Introducción a la econometría /
G. S Maddala
- 1a. ed.
- México Prentice Hall 1996
- 715 p.
¿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.