Parte 1.- Modelos de regresión uniecuacionales.

Capítulo 1.- Naturaleza del análisis de regresión.

Capítulo 2.- Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas.

Capítulo 3.- Modelo de regresión con dos variables: problema de estimación.

Capítulo 4.- Modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN).

Capítulo 5.- Regresión con dos variables: estimación de intervalos y prueba de hipótesis.

Capítulo 6.- Extensiones del modelo de regresión lineal de dos variables.

Capítulo 7.- Análisis de regresión múltiple: problema de estimación.

Capítulo 8.- Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia.

Capítulo 9.- Modelos de regresión con variables dicótomas.

Parte 2.- Violación de los supuestos del modelo clásico.

Capítulo 10.- Multicolinealidad: ¿Qué pasa si las regresoras están correlacionadas?.

Capítulo 11.- Heteroscedasticidad: ¿Qué pasa cuando la varianza del error no es constante?.

Capítulo 12.- Autocorrelación: ¿Qué sucede si los términos error están correlacionados?

Capítulo 13.- Diseño de modelos econométricos: especificación del modelo y prueba de diagnóstico.

Parte 3.- Temas de econometría.

Capítulo 14.- Modelos de regresión no lineales.

Capítulo 15.- Modelos de regresión de respuesta cualitativa.

Capítulo 16.- Modelos de regresión con datos en panel.

Capítulo 17.- Modelos econométricos dinámicos: modelos autorregresivos y de rezagos distribuidos.

Parte 4.- Modelos de ecuaciones simultáneas.

Capítulo 18.- Modelos de ecuaciones simultáneas.

Capítulo 19.- El problema de la identificación.

Capítulo 20.- Métodos de ecuaciones simultáneas.

Parte 5.- Econometría de series de tiempo.

Capítulo 21.- Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos.

Capítulo 22.- Econometría de series de tiempo: pronóstico.