Econometría 1 Luis García Núñez

Prefacio Introducción Capítulo 1. El modelo de regresión lineal clásico con dos variables 1.1. El análisis de regresión 1.2. El modelo de regresión lineal clásico con dos variables 1.3. A manera de conclusión Ejercicios Capítulo 2. Estimación del modelo clásico por mínimos cuadrados ordinarios y sus propiedades 2.1. La función de regresión muestral 2.2. Estimación por mínimos cuadrados ordinarios 2.3. Algunas características de la estimación por MCO 2.4. El modelo en desviaciones respecto a las medias 2.5. Propiedades estadísticas de los estimadores de MCO 2.6. Estimación de s2 2.7. El teorema de Gauss-Markov 2.8. Descomposición de la suma de cuadrados 2.9. Ejemplo de una estimación en Stata Ejercicios Capítulo 3. Inferencia estadística en el modelo de dos variables 3.1. El supuesto de normalidad de los errores 3.2. Intervalos de confianza para los parámetros estimados 3.3. Prueba de hipótesis Índice 3.4. El estadístico t 3.5. Prueba de la significancia de un coeficiente 3.6. El p-value 3.7. Interpretando los resultados de pruebas de hipótesis en Stata Ejercicios Capítulo 4. El modelo de regresión lineal con k variables 4.1. El modelo de regresión lineal clásico con k variables 4.2. Estimación del modelo por MCO 4.3. Alguna propiedades matemáticas de la estimación MCO 4.4. Propiedades estadísticas del estimador de mínimos cuadrados ordinarios ? 4.5. El estimador de ?2 4.6. El teorema de Gauss-Markov 4.7. Error de especificación: omisión de variables relevantes 4.8. Error de especificación: inclusión de variables irrelevantes 4.9. El teorema de Frisch-Waugh 4.10. Descomposición de la suma de cuadrados 4.11. Tabla de análisis de la varianza Apéndice 4.1 Apéndice 4.2 Apéndice 4.3 Apéndice 4.4 Apéndice 4.5 Ejercicios Capítulo 5. Pruebas de hipótesis, estimación con restricciones lineales y predicción en el modelo de k variables 5.1. Pruebas de hipótesis lineales 5.2. Relación entre la prueba t y F 5.3. Relación entre la prueba de significancia conjunta y el R-cuadrado 5.4. Estimación del modelo de regresión lineal sujeto a restricciones lineales 5.5. Predicción en el modelo de k variables Apéndice 5.1 Apéndice 5.2 Ejercicios Capítulo 6. Otros temas en regresión lineal múltiple 6.1. Multicolinealidad 6.2. Variables cualitativas 6.3. Cambio estructural Apéndice 6.1 Ejercicios Capítulo 7. Propiedades asintóticas de los estimadores MCO 7.1. Propiedades estadísticas y asintóticas de los promedios muestrales 7.2. Convergencia en probabilidad, convergencia media cuadrática y consistencia 7.3. Convergencia en distribución y teorema de límite central 7.4. Distribución asintótica 7.5. Propiedades asintóticas de los estimadores MCO 7.6. Otras convergencias notables Apéndice 7.1 Apéndice 7.2 Ejercicios Capítulo 8. Estimación del modelo de regresión lineal clásico por máxima verosimilitud 8.1. Los estimadores de máxima verosimilitud 8.2. Estimación del modelo de regresión lineal clásico por máxima verosimilitud 8.3. Los tests de «razón de verosimilitud», «Wald» y «multiplicadores de Lagrange» Ejercicios Capítulo 9. El modelo de regresión lineal con perturbaciones no esféricas 9.1. Perturbaciones no esféricas 9.2. Estimación por mínimos cuadrados generalizados 9.3. Heterocedasticidad 9.4. Correlación serial o autocorrelación Apéndice 9.1 Apéndice 9.2 Ejercicios Capítulo 10. Correlación entre los regresores y el término de perturbación 10.1. Ejemplos de correlación entre los regresores y la perturbación 10.2. Sesgo e inconsistencia del estimador MCO 10.3. ¿Cómo obtener un estimador consistente de ? cuando Cov(Xi, ui) ? 0? 10.4. Estimación por mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E) 10.5. Verificando las condiciones de relevancia y exogeneidad 10.6. Test de endogeneidad Apéndice 10.1 Apéndice 10.2 Apéndice 10.3 Apéndice 10.4 Apéndice 10.5 Ejercicios Apéndice. Elementos de álgebra matricial 1. Definiciones básicas 2. Operaciones con matrices 3. Rango, determinante y matriz inversa 4. Traza de una matriz 5. Sistemas lineales 6. Valores propios 7. Formas cuadráticas 8. Matrices particionadas 9. Reglas de derivación con matrices Tablas estadísticas Bibliografía

Ficha Técnica

• ISBN: 9786123176075
• Autor: Luis García Núñez
• Editorial: Fondo Ed. Pontificia Uni. Católica del Perú
• Páginas: No especificado
• Encuadernación: Tapa Blanda
• Dimensiones: 145 x 205 mm