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Econometria y Prediccion

Econometria y Prediccion

Matilla Garcia

El texto recoge los principales avances experimentados por la econometría en las últimas décadas que, junto con el modelo clásico de regresión, siguen siendo el núcleo básico de la disciplina. Su orientación permitirá al alumno estudiar las relaciones de causa-efecto específicas de las ciencias sociales y, principalmente, analizar el tipo de datos existentes en el entorno econ...

Editorial:
Mc Graw Hill
Año de edición:
2013
Materia:
Empresa gral
ISBN:
978-84-481-8310-3
Páginas:
496
Encuadernación:
Normal tapa dura (libros)
53,00 €
IVA incluído
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Sinopsis

El texto recoge los principales avances experimentados por la econometría en las últimas décadas que, junto con el modelo clásico de regresión, siguen siendo el núcleo básico de la disciplina. Su orientación permitirá al alumno estudiar las relaciones de causa-efecto específicas de las ciencias sociales y, principalmente, analizar el tipo de datos existentes en el entorno económico empresarial actual. Ofrece técnicas que aportan valor añadido a la toma de decisiones frente a los datos disponibles, que permiten realizar predicciones y estimar la fiabilidad de las mismas, y que se sirven de la econometría para el contraste de hipótesis. La exposición teórica se complementa con multitud de ejemplos de la economía real española. El nivel de tratamiento de los temas es introductorio, con un abordaje adicional intermedio-avanzado para los aspectos relacionados con el modelo de regresión.

Índice

Parte I. Fundamentos del análisis de regresión. 1. Econometría: modelo y datos. 2. Análisis de regresión lineal: estimación. 3. Aspectos avanzados del análisis de regresión. 4. Análisis de regresión lineal: inferencia. 5. Aspectos avanzados: inferencia en el modelo de regresión lineal. 6. Regresión con heterocedasticidad y autocorrelación. 7. Variables explicativas dicotómicas. 8. Análisis de especificación y problemas con los datos. Parte II. Ampliación del análisis de regresión. 9. Regresión con variables instrumentales. 10. Regresión con datos de panel y fusionados. 11. Regresión con variable dependiente binaria. 12. Cuasiexperimentos y regresión. Parte III. Series temporales: predicción y regresión. 13. Modelos estacionarios de series temporales. 14. Tendencias, raíces unitarias y regresiones espurias. 15. Modelos tipo ARCH. 16. Introducción a los modelos VAR. 17. Cointegración. APÉNDICES Y TABLAS: A. Álgebra matricial. B. Estadísticos descriptivos. C. Probabilidad. D. Estimación puntual de parámetros. E. Tests de hipótesis. F. Tres contrastes asintóticamente equivalentes. G. Tablas estadísticas.

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