Introduccion a la Econometria: Un Enfoque Moderno - Wooldridge

Esta edición presenta a los estudiantes la forma en la que los investigadores empíricos realmente piensan y aplican los métodos econométricos con un enfoque práctico y profesional. A diferencia de los textos tradicionales, este libro muestra cómo se puede utilizar la econometría para estudiar empíricamente y responder preguntas de una variedad de disciplinas. Introducción a la Econometría refleja la manera en la que ha evolucionado la instrucción econométrica, y está ... Ver más Ocultar Esta edición presenta a los estudiantes la forma en la que los investigadores empíricos realmente piensan y aplican los métodos econométricos con un enfoque práctico y profesional. A diferencia de los textos tradicionales, este libro muestra cómo se puede utilizar la econometría para estudiar empíricamente y responder preguntas de una variedad de disciplinas. Introducción a la Econometría refleja la manera en la que ha evolucionado la instrucción econométrica, y está organizado en torno al tipo de datos que se analiza con un enfoque sistemático, donde las hipótesis se introducen solo cuando son necesarias para obtener un cierto resultado. Este enfoque simplifica la exposición y hace más fácil comprender el texto, repleto de aplicaciones pertinentes, ejemplos que tienen implicaciones para la política y evidencias a favor o en contra de las teorías económicas. 1. La Naturaleza de la econometría y los datos económicos. Parte I: 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: MCO asintóticos. 6. Análisis de regresión múltiple: temas adicionales. 7. Análisis de regresión múltiple con información cualitativa: Variables binarias (o ficticias). 8. Heterocedasticidad. 9. Más sobre especificación y problemas de datos. Parte II: Análisis de regresión con datos de series temporales. 10. Análisis de regresión básico con datos de series temporales. 11. Temas adicionales sobre la utilización de MCO con datos de series temporales. 12. Correlación serial y heteroscedasticidad en regresiones de series de tiempo. Parte III: Temas avanzados. 13. Combinación de cortes transversales en el tiempo: métodos simples datos de panel. 14. Métodos avanzados para datos de panel. 15. Estimación con variables instrumentales y mínimos cuadrados en dos etapas. 16. Modelos de ecuaciones simultáneas. 17. Modelos de variables dependientes limitadas y la Muestra de Corrección de selección. 18. Temas avanzados de series de tiempo. 19. Realización de un proyecto empírico. Apéndice A: Herramientas básicas de matemáticas. Apéndice B: Fundamentos de probabilidad. Apéndice C: Fundamentos de estadística matemática. Apéndice D: Resumen de álgebra matricial. Apéndice E: Modelo de regresión lineal en forma matricial. Apéndice F: Respuestas a preguntas del capítulo. Apéndice G: Cuadros estadísticos. Referencias. Glosario. Índice. Esta edición presenta a los estudiantes la forma en la que los investigadores empíricos realmente piensan y aplican los métodos econométricos con un enfoque práctico y profesional. A diferencia de los textos tradicionales, este libro muestra cómo se puede utilizar la econometría para estudiar empíricamente y responder preguntas de una variedad de disciplinas. Introducción a la Econometría refleja la manera en la que ha evolucionado la instrucción econométrica, y está organizado en torno al tipo de datos que se analiza con un enfoque sistemático, donde las hipótesis se introducen solo cuando son necesarias para obtener un cierto resultado. Este enfoque simplifica la exposición y hace más fácil comprender el texto, repleto de aplicaciones pertinentes, ejemplos que tienen implicaciones para la política y evidencias a favor o en contra de las teorías económicas. 1. La Naturaleza de la econometría y los datos económicos. Parte I: 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: MCO asintóticos. 6. Análisis de regresión múltiple: temas adicionales. 7. Análisis de regresión múltiple con información cualitativa: Variables binarias (o ficticias). 8. Heterocedasticidad. 9. Más sobre especificación y problemas de datos. Parte II: Análisis de regresión con datos de series temporales. 10. Análisis de regresión básico con datos de series temporales. 11. Temas adicionales sobre la utilización de MCO con datos de series temporales. 12. Correlación serial y heteroscedasticidad en regresiones de series de tiempo. Parte III: Temas avanzados. 13. Combinación de cortes transversales en el tiempo: métodos simples datos de panel. 14. Métodos avanzados para datos de panel. 15. Estimación con variables instrumentales y mínimos cuadrados en dos etapas. 16. Modelos de ecuaciones simultáneas. 17. Modelos de variables dependientes limitadas y la Muestra de Corrección de selección. 18. Temas avanzados de series de tiempo. 19. Realización de un proyecto empírico. Apéndice A: Herramientas básicas de matemáticas. Apéndice B: Fundamentos de probabilidad. Apéndice C: Fundamentos de estadística matemática. Apéndice D: Resumen de álgebra matricial. Apéndice E: Modelo de regresión lineal en forma matricial. Apéndice F: Respuestas a preguntas del capítulo. Apéndice G: Cuadros estadísticos. Referencias. Glosario. Índice.