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Introducción a la econometría / Guillermina Martín Reyes

Por: Martín Reyes, Guillermina [Autor].
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: Madrid Prentice Hall 1997Edición: 1a. ed.Descripción: 322 p.ISBN: 8489660190.Tema(s): ECONOMETRIA | -- ESTADISTICA MATEMATICAClasificación CDD: 330.15195 Resumen: EL MODELO DE REGRASION CLASICO. El modelo de regresión simple. Definición, concepto y papel de la econometría. Hechos y modelos econométricos. EL MODELO DE REGRESION MULTIPLE. Regresión múltiple, justificación y descripción del modelo. Métodos de estimación. Formulación e interpretación de los resultados de un modelo de regresión múltiple. EXTENSIONES AL MODELO DE REGRESION. Multicolinealidad, formas funcionales y problemas de datos. El papel de la hipótesis de no Multicolinealidad perfecta y los efectos de su incumplimiento: ejemplos de presencia de Multicolinealidad. Detección de Multicolinealidad. Modelos no lineales, errores en las variables. HETEROCEDSATICIDAD Y AUTOCORRELACION. Razones para el incumplimiento de las hipótesis de no autocorrelacion y homoscedasticidad. Detección y corrección de heterocedasticidad. Detección y corrección de autocorrelacion. VARIABLES FICTICIAS. Variables ficticias en el modelo de regresión: ejemplos. Interpretación de los efectos de las variables explicativas ficticias tipos de modelos. Datos de encuestas a individuos o empresa y presencia de variables endógenas cualitativas y/o limitadas. TEMAS SELECCIONADOS. Análisis de series temporales. Modelo de series temporales: enfoque ARIMA. Procesos estocásticos y procesos estocásticos estacionarios. INTRODUCCION A LOS MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS. Especificación de un modelo multiecuacional: forma estructural. Forma reducida del modelo: identificación. Métodos de estimación: son adecuadas los MCO.
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EL MODELO DE REGRASION CLASICO. El modelo de regresión simple. Definición, concepto y papel de la econometría. Hechos y modelos econométricos. EL MODELO DE REGRESION MULTIPLE. Regresión múltiple, justificación y descripción del modelo. Métodos de estimación. Formulación e interpretación de los resultados de un modelo de regresión múltiple. EXTENSIONES AL MODELO DE REGRESION. Multicolinealidad, formas funcionales y problemas de datos. El papel de la hipótesis de no Multicolinealidad perfecta y los efectos de su incumplimiento: ejemplos de presencia de Multicolinealidad. Detección de Multicolinealidad. Modelos no lineales, errores en las variables. HETEROCEDSATICIDAD Y AUTOCORRELACION. Razones para el incumplimiento de las hipótesis de no autocorrelacion y homoscedasticidad. Detección y corrección de heterocedasticidad. Detección y corrección de autocorrelacion. VARIABLES FICTICIAS. Variables ficticias en el modelo de regresión: ejemplos. Interpretación de los efectos de las variables explicativas ficticias tipos de modelos. Datos de encuestas a individuos o empresa y presencia de variables endógenas cualitativas y/o limitadas. TEMAS SELECCIONADOS. Análisis de series temporales. Modelo de series temporales: enfoque ARIMA. Procesos estocásticos y procesos estocásticos estacionarios. INTRODUCCION A LOS MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS. Especificación de un modelo multiecuacional: forma estructural. Forma reducida del modelo: identificación. Métodos de estimación: son adecuadas los MCO.

Martín Reyes, Guillermina 1997 1997

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