Vista normal Vista MARC Vista ISBD

Introducción a la econometría / G. S Maddala

Por: Maddala, G. S [Autor].
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: México Prentice Hall 1996Edición: 1a. ed.Descripción: 715 p.ISBN: 9688806978.Tema(s): ECONOMETRIA | -- ALGEBRA MATRICIALClasificación CDD: 330.15195 Resumen: ¿QUE ES LA ECONOMETRIA? ¿Qué es la econometría? Economía y modelos econométricos. Objetivos y estudio de la econometría. ANTECEDENTES ESTADISTICOS Y ALGEBRA MATRICIAL. Probabilidad. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Inferencia estadística clásica. REGRESION SIMPLE. Especificación de las relaciones. El método de momentos. Método de mínimos cuadrados. REGRESION MULTIPLE. Un modelo con dos variables explicativas. Interpretación de los coeficientes de regresión. Correlaciones parciales y correlación múltiple. HETEROCEDASTICIDAD. Detección de la heterocedasticidad. Consecuencias de la heterocedasticidad. Soluciones al problema de heterocedasticidad. AUTOCORRELACION. Prueba de durbin-Watson. Estimación en niveles contra estimación en primeras diferencias. Procedimientos de estimación con errores autocorrelacionados. Efecto de los errores ar (1) sobre las estimaciones ols. .Algunos ejemplos ilustrativos. Algunas medidas de multicolinearidad. Problemas al medir la multicolinearidad. VARIABLES INDICADORAS Y TRUNCADAS. Variables indicadoras para cambios en el término de intercepción. Variables indicadoras para cambios en los coeficientes de pendiente. Variables truncadas: el modelo tobit. MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS. Variables endógenas y exógenas. El problema de identificación: identificación a través de la forma reducida. El método de máxima verosimilitud con información limitada. MODELOS DE EXPECTATIVAS. Modelos ingenuos de expectativas. El modelo de expectativas adaptativas. Estimación con el modelo de expectativas adaptativas. ERRORES EN VARIABLES. La solución clásica para el modelo de una sola ecuación con una variable explicativa. Métodos de la variable instrumental. Variables proxy. VERIFICACION DE DIAGNOSTICO, SELECCION DE MODELO Y PRUEBA DE ESPECIFICACION. Pruebas de diagnóstico basadas en residuos de mínimos cuadrados. Problemas con residuos de mínimos cuadrados. Algunos otros tipos de residuos. INTRODUCCION AL ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO. Series de tiempo estacionarias y no estacionarias. Algunos modelos útiles de series de tiempo. El enfoque box-Jenkins. AUTORREGRESIONES DE VECTORES, RAICES UNITARIAS Y COINTEGRACION. Autorregresiones de vectores. Raíces unitaria. Pruebas de raíces unitarias.
Etiquetas de esta biblioteca: No hay etiquetas de esta biblioteca para este título. Ingresar para agregar etiquetas.
    valoración media: 0.0 (0 votos)
Tipo de ítem Ubicación actual Signatura Copia número Estado Fecha de vencimiento Código de barras Reserva de ejemplares
Libros Libros Biblioteca Central SM
Colección de Maestrías
330.015195 M333 (Ver Items Similares) Ej.1 Disponible 14381
Libros Libros Biblioteca Central SM
Colección de Maestrías
330.015195 M333 (Ver Items Similares) Ej.2 Disponible 14382
Libros Libros Biblioteca Central SM
Colección de Maestrías
330.015195 M333 (Ver Items Similares) Ej.3 Disponible 14383
Libros Libros Biblioteca Central SM
Colección de Maestrías
330.015195 M333 (Ver Items Similares) Ej.4 Disponible 14384
Total de reservas: 0

¿QUE ES LA ECONOMETRIA? ¿Qué es la econometría? Economía y modelos econométricos. Objetivos y estudio de la econometría. ANTECEDENTES ESTADISTICOS Y ALGEBRA MATRICIAL. Probabilidad. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Inferencia estadística clásica. REGRESION SIMPLE. Especificación de las relaciones. El método de momentos. Método de mínimos cuadrados. REGRESION MULTIPLE. Un modelo con dos variables explicativas. Interpretación de los coeficientes de regresión. Correlaciones parciales y correlación múltiple. HETEROCEDASTICIDAD. Detección de la heterocedasticidad. Consecuencias de la heterocedasticidad. Soluciones al problema de heterocedasticidad. AUTOCORRELACION. Prueba de durbin-Watson. Estimación en niveles contra estimación en primeras diferencias. Procedimientos de estimación con errores autocorrelacionados. Efecto de los errores ar (1) sobre las estimaciones ols. .Algunos ejemplos ilustrativos. Algunas medidas de multicolinearidad. Problemas al medir la multicolinearidad. VARIABLES INDICADORAS Y TRUNCADAS. Variables indicadoras para cambios en el término de intercepción. Variables indicadoras para cambios en los coeficientes de pendiente. Variables truncadas: el modelo tobit. MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS. Variables endógenas y exógenas. El problema de identificación: identificación a través de la forma reducida. El método de máxima verosimilitud con información limitada. MODELOS DE EXPECTATIVAS. Modelos ingenuos de expectativas. El modelo de expectativas adaptativas. Estimación con el modelo de expectativas adaptativas. ERRORES EN VARIABLES. La solución clásica para el modelo de una sola ecuación con una variable explicativa. Métodos de la variable instrumental. Variables proxy. VERIFICACION DE DIAGNOSTICO, SELECCION DE MODELO Y PRUEBA DE ESPECIFICACION. Pruebas de diagnóstico basadas en residuos de mínimos cuadrados. Problemas con residuos de mínimos cuadrados. Algunos otros tipos de residuos. INTRODUCCION AL ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO. Series de tiempo estacionarias y no estacionarias. Algunos modelos útiles de series de tiempo. El enfoque box-Jenkins. AUTORREGRESIONES DE VECTORES, RAICES UNITARIAS Y COINTEGRACION. Autorregresiones de vectores. Raíces unitaria. Pruebas de raíces unitarias.

Maddala, G. S 1996 1996

No hay comentarios para este ejemplar.

Ingresar a su cuenta para colocar un comentario.

Haga clic en una imagen para verla en el visor de imágenes

© 2024 Universidad Gerardo Barrios. Derechos Reservados