Gujarati, Damodar N.
Econometría. - 4 edición - Cuarta edición - xxxiii, 972 páginas ; 25x20 cm.
Modelos de regresión uniecuacionales. Parte 1.- Naturaleza del análisis de regresión. Capítulo 1.- Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas. Capítulo 2.- Modelo de regresión con dos variables: problema de estimación. Capítulo 3.- Modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN). Capítulo 4.- Regresión con dos variables: estimación de intervalos y prueba de hipótesis. Capítulo 5.- Extensiones del modelo de regresión lineal de dos variables. Capítulo 6.- Análisis de regresión múltiple: problema de estimación. Capítulo 7.- Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia. Capítulo 8.- Modelos de regresión con variables dicótomas. Capítulo 9.- Violación de los supuestos del modelo clásico. Parte 2.- Multicolinealidad: ¿Qué pasa si las regresoras están correlacionadas?. Capítulo 10.- Heteroscedasticidad: ¿Qué pasa cuando la varianza del error no es constante?. Capítulo 11.- Autocorrelación: ¿Qué sucede si los términos error están correlacionados? Capítulo 12.- Diseño de modelos econométricos: especificación del modelo y prueba de diagnóstico. Capítulo 13.- Temas de econometría. Parte 3.- Modelos de regresión no lineales. Capítulo 14.- Modelos de regresión de respuesta cualitativa. Capítulo 15.- Modelos de regresión con datos en panel. Capítulo 16.- Modelos econométricos dinámicos: modelos autorregresivos y de rezagos distribuidos. Capítulo 17.- Modelos de ecuaciones simultáneas. Parte 4.- Modelos de ecuaciones simultáneas. Capítulo 18.- El problema de la identificación. Capítulo 19.- Métodos de ecuaciones simultáneas. Capítulo 20.- Econometría de series de tiempo. Parte 5.- Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos. Capítulo 21.- Econometría de series de tiempo: pronóstico. Capítulo 22.-
9701039718 0072335424
Econometría
Modelos econométricos
Modelos de regresión y pronóstico
Análisis de regresión--Variables dicótomas
330 / G969
Econometría. - 4 edición - Cuarta edición - xxxiii, 972 páginas ; 25x20 cm.
Modelos de regresión uniecuacionales. Parte 1.- Naturaleza del análisis de regresión. Capítulo 1.- Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas. Capítulo 2.- Modelo de regresión con dos variables: problema de estimación. Capítulo 3.- Modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN). Capítulo 4.- Regresión con dos variables: estimación de intervalos y prueba de hipótesis. Capítulo 5.- Extensiones del modelo de regresión lineal de dos variables. Capítulo 6.- Análisis de regresión múltiple: problema de estimación. Capítulo 7.- Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia. Capítulo 8.- Modelos de regresión con variables dicótomas. Capítulo 9.- Violación de los supuestos del modelo clásico. Parte 2.- Multicolinealidad: ¿Qué pasa si las regresoras están correlacionadas?. Capítulo 10.- Heteroscedasticidad: ¿Qué pasa cuando la varianza del error no es constante?. Capítulo 11.- Autocorrelación: ¿Qué sucede si los términos error están correlacionados? Capítulo 12.- Diseño de modelos econométricos: especificación del modelo y prueba de diagnóstico. Capítulo 13.- Temas de econometría. Parte 3.- Modelos de regresión no lineales. Capítulo 14.- Modelos de regresión de respuesta cualitativa. Capítulo 15.- Modelos de regresión con datos en panel. Capítulo 16.- Modelos econométricos dinámicos: modelos autorregresivos y de rezagos distribuidos. Capítulo 17.- Modelos de ecuaciones simultáneas. Parte 4.- Modelos de ecuaciones simultáneas. Capítulo 18.- El problema de la identificación. Capítulo 19.- Métodos de ecuaciones simultáneas. Capítulo 20.- Econometría de series de tiempo. Parte 5.- Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos. Capítulo 21.- Econometría de series de tiempo: pronóstico. Capítulo 22.-
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