La pregunta que llega al director de un trabajo de grado de economía casi siempre está mal formulada. No es «¿cuál es el mejor programa, Stata o EViews?», porque ninguno es mejor en abstracto: es «¿qué voy a estimar, con qué datos y quién va a poder replicarlo?». Cuando respondes eso, el programa se elige solo, y el capítulo de metodología deja de sonar a preferencia personal para sonar a decisión técnica.
Esta guía compara los cuatro entornos que realmente se usan en los trabajos de grado de economía en Colombia —Stata, EViews, R y gretl— por lo único que le importa al jurado: el tipo de dato, el estimador que necesitas, el acceso real que tienes a la licencia y la reproducibilidad de lo que entregas. Si todavía estás definiendo el objeto de estudio, la lista de temas de trabajo de grado de economía con datos colombianos te sirve para llegar aquí con la pregunta ya cerrada.
Primero el dato, después el programa
Los trabajos de grado de economía caen en tres familias de datos y cada una empuja hacia un entorno distinto. Series de tiempo: inflación, tasa de cambio, PIB trimestral, tasas de interés, exportaciones por capítulo arancelario; observaciones ordenadas en el tiempo, con problemas de raíz unitaria, estacionalidad y cointegración. Datos panel: municipios, departamentos, empresas o países observados varios años; el estimador tiene que decidir qué hace con la heterogeneidad no observada. Corte transversal con microdatos de encuesta: hogares o personas de la Gran Encuesta Integrada de Hogares, la Encuesta Nacional de Presupuestos de los Hogares o la Encuesta de Calidad de Vida, con diseño muestral complejo y factores de expansión que no se pueden ignorar.
Escribe esa clasificación en la primera línea del apartado de tratamiento de datos, antes de nombrar cualquier software. Un jurado de economía lee «panel de 32 departamentos, 2010-2024» y ya sabe qué estimadores esperar; si lee «se utilizó el software Stata» sin más, lo primero que pregunta es por qué.
Los cuatro entornos, con su costo real
Stata (StataCorp, versión 19 en 2026) es el estándar de la economía aplicada con microdatos y panel. Se vende en tres ediciones que se diferencian por el tamaño del problema: Stata/BE admite hasta 2.048 variables, Stata/SE hasta 32.767 y Stata/MP hasta 65.532, con procesamiento en varios núcleos. Para estudiantes hay licencias de seis meses, anuales y perpetuas; la anual y la semestral incluyen las funciones nuevas del ciclo. Su ventaja no es la interfaz sino la sintaxis: un comando por operación, documentación exhaustiva y una comunidad que publica rutinas listas para estimadores de frontera.
EViews (hoy de S&P Global, versión 14) nació para series de tiempo y macroeconometría, y ahí sigue siendo el más cómodo: objetos de serie, ecuación y modelo; identificación de frecuencia y estacionalidad casi automática; pronóstico y simulación de modelos multiecuacionales integrados. Ofrece una edición universitaria por suscripción y una versión estudiantil gratuita con limitaciones de tamaño y de funciones. Si tu trabajo es de coyuntura macroeconómica, política monetaria o pronóstico, es el camino corto.
R es gratuito, de código abierto y se distribuye por CRAN. No es un programa de econometría sino un lenguaje con paquetes especializados: plm para panel, urca y tseries para raíces unitarias y cointegración, vars para modelos VAR, lmtest y sandwich para pruebas de diagnóstico y errores estándar robustos, survey para diseño muestral complejo. Su costo real no es el precio sino la curva de aprendizaje y el tiempo de depuración, que en un semestre de trabajo de grado cuenta.
gretl —GNU Regression, Econometrics and Time-series Library— es software libre bajo licencia GPL, gratuito, para Windows, macOS y Linux. Tiene interfaz gráfica y un lenguaje de scripts propio llamado hansl, y cubre mínimos cuadrados, máxima verosimilitud y GMM, ARIMA, variantes GARCH, sistemas VAR y VECM, y modelos de variable dependiente limitada como logit, probit y tobit. Es la respuesta correcta cuando la universidad no tiene licencias y la alternativa era piratear Stata: hace casi todo lo que un trabajo de grado de pregrado necesita y no le cuesta nada a nadie. Fuera de la economía, la comparación entre entornos de propósito general está en la guía sobre SPSS, R, jamovi y JASP para el trabajo de grado.
Series de tiempo: dónde EViews todavía gana
Si tu trabajo estima una relación de largo plazo entre variables macroeconómicas, la secuencia que el jurado espera es siempre la misma: gráfico y descripción de la serie, prueba de raíz unitaria (Dickey-Fuller aumentada, Phillips-Perron y, como contraste de hipótesis inversa, KPSS), determinación del orden de integración, prueba de cointegración por Engle-Granger si hay dos variables o por Johansen si hay varias, y estimación de un modelo de corrección de errores o de un VAR en diferencias según el resultado. Después vienen los diagnósticos del residuo: autocorrelación, heterocedasticidad, normalidad y estabilidad de parámetros.
Los cuatro programas hacen esa secuencia. EViews la hace con menos fricción porque los objetos de serie ya conocen su frecuencia y las pruebas están en menús contextuales; gretl la hace igual de bien y gratis; Stata la hace con comandos muy explícitos, que es una ventaja para el anexo de reproducibilidad; y R exige que tú escojas y combines los paquetes, lo que da control pero cuesta horas. Lo que no cambia en ninguno es que debes reportar el estadístico, el valor crítico, el número de rezagos y el criterio con el que lo escogiste.
Datos panel: Stata y R por encima del resto
Para paneles de municipios, departamentos, empresas o países, la discusión metodológica es efectos fijos contra efectos aleatorios, resuelta con la prueba de Hausman, y el manejo de la correlación serial y de la heterocedasticidad con errores estándar agrupados por unidad. A eso se suman, cuando el trabajo busca un efecto causal y no una asociación, los diseños de diferencias en diferencias, variables instrumentales con mínimos cuadrados en dos etapas y emparejamiento por puntaje de propensión. Stata concentra ese ecosistema con la sintaxis más corta y la documentación más clara, y R lo replica con plm y paquetes afines. EViews y gretl estiman panel, pero cuando el diseño se vuelve exigente su terreno se acaba antes.
Cualquiera que sea el programa, los supuestos del modelo lineal siguen siendo los mismos y hay que reportarlos: la revisión de multicolinealidad, heterocedasticidad y forma funcional está en la guía sobre los supuestos de la regresión lineal múltiple y el VIF.
Microdatos de encuesta: el factor de expansión no es opcional
Este es el punto donde más trabajos de grado colombianos pierden puntos. Las encuestas del DANE que se descargan del Catálogo Central de Datos no son muestras aleatorias simples: tienen estratos, conglomerados y factores de expansión, y estimar sobre ellas como si cada registro valiera lo mismo produce medias y errores estándar equivocados. Stata resuelve esto declarando el diseño una sola vez antes de estimar y R lo hace con el paquete survey; en EViews y gretl el manejo es más artesanal. Si tu trabajo usa la Gran Encuesta Integrada de Hogares o la Encuesta Nacional de Presupuestos de los Hogares, declara el diseño en la metodología y dilo en la limitación si no pudiste aplicarlo.
Antes de estimar hay una etapa que ningún programa hace por ti: preparar la base. Cómo descargar y documentar los microdatos oficiales está en la guía sobre los microdatos del DANE y el catálogo ANDA, y el tratamiento de valores perdidos y atípicos, en la guía sobre cómo depurar la base de datos.
Reproducibilidad: el archivo de comandos es parte del trabajo
Un trabajo de grado de economía que entrega tablas sin el archivo que las produjo es indefendible, porque el jurado no puede verificar nada y el estudiante no puede rehacer un resultado cuando le piden un cambio. La regla práctica es no tocar el dato original nunca: la base cruda se guarda tal como se descargó, y un solo archivo de comandos la lee, la transforma, estima y exporta las tablas. En Stata ese archivo es un do-file; en gretl, un script en hansl; en R, un script con las librerías declaradas al inicio; en EViews, un programa. Cualquiera de los cuatro sirve como anexo.
El anexo debe permitir que otra persona repita el resultado: versión del programa, fuente y fecha de descarga de los datos, filtros aplicados, construcción de cada variable derivada, y semilla si hay un procedimiento aleatorio. Es también la mejor defensa contra la pregunta más incómoda de la sustentación, que es de dónde salió exactamente esa cifra de la tabla 4.
Cómo se escribe la elección en el capítulo
Tres o cuatro frases bastan, y deben encadenar dato, estimador y herramienta: qué naturaleza tienen los datos, qué estimador exige esa naturaleza, qué programa implementa ese estimador y en qué versión, y dónde queda el archivo de comandos. Un ejemplo del tono que funciona: «El análisis se realizó sobre un panel balanceado de 32 departamentos para el periodo 2010-2024. La prueba de Hausman favoreció el estimador de efectos fijos, con errores estándar agrupados por departamento. Las estimaciones se ejecutaron en Stata 19 y el do-file se incluye en el anexo C.» Nada de adjetivos sobre el software; el jurado no evalúa el programa, evalúa si el estimador corresponde a la pregunta.
Y para la revisión de literatura conviene mirar cómo lo escriben las revistas colombianas del campo —Revista de Economía Institucional de la Universidad Externado, Cuadernos de Economía de la Universidad Nacional, Lecturas de Economía de la Universidad de Antioquia y Desarrollo y Sociedad de la Universidad de los Andes—, donde el apartado de datos y método está redactado con esa misma economía de palabras.
Si lo que te está frenando no es la estimación sino redactar el capítulo con ese registro, la herramienta de escritura de Tesify te ayuda a redactar el capítulo metodológico de tu trabajo de grado de economía a partir de tu tipo de datos, tu periodo y tu estimador, y te devuelve un borrador estructurado que ajustas con tu director.
Errores que el jurado marca
- Elegir el programa antes que el estimador. El capítulo dice qué software se usó pero nunca por qué ese estimador.
- Estimar microdatos de encuesta sin factores de expansión y presentar los resultados como representativos del país.
- Regresión con series no estacionarias sin prueba de raíz unitaria ni de cointegración: la regresión espuria clásica.
- Efectos aleatorios sin prueba de Hausman, o efectos fijos con variables invariantes en el tiempo.
- Sin archivo de comandos. Tablas pegadas en Word que nadie puede reproducir, ni siquiera el autor.
- Rezagos escogidos a ojo sin declarar el criterio de información utilizado.
- Software pirata declarado en el anexo. Existiendo gretl y R, no hay ninguna razón para asumir ese riesgo.
Preguntas frecuentes
¿Con cuál de los cuatro programas debo empezar si no sé nada de econometría aplicada?
Con gretl. Es gratuito, tiene interfaz gráfica y cubre lo que necesita un trabajo de grado de pregrado, desde mínimos cuadrados hasta VECM y modelos logit y probit. Si más adelante tu trabajo crece hacia microdatos y panel, la traducción a Stata es directa porque los conceptos son los mismos.
¿El jurado penaliza que use software gratuito en vez de Stata o EViews?
No. Lo que se evalúa es si el estimador corresponde a la pregunta, si los supuestos están verificados y si el resultado es reproducible. Un trabajo bien hecho en gretl o en R vale exactamente lo mismo que uno hecho en Stata, y evita el problema de declarar una licencia que no tienes.
¿Puedo usar Excel para el análisis de mi trabajo de grado de economía?
Para explorar y graficar, sí. Para estimar, no: no ofrece pruebas de raíz unitaria, cointegración, panel ni errores estándar robustos, y el registro de lo que hiciste se pierde entre celdas. Úsalo para preparar el dato y pasa la estimación a un programa econométrico.
¿Qué versión del programa debo reportar en la metodología?
La que efectivamente usaste, con el número exacto, porque los resultados pueden variar entre versiones en procedimientos iterativos. Repórtala junto con la fecha de descarga de los datos y la fuente, y no la cambies a mitad del trabajo sin volver a correr todo.
¿Necesito saber programar para usar R en el trabajo de grado?
Necesitas un nivel básico: leer una base, transformar variables, llamar una función de estimación e interpretar la salida. Si nunca has programado y el plazo es corto, gretl o Stata te van a costar menos tiempo; R conviene cuando el trabajo tiene manipulación de datos pesada o gráficos que quieres controlar en detalle.