Universidad San Francisco de Asis

Contenido: 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: problema de estimación. - 4. Supuesto de normalidad: modelo clásico de regresión lineal normal (MRCLN). - 5. Regresión con dos variables: estimación de intervalos y prueba de hipótesis. - 6. Extensiones del kodelo de regresión lineal de dos variables. - 7. Análisis de regresión múltiple: problema de estimación. - 8. Análisis de regresión múltiple: problema de inferencia. - 9. Enfoque matricial en el modelo de regresión lineal. - 10. Multicolinealidad y muestras pequeñas. - 11. Heteroscedasticidad. - 12. Autocorrelación. - 13. Diseño de modelos econométricos I: metodología econométrica tradicional. - 14. Diseño de modelos econométricos II: metodologías econométricas alternativas. Parte 3. Temas de econometría. - 15. Regresión con variables dicótomas. - 16. Regresión con la variable dependiente dicótoma: los modelos MLP, Logit, Probit y Tobit. - 17. Modelos econométricos dinámicos: modelos autoregresivos y de rezagos distribuidos. Parte 4. Modelos de ecuaciones simultáneas. - 18. Modelos de ecuaciones simultáneas. - 19. El problema de la identificación. - 20. Métodos de ecuaciones simultáneas. - 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.