Parte I : Modelos de regresión uniecuacionales : 1. Naturaleza del análisis de regresión - 2. Análisis de regresión con dos variables : Algunas ideas básicas - 3. Modelos de regrsión con dos variables: Problemas de estimación - 4. Supuesto de normalidad: Modelo clásico de regresión lineal normal(MCRLN) - 5. Regresión con dos variables: Estimación de intervalos y prueba de hipótesis - 6. Extensiones del modelo de regresión lineal de dos variables - 7. Análisis de regresión múltiple: Problema de estimación - 8. Análisi de regresión múltiple: Problem de inferencia - 9. Enfoque matricial en el modelo de regresión lineal - Parte II: Violación de los supuestos del modelo clásico: 10. Multicolinealidad y muestras pequeñas - 11. Heteroscedasticidad - 12. Auto correlación - 13. Diseño de modelos econométricos I : Metdología econométrica tradicional - 14. Diseño de modelos econométricos II: Metodologías econométricas alternativas: 15. Regresión con variables dicótomas - 16. Regresión con variable dependiente dicótoma: Los modelos MLP, Logit, Probit y Tobit - 17. Modelos econométricos dinámicos: Modelos autoregrresivos y de rezagos distribuidos - Parte IV: Modelos de ecuaciones simultáneas: 18. Modelos de ecuaciones simultáneas - 19. El problema de la identificación - 20. Métodos de ecuaciones simutáneas - Parte 5: Econometría de series de tiempo: 21. Econometría de series de tiempo I: Estacionariedad, raíces unitarias y cointegración - 22. Econometría de serie de tiempo II: Pronósticos con los modelos ARIMA y VAR - Apéndice

niveau_biblio:m niveau_hierar:0