Detalle del libro
Ver Índice
Prólogo. Acerca del autor.
1. La naturaleza de la econometría y de los datos econométricos.
Parte 1: Análisis de regresión con datos de corte transversal.
2. El modelo de regresión simple
3. Análisis de regresión múltiple: estimación
4. Análisis de regresión múltiple: inferencia
5. Análisis de regresión múltiple: propiedades asintóticas del estimador MCO
6. Análisis de regresión múltiple: cuestiones adicionales
7. Análisis de regresión múltiple con información cualitativa: variables binarias (o ficticias)
8. Heteroscedasticidad
9. Otras sucesiones sobre problemas de especificación de datos.
Parte 2: Análisis de regresión con datos de series temporales.
10. Análisis de regresión básico con datos de series temporales
11. Otras cuestiones sobre el uso del estimador MCO con datos de series temporales
12. Autocorrelación y heteroscedasticidad en regresiones de series temporales.
Parte 3: Temas avanzados.
13. Secciones cruzadas fusionadas en el tiempo, métodos simples de datos de panel
14. Métodos avanzados para datos de panel
15. Estimación por variables instrumentales y mínimos cuadrados en dos etapas
16. Modelos de ecuaciones simultáneas
17. Modelos de variables dependientes limitadas y correcciones en la selección muestral
18. Temas avanzados en series temporales
19. Cómo llevar a cabo un trabajo empírico.
Apéndices.
Apéndice A: Herramientas matemáticas básicas.
Apéndice B: Fundamentos de probabilidad.
Apéndice C: Fundamentos de estadística matemática.
Apéndice D: Resumen de álgebra matricial.
Apéndice E: El modelo de regresión lineal en forma matricial.
Apéndice F: Soluciones a las preguntas de los capítulos.
Apéndice G: Tablas estadísticas.
Referencias.
Glosario.
Índice.
Introducir a la econometría desde la perspectiva de los usuarios profesionales, simplifica la enseñanza de esta asignatura, además de hacerla mucho más interesante a los alumnos.
Por ello, en esta segunda edición, se mantiene el énfasis sobre la aplicación de la econometría a problemas del mundo real.
Cada método econométrico se motiva con una cuestión específica a la que los investigadores que analizan datos no experimentales tienen que enfrentarse.
La característica que diferencia más claramente este manual de otros es la separación de los temas en función del tipo de datos que se analizan.
En este manual se le da especial importancia a la comprensión e interpretación de los supuestos teniendo presentes aplicaciones empíricas reales: el dominio de matemáticas que se requiere no va más allá de los conocimientos de álgebra que adquirimos en la universidad y de nociones básicas de probabilidad y estadística.