Details
Fundamentos de econometría intermedia: Teoría y aplicaciones
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10,99 € |
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| Verlag: | Universidad de los Andes |
| Format: | |
| Veröffentl.: | 01.01.2013 |
| ISBN/EAN: | 9789586957977 |
| Sprache: | spanisch |
| Anzahl Seiten: | 429 |
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Beschreibungen
La econometría es un conjunto de métodos estadísticos inferenciales para el tratamiento cuantitativo de la información económica; esta sirve de apoyo a gran parte de las disertaciones llevadas a cabo en campos especiales de la economía y los negocios. En este sentido, este libro presenta los fundamentos intermedios de esta área de estudio para estudiantes y distintos profesionales que tengan un conocimiento previo de los temas tratados en econometría básica, como son: métodos y supuestos para estimar los parámetros de un modelo (mínimos cuadrados ordinarios [MCO] y máxima verosimilitud), aspectos fundamentales de una regresión simple y múltiple, pruebas de hipótesis (individuales y globales), características de los estimadores (insesgados, consistentes y e cientes), métodos de detección y corrección del incumplimiento de algunos supuestos de MCO (homoscedasticidad, ausencia de multicolinealidad y autocorrelación residual).Asimismo vale la pena destacar que uno de los aportes más importantes del libro es la presentación teórico-práctica con información real y ejemplos aplicados, los cuales fueron efectuados, paso a paso, con el programa econométrico especializado Stata®.
INTRODUCCIÓN
1. ESPECIFICACIÓN INCORRECTA Y ENDOGENIDAD
1.1. Introducción
1.2. Discusión sobre la especificación de los modelos econométricos
1.3. Endogenidad
1.4. Estudio de caso: efectos de la fecundidad sobre el ingreso laboral femenino
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 1
2. MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS
2.1. Introducción
2.2. El problema de simultaneidad
2.3. Detección del problema: prueba de Hausman
2.4. Proceso de identificación
2.5. Metodologías de estimación de ecuaciones simultáneas
2.6. Estudio de caso: evaluación del fondo de estabilización de precios del azúcar
2.7. Estudio de caso: análisis regional de la oferta de ganado
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 2
3. MODELOS DE PROBABILIDAD: LINEAL, PROBIT Y LOGIT
3.1. Introducción
3.2. Modelo de probabilidad lineal
3.3. Modelos logit y probit
3.4. Estudio de caso: mercado de trabajo informal en Colombia
3.5. Estudio de caso: derechos de propiedad en Colombia e integración al mercado mundial
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 3
4. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES DE TIEMPO
4.1. Introducción
4.2. Conceptos básicos para las series de tiempo
4.3. Filtro de Hodrick y Prescott
4.4. Modelos de pronósticos con tendencia determinística
4.5. Pronóstico con métodos de atenuación exponencial
4.6. Estudio de caso: el PIB colombiano
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 4
5. METODOLOGÍA BOX-JENKINS PARA PRONOSTICAR SERIES DE TIEMPO MEDIANTE PROCESOS AUTORREGRESIVOS Y DE MEDIA MÓVIL
5.1. Introducción
5.2. Conceptos básicos
5.3. Estacionariedad y ruido blanco: métodos para detectarlos y alternativas de solución que conduzcan a obtener variables estacionarias
5.4. Modelos univariados ARIMA y metodología Box-Jenkins
5.5. Modelos univariados SARIMA y metodología BJ
5.6. Ventajas y desventajas de los modelos ARIMA
5.7. Estudio de caso: el PIB colombiano
5.8. Estudio de caso: el IPC colombiano
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 5
6. MODELOS CON REZAGOS DISTRIBUIDOS Y AUTORREGRESIVOS, CAUSALIDAD DE GRANGER Y COINTEGRACIÓN
6.1. Introducción
6.2. Introducción a los modelos con variables rezagadas
6.3. Modelos de rezagos distribuidos y autorregresivos
6.4. Prueba de causalidad de Granger
6.5. Cointegración
6.6. Estudio de caso: la oferta de azúcar
Resumen
Ejercicios propuestos
7. MODELOS PARA DATOS DE CORTE TRANSVERSAL AGRUPADOS EN EL TIEMPO Y ESTIMADOR DE DIFERENCIAS EN DIFERENCIAS
7.1. Introducción
7.2. Combinación de corte transversal y series de tiempo
7.3. Corte transversal a lo largo del tiempo
7.4. Estudio de caso: impacto de un programa de intervención a las escuelas rurales en Colombia
Resumen
Ejercicios propuestos
8. MODELOS PARA DATOS EN PANEL O LONGITUDINALES
8.1. Introducción
8.2. Organización de los paneles de datos
8.3. Estimación de las dinámicas de largo plazo: efectos entre grupos
8.4. El problema de efectos fijos en el término de error
8.5. Identificación del estimador apropiado
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo
Apéndice. Aplicación de comandos en Stata
BIBLIOGRAFÍA
ÍNDICE TEMÁTICO
1. ESPECIFICACIÓN INCORRECTA Y ENDOGENIDAD
1.1. Introducción
1.2. Discusión sobre la especificación de los modelos econométricos
1.3. Endogenidad
1.4. Estudio de caso: efectos de la fecundidad sobre el ingreso laboral femenino
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 1
2. MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS
2.1. Introducción
2.2. El problema de simultaneidad
2.3. Detección del problema: prueba de Hausman
2.4. Proceso de identificación
2.5. Metodologías de estimación de ecuaciones simultáneas
2.6. Estudio de caso: evaluación del fondo de estabilización de precios del azúcar
2.7. Estudio de caso: análisis regional de la oferta de ganado
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 2
3. MODELOS DE PROBABILIDAD: LINEAL, PROBIT Y LOGIT
3.1. Introducción
3.2. Modelo de probabilidad lineal
3.3. Modelos logit y probit
3.4. Estudio de caso: mercado de trabajo informal en Colombia
3.5. Estudio de caso: derechos de propiedad en Colombia e integración al mercado mundial
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 3
4. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES DE TIEMPO
4.1. Introducción
4.2. Conceptos básicos para las series de tiempo
4.3. Filtro de Hodrick y Prescott
4.4. Modelos de pronósticos con tendencia determinística
4.5. Pronóstico con métodos de atenuación exponencial
4.6. Estudio de caso: el PIB colombiano
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 4
5. METODOLOGÍA BOX-JENKINS PARA PRONOSTICAR SERIES DE TIEMPO MEDIANTE PROCESOS AUTORREGRESIVOS Y DE MEDIA MÓVIL
5.1. Introducción
5.2. Conceptos básicos
5.3. Estacionariedad y ruido blanco: métodos para detectarlos y alternativas de solución que conduzcan a obtener variables estacionarias
5.4. Modelos univariados ARIMA y metodología Box-Jenkins
5.5. Modelos univariados SARIMA y metodología BJ
5.6. Ventajas y desventajas de los modelos ARIMA
5.7. Estudio de caso: el PIB colombiano
5.8. Estudio de caso: el IPC colombiano
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo 5
6. MODELOS CON REZAGOS DISTRIBUIDOS Y AUTORREGRESIVOS, CAUSALIDAD DE GRANGER Y COINTEGRACIÓN
6.1. Introducción
6.2. Introducción a los modelos con variables rezagadas
6.3. Modelos de rezagos distribuidos y autorregresivos
6.4. Prueba de causalidad de Granger
6.5. Cointegración
6.6. Estudio de caso: la oferta de azúcar
Resumen
Ejercicios propuestos
7. MODELOS PARA DATOS DE CORTE TRANSVERSAL AGRUPADOS EN EL TIEMPO Y ESTIMADOR DE DIFERENCIAS EN DIFERENCIAS
7.1. Introducción
7.2. Combinación de corte transversal y series de tiempo
7.3. Corte transversal a lo largo del tiempo
7.4. Estudio de caso: impacto de un programa de intervención a las escuelas rurales en Colombia
Resumen
Ejercicios propuestos
8. MODELOS PARA DATOS EN PANEL O LONGITUDINALES
8.1. Introducción
8.2. Organización de los paneles de datos
8.3. Estimación de las dinámicas de largo plazo: efectos entre grupos
8.4. El problema de efectos fijos en el término de error
8.5. Identificación del estimador apropiado
Resumen
Ejercicios propuestos
Anexo
Apéndice. Aplicación de comandos en Stata
BIBLIOGRAFÍA
ÍNDICE TEMÁTICO
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