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| LEADER |
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| 003 |
AR-SmUSM |
| 005 |
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| 008 |
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| 020 |
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|a AR-SmUSM
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1 |
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|a spa
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| 082 |
0 |
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|a 330.015195
|b G969.E 2004
|2 22
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| 100 |
1 |
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|a Gujarati, Damodar N.
|9 69705
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| 245 |
1 |
0 |
|a Econometría /
|c Damodar N. Gujarati.
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| 250 |
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|a 4a ed.
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| 260 |
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|a México, D.F. :
|b McGraw-Hill,
|c c2004.
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| 300 |
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|a xxxiii, 972 p. :
|b il., graf. ;
|c 25 cm.
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| 504 |
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|a Incluye referencias bibliográficas (p. 951)
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| 505 |
0 |
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|a 1. Naturaleza del análisis de regresión. -- 2. Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas. -- 3. Modelo de regresión con dos variables: problema de estimación. -- 4. Modelo clásico de regresión normal (MCRLN). -- 5. Regresión con dos variables: estimación de intervalos y prueba de hipótesis. -- 6. Extensiones del modelo de regresión lineal de dos variables. -- 7. Análisis de regresión múltiple: problema de estimación. -- 8. Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia. -- 9. Modelos de regresión con variables dicótomas. -- 10. Multicolinealidad: ¿qué pasa si las regresoras están correlacionadas?. -- 11. Heteroscedasticidad: ¿qué pasa cuando la varianza del error no es constante?. -- 12. Autocorrelación: ¿qué sucede si los términos error están correlacionados?. -- 13. Diseño de modelos econométricos: especificación del modelo y prueba de diagnóstico. -- 14. Modelos de regresión no lineales. -- 15. Modelos de regresión de respuesta cualitativa. -- 16. Modelos de regresión con datos en panel. -- 17. Modelos econométricos dinámicos: modelos autorregresivos y de rezagos distribuidos. -- 18. Modelos de ecuaciones simultáneas. -- 19. El problema de la identificación. -- 20. Métodos de ecuaciones simultáneas. -- 21. Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos. -- 22. Econometría de series de tiempo: pronósticos.
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| 595 |
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|d 1247
|e 07/11/2005
|f 3168 EYN
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| 650 |
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7 |
|a Econometría
|2 unesco
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|c LIBRO
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