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Econometría Aplicada Utilizando R – Luis Quintana Romero, Miguel Ángel Mendoza – 1ra Edición

Descripción

En este libro de texto los usuarios encontraran una vía práctica para mejorar su comprensión de la econometría, al utilizar aplicaciones a su realidad social, emplear las fuentes de información disponibles en el país y disponer de un formato tecnológico en el que pueden aplicar los conocimientos adquiridos, poner en práctica propuestas propias y realizar trabajo de investigación por su cuenta haciendo uso de medios tecnológicos de uso masivo.

Los capítulos de este libro de texto tienen como eje común la aceptación de que en los últimos veinte años se ha dado una revolución en las técnicas econométricas y en sus aplicaciones. En buena parte estos cambios provienen del reconocimiento de que el paradigma clásico, que actualmente aún predomina en la mayoría de los libros de texto, fue sustentado en supuestos muy discutibles. Los cuestionamientos a la metodología econométrica clásica se desprenden del trabajo de Box y Jenkins (1970) en series de tiempo; Davidson, Hendry, Srba y Yeo (1978) que desarrollaron la idea de modelos de corrección de error (MCE) y que actualmente su propuesta se reconoce como metodología LSE (London School of Economics) o DHDY (por las iniciales de sus autores); los numerosos trabajos de Engle y Granger a partir de los años ochenta en donde se vincula el concepto de cointegración a los MCE; el trabajo del mismo Engle (1982) que dio lugar a los modelos ARCH (heterocedasticidad condicional autorregresiva), los cuales han tenido un gran impacto en el análisis econométrico aplicado al mundo de las finanzas; Los desarrollos de finales de los años noventa en el campo de la Econometría Espacial impulsados por Anselin (1988) y; un sin número de artículos que inspirados en estos trabajos pioneros han cambiado la forma de pensar y hacer econometría en la actualidad.

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  • Introducción
    Capítulo 1. La econometría. Sus usos y aplicaciones en R
    Capítulo 2. Enfoque matricial de la regresión lineal
    Capítulo 3. El modelo de regresión múltiple
    Capítulo 4. Error de especificación
    Capítulo 5. Normalidad
    Capítulo 6. Multicolinealidad
    Capítulo 7. Heterocedasticidad
    Capítulo 8. Autocorrelación serial
    Capítulo 9. Análisis de integración. Aplicaciones en software R
    Capítulo 10. Cointegración y modelos de corrección de error
    Capítulo 11. Modelos VAR
    Capítulo 12. Modelos ARCH
    Capítulo 13. Modelos LOGIT y PROBIT
    Capítulo 14. Modelos panel y sus aplicaciones en R
    Capítulo 15. Econometría espacial y sus aplicaciones en R
    Capítulo 16. Repaso básico de estadística y álgebra matricial
  • Citar Libro

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