El objetivo de este libro es la presentación de las técnicas econométricas y su tratamiento con el software STATA, que es una de las herramientas más adecuadas de cálculo automatizado para trabajar en Econometría.
El primer bloque de contenido se ocupa del modelo lineal de regresión múltiple y de toda su problemática, incluyendo la detección y tratamiento de la autocorrelación, heteroscedasticidad, multicolinealidad, normalidad residual, linealidad, observaciones influyentes, errores de especificación, exogeneidad y regresores estocásticos.
Un segundo bloque aborda el análisis univariante de series temporales a través de la metodología Box Jenkins para modelos ARIMA, el tratamiento de los modelos de intervención y los modelos univariantes de la función de transferencia.
Un tercer bloque se ocupa de los modelos del análisis de la varianza y la covarianza simples y múltiples, así como del modelo lineal general y los modelos mixtos.
El cuarto bloque de contenido trata los modelos de elección discreta, recuento, censurados, truncados y de selección muestral, haciendo hincapié en los modelos Logit, Probit, Tobit, Poisson, binomial negativa y corrección del sesgo de selección mediante la estimación de Heckman.
Un quinto bloque aborda los modelos multiecuacionales incluyendo los modelos en ecuaciones simultáneas, los modelos multivariantes de series temporales (VAR, VARX, VARMA Y BVAR) y la problemática de la cointegración.
El último bloque se ocupa de los modelos con datos de panel, incluyendo paneles dinámicos, raíces unitarias y cointegración en paneles, así como los modelos de elección discreta con datos de panel.
Los capítulos se inician con la exposición de los conceptos y notas teóricas adecuadas, para resolver a continuación una variedad de ejercicios que cubran los conceptos expuestos. Se trata de recopilar la mayor parte de los conceptos econométricos e ilustrarlos con la práctica a través del software STATA.
Modelo lineal de regresión múltiple. Hipótesis, estimación, inferencia
Autocorrelación, heteroscedasticidad, multicolinealidad, no linealidad y normalidad
Análisis univariante de series temporales. Modelos ARIMA, intervención y función de transferencia
Modelos del análisis de la varianza y la covarianza. Modelo lineal general GLM y modelos mixtos
Modelos Logit, Probit, Tobit, truncados, recuento, censurados y de selección muestral
Modelos lineales multiecuacionales. Ecuaciones simultáneas
Modelos multivariantes de series temporales: VAR, VARX, VARMA y BVAR. Cointegración
Econometría de los datos de panel. Raíces unitarias y cointegración en paneles
Modelos y sistemas no lineales
