Prefacio

Parte uno
Fundamentos del modelo de regresión lineal

Capítulo I
Introducción a los conceptos básicos

1.1. Concepto de econometría
1.2. Etapas del método econométrico
1.3. Principios básicos de la regresión
1.4. Método de los mínimos cuadrados ordinarios (M.O.C)
1.5. Formas funcionales de los modelos
1.6. Supuestos básicos de los mínimos cuadrados ordinarios

Ejercicios propuestos parte uno
Anexo 1
Distribución normal (campana de Guass)

Parte dos
Supuestos expost del modelo clásico de regresión lineal

Capítulo II
No multicolinealidad

2.1. Multicolinealidad
2.2. Medidas correctivas
2.3. Multicolinealidad perfecta

Capítulo III
Homocedasticidad

3.1. Causantes de la heteroscedasticidad
3.2. Consecuencias prácticas
3.3. Detección de la heteroscedasticidad
3.4. Medidas remediales
3.5. Métodos de estimaciones informales, detección de heteroscedasticidad

Capítulo IV
No autocorrelación

4.1. Causantes de autocorrelación
4.2. Detección de la autocorrelación
4.3. Medidas remediales
4.4. Aplicación del método de la primera diferencia
4.5. Consecuencias de la autocorrelación

Capítulo V
Especificación de modelos econométricos y pruebas de escogencia

5.1. Los criterios de selección
Ejercicios propuestos parte dos

Parte tres
Estimación de modelos de ecuaciones simultáneas

Capítulo VI
Modelos de ecuaciones simultáneas

6.1. Clasificación de variables en un modelo de ecuaciones simultáneas
6.2. Bases para la especificación de modelos de ecuaciones simultáneas
6.3. Método de los mínimos cuadrados en dos etapas
6.4. Modelos microeconómicos y los mínimos cuadrados indirectos
6.5. Identificación de ecuaciones
Ejercicios propuestos parte tres

Parte cuatro
Estimación de modelos dinámicos

Capítulo VII
Series de tiempo univariadas

7.2. Modelos lineales estacionarios
7.3. Metodología Box Jenkins
7.4. Procesos autorregresivos AR(p)
7.5. Modelo AR (p), deducción de La función de autocorrelación parcial
7.6. Otros elementos ecuaciones en diferencia
7.7. Proceso media móvil MA(q)
7.8. Proceso media móvil MA(q)
7.9. Proceso ARMA (p,q)

Capítulo VIII
Modelo de vectores autorregresivos

8.1. VAR estructural
8.2. Matriz varianza covarianza del estándar
8.3. Identificación
8.4. Estimación del VAR

Capítulo IX
Modelos de series de tiempo autorregresivo y rezagos distribuidos

9.1. Modelo de Koyck
9.2. Modelos de expectativas adaptativas
9.3. Modelo de ajuste parcial
9.4. Detección de autocorrelación en modelos autorregresivos
9.5. Cointegración de series con raíces unitarias

Parte cinco
Estimación de modelos no lineales

Capítulo X
Modelos no lineales

10.1. Funciones de producción Cobb- Douglas
10.2. La función de producción de elasticidad de sustitución constante (CES)

Parte seis
Modelos con variables binarias

Capítulo XI
Estimación de modelos con variables binarias

11.1. Estimación modelos ANOVA
11.2. Estimación modelos ANCOVA
11.3. Resultados (comparación prueba de Chow frente al uso de las variables Dummies en el análisis de cambio estructural)

Capítulo XII
Modelos de regresión con variable endógena binarias

12.1. Tipos de modelos con variables Dummy dependiente
Ejercicios propuestos parte seis

Parte siete
Modelos con datos de panel

Capítulo XIII
Modelos para datos de panel

13.1. Efectos fijos
13.2. Efectos aleatorios
Ejercicios propuestos parte siete

Apéndice A
Revisión de algunas funciones de probabilidad

Alfabeto griego

Bibliogarfía

Apéndice B
Tablas estadísticas