Econometría :modelos y pronósticos
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TextoIdioma: Español Editor: México, D.F. : McGraw-Hill, 2000Edición: 4a.edDescripción: 661 pISBN: 9701029259Tema(s): Econometría | Situación económica | Modelos econometricos | Estadísticas matemáticasClasificación CDD: 330.015 Resumen: Contenido:
I. Los fundamentos del análisis de regresión. - 1. Introducción al modelo de regresión. - 2. Estadística elemental: a revisión. - 3. El modelo de regresión de dos variables. - 4. El modelo de regresión múltiple. - II. Modelos de regresión de una sola ecuación. - 5. Usando el modelo de regresión múltiple. - 6. Correlación serial y heteroscedasticidad. - 7. Variables instrumentales y especificación del modelo. - 8. Pronóstico con un modelo de regresión de una sola ecuación. - 9. Estimación de una sola ecuación: temas avanzados. - 10. Estimación no lineal y de máxima verosimilitud. - 11. Modelos de elección cualitativa. - III. Modelos de ecuaciones múltiples. - 12. Estimación de ecuaciones simultáneas. - 13. Introducción a los modelos de simulación. - 14. Comportamiento dinámico de los modelos de simulación. - IV. Modelos de series de tiempo. - 15. Suavizamiento y extra población de series de tiempo. - 16. Propiedades de las series de tiempo estocásticas. - 17. Modelos lineales de series de tiempo. - 18. Estimación y pronóstico con modelos de series de tiempo. - 19. Aplicaciones de los modelos de series de tiempo.
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Libro | 330.015 P648e (Navegar estantería) | Disponible (No restringido) | 2019-0250 |
Contenido:
I. Los fundamentos del análisis de regresión. - 1. Introducción al modelo de regresión. - 2. Estadística elemental: a revisión. - 3. El modelo de regresión de dos variables. - 4. El modelo de regresión múltiple. - II. Modelos de regresión de una sola ecuación. - 5. Usando el modelo de regresión múltiple. - 6. Correlación serial y heteroscedasticidad. - 7. Variables instrumentales y especificación del modelo. - 8. Pronóstico con un modelo de regresión de una sola ecuación. - 9. Estimación de una sola ecuación: temas avanzados. - 10. Estimación no lineal y de máxima verosimilitud. - 11. Modelos de elección cualitativa. - III. Modelos de ecuaciones múltiples. - 12. Estimación de ecuaciones simultáneas. - 13. Introducción a los modelos de simulación. - 14. Comportamiento dinámico de los modelos de simulación. - IV. Modelos de series de tiempo. - 15. Suavizamiento y extra población de series de tiempo. - 16. Propiedades de las series de tiempo estocásticas. - 17. Modelos lineales de series de tiempo. - 18. Estimación y pronóstico con modelos de series de tiempo. - 19. Aplicaciones de los modelos de series de tiempo.
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