Principios de econometría

By: Gujarati, Damodar NMaterial type: TextTextOriginal language: Spanish Publisher: Madrid ; McGraw-Hill ; 2006Edition: 3a edDescription: 546 p; il., tbls., diagrsISBN: 84-481-4632-8Subject(s): Econometría | Economía | Métodos estadísticosLOC classification: HB/139/G85P/2006
Contents:
Contiene: 1. La naturaleza y el alcance de la econometría.- 2. Revisión de la estadística: probabilidad y distribuciones de probabilidad.- 3. Características de las funciones de probabilidad.- 4. Algunas distribuciones de probabilidad importantes.- 5. Inferencia estadística: estimación y contrastación de hipótesis.- 6. Ideas b sicas de la regresión lineal: el modelo de dos variables.- 7. El modelo de dos variables: contrastación de hipótesis.- 8. Regresión múltiple: estimación y contrastación de hipótesis.- 9. Formas funcionales de los modelos de regresión.- 10. Modelos de regresión de variables dummy.- 11. Selección del modelo: criterios y test.- 12. Multicolinealidad: ¨qu‚ pasa si las variables explicativas est n correlacionadas?.- 13. Heteroscedasticidad: ¨qu‚ ocurre si el error de la varianza no es constante?.- 14. Autocorrelación:¨qu‚ ocurre si los t‚rminos de error est n correlacionados?.- 15. Modelos de ecuaciones simult neas.- 16. Algunos temas concretos sobre modelos de regresión de una única ecuación.
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HB/139/G85P/2006 (Browse shelf) Available 00002515

Contiene: 1. La naturaleza y el alcance de la econometría.- 2. Revisión de la estadística: probabilidad y distribuciones de probabilidad.- 3. Características de las funciones de probabilidad.- 4. Algunas distribuciones de probabilidad importantes.- 5. Inferencia estadística: estimación y contrastación de hipótesis.- 6. Ideas b sicas de la regresión lineal: el modelo de dos variables.- 7. El modelo de dos variables: contrastación de hipótesis.- 8. Regresión múltiple: estimación y contrastación de hipótesis.- 9. Formas funcionales de los modelos de regresión.- 10. Modelos de regresión de variables dummy.- 11. Selección del modelo: criterios y test.- 12. Multicolinealidad: ¨qu‚ pasa si las variables explicativas est n correlacionadas?.- 13. Heteroscedasticidad: ¨qu‚ ocurre si el error de la varianza no es constante?.- 14. Autocorrelación:¨qu‚ ocurre si los t‚rminos de error est n correlacionados?.- 15. Modelos de ecuaciones simult neas.- 16. Algunos temas concretos sobre modelos de regresión de una única ecuación.

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