Usted buscó por: "Pron������stico de la econom������a @2513 "

Volver

Matilla García, Mariano ( autor) | Pérez Pascual, Pedro A. ( autor) | Sanz Carnero, Basilio ( autor)

Econometría y predicción

Madrid : McGraw-Hill, 2017.
Descripción: 762 páginas : ilustraciones, gráficos ; 25 x 20 cm.

ISBN: 9788448612009

El principal objetivo de los autores de esta obra ha sido tratar de incorporar en un texto enfocado a la docencia universitaria los principales avances experimentados por la econometría en las últimas décadas. Tanto estos como el modelo clásico de regresión, que sigue siendo el núcleo básico de la disciplina, se recogen en este texto con una orientación útil para estudiar las relaciones de causa-efecto específicas de las ciencias sociales y apta para el tipo de datos existentes en el entorno económico-empresarial actual. La exposición teórica se motiva continuamente con ejemplos propios de la economía real española. El nivel de tratamiento de los temas es prioritariamente introductorio, si bien los aspectos relacionados con el modelo de regresión se abordan además en paralelo con un nivel intermedio-avanzado. La econometría se presenta desde la perspectiva del usuario final. El manual está orientado a la formación de aquellos profesionales que necesiten analizar datos de naturaleza económico-empresarial y social, de tal manera que puedan localizar fácilmente aquellas técnicas que aporten valor añadido a la toma de decisiones frente a los datos disponibles. En muchos ámbitos es fundamental prever escenarios futuros. Por este motivo, se ofrecen también técnicas de predicción que nos permitan, entre otras cosas, realizar previsiones y analizar la fiabilidad de las mismas. Finalmente, el libro puede asimismo ser de utilidad para todos aquellos que necesiten emplear la econometría con objeto de contrastar hipótesis en el área de las ciencias sociales.

1. Econometría: modelos 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

9. Regresión con variables instrumentales

10. Regresión con datos de panel y fusionados

11. Modelos con variable dependiente limitada

12. Cuasiexperimentos y regresión

13. Modelos estacionarios de series temporales

14. Componentes temporales y alisado exponencial

15. Análisis espectral

16. Efectos causales dinámicos

17. Tendencias, raíces unitarias y regresiones espurias

18. Modelos tipo ARCH

19. Introducción a los modelos VAR

20. Cointegración.


Otros materiales recomendados