para los módulos 1 y 2 y con Smart PLS 3 Adanco.
CONTENIDO:
1ª, Parte. Econometría para datos de panel: teoría y aplicación con Stata
Modelo de datos panel estático. Qué es un Panel Modelo OLS POOLED. Modelos con efecto fijo. Modelos con efecto casual. Mejor los modelos de Panel con efecto fijo o casual. Mejor los modelos de Panel o Pooled con parámetros fijos
Endogeneidad y modelos dinámicos. El Moedlo de Hausman y Taylor. El enfoque de las variables instrumentales (correlación entre error y explicativas). Modelos dinámicos con datos de Panel: Instrumental para Panel dinámicos. Estimator GMM diff. Estimator GMM System.
2ª, Parte. Modelos de Ecuaciones EStructurales basados en la Varianza: Partial Least Squares (PLS) para usuarios
Modelización y operacionalización de constructos. Los modelos de ecuaciones estructurales (MEE) (Structural Equation Models). Terminología básica. Consideraciones generales sobre modelización. Ejemplo gráfico de un modelo MEE. Modelos de medida: modelos de factor común, compuestos y medidas formativas. Constructos multidimensionales.
Principios básicos de PLS-SEM. Evaluación de modelos de medida y estructural. Naturaleza de PLS-SEM. Opciones de estimación: PLS y PLS Consistente (PLSc). Procedimiento de estimación del modelo seguido por PLS. Modelos orientados hacia la explicación y modelos orientados a la predicción. Factores empíricos que se deben considerar. Software existente de análisis PLS. Análisis e interpretación de un modelo PLS. Valoración del ajuste del modelo completo. Evaluación del modelo de medida. Evaluación del modelo estructural.
