Parte I: Modelos de regresión uniecuacionales: 1. Naturaleza del análisis de regresión - 2. Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas - 3. Modelo de regresión con dos variables: problemas de estimación - 4. 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 estimulación - 8. Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia - 9. Modelo de regresión con variables dicótomas -- Parte II: Violación de los supuestos del modelo clásico: 10. Multicolinealidad: ¿qué pasa si las regresoras están correlacionadas? - 11. Heteroscedasticidad: ¿qué pasa cuando la varianza del error no es constante? - 12. Autocorrelación: ¿qué sucede si los términos error están correlacionados? - 13. Diseño de modelos econométricos: especificación del modelo y prueba de diagnóstico -- Parte III: 14. Modelos de regresión no lineales - 15. Modelos de regresión de repuestas cualitativas - 16. Modelos de regresión con datos en panel - 17. Modelos econométricos dinámicos: modelos autorregresivos 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 simultáneas -- Parte V: Econometría de series de tiempo: 21. Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos - 22. Econometría de series de tiempo: pronósticos

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