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Econometría Avanzada Técnicas y Herramientas

César Pérez

Páginas: 754

Fecha: 2011

ISBN: 978-84-9281-298-1

Precio: 46,00 € IVA incluido  

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El objetivo de este libro es la presentación de las técnicas econométricas avanzadas y su tratamiento con las herramientas más adecuadas de cálculo automatizado. Se utilizan los paquetes de software EVIEWS, STATA, SAS y SPSS para abordar de modo sencillo el trabajo econométrico.

El primer bloque de contenido incluye los modelos dinámicos y el estudio de la estabilidad de los modelos econométricos a través de los contrastes de cambio estructural, raíces unitarias, cointegración y modelos de corrección del error. Un segundo bloque profundiza en los modelos lineales multiecuacionales y en los modelos multivariantes de series temporales, tratando especialmente los modelos VAR y VARMA, así como la teoría de la cointegración en el contexto multivariante. En un tercer bloque se aborda la econometría de los datos de panel, incluyendo los modelos dinámicos y los modelos logit, probit y de Poisson en el contexto de panel. Asimismo, se aborda la problemática de los contrastes de raíces unitarias y cointegración en el ámbito de los paneles. Un cuarto bloque se ocupa de los modelos no lineales uniecuacionales y multiecuacionales, así como de la regresión particionada y segmentada.

En cuanto a los temas más novedosos, el quinto bloque estudia los modelos predictivos de clasificación y segmentación, así como el tratamiento moderno de los modelos econométricos con herramientas de minería de datos y en especial la utilización de redes neuronales para ajustar modelos. El último bloque aborda los modelos econométricos con ecuaciones estructurales.

Los diferentes 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.

César Pérez López es licenciado en Ciencias Matemáticas y en Ciencias Económicas y trabaja actualmente como Vocal Asesor en el Instituto de Estudios Fiscales (IEF). Pertenece al Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado y al Cuerpo Superior de Sistemas y Tecnologías de la Información de la Administración del Estado. Asimismo, es profesor asociado en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa III de la Universidad Complutense de Madrid.

CONTENIDO
    Introducción
    Capítulo 1. Modelos dinámicos

      Modelos dinámicos
        Modelos dinámicos con retardos en la variable endógena
        Modelos dinámicos con retardos en la variable endógena y en las variables exógenas simutáneamente
      Tipos especiales de modelos dinámicos
        Modelos con retardos distribuidos finitos
        Modelos con retardos distribuidos infinitos
      EVIEWS y los modelos dinámicos específicos
      SPSS y los modelos dinámicos
      SPSS y los modelos dinámicos con regresores estocásticos. Variables instrumentales
      EVIEWS y los modelos dinámicos con regresores estocásticos. SAS y los modelos dinámicos

    Capítulo 2. Estabilidad de modelos. Cambio estructural

      Estabilidad estructural en modelos econométricos
      Parámetros constantes en el tiempo y contraste de predicción de Chow
        Cambio estructural y contraste de Chow
        Residuos recursivos: contrastes basados en estimación recursiva
        Contrastes CUSUM y CUSUMQ
      Modelos inestables: regresiones espúrias
      Series temporales estacionarias. Detección de la estacionariedad
      Series temporales estacionales. Detección de la estacionalidad
      Test de raíces unitarias
        Tests de Dickey-Fuller de las raíces unitarias
        Test de Phillips-Perron de las raíces unitarias
      Modelos estables en el largo plazo: análisis de la cointegración
        Test de Phillips-Oularis para la cointegración
      Modelos de corrección por el error MCE
      Raíces unitarias y cointegración en series estacionales
      Raíces unitarias y cointegración en series con cambio estructural
      Estacionariedad y estacionalidad con EVIEWS
      Raíces unitarias, cointegración y cambio estructural con EVIEWS
      Raíces unitarias, cointegración y cambio estructural con SAS
      Raíces unitarias con STATA
      Estacionariedad y estacionalidad con SPSSS

    Capítulo 3. Modelos lineales multiecuacionales. Ecuaciones simultáneas

      Modelos lineales multiecuacionales. Forma estructural y ecuaciones simultáneas
      Modelo multiecuacional en forma reducida
      Identificación de modelos lineales de ecuaciones simultáneas. Estimación MCI
      Estimación de modelos lineales de ecuaciones simultáneas
        Mínimos cuadrados indirectos
        Variables instrumentales
        Mínimos cuadrados bietápicos
        Modelos recursivos
        Máxima verosimilitud con información limitada
        Máxima verosimilitud con información completa
        Estimadores de clase k y mínimos cuadrados trietápicos
        Método RANR o SUR
        Métodos robustos a la heteroscedasticidad: White y HAC
        Modelos de ecuaciones simultáneas con series temporales
      Eviews y los sistemas de ecuaciones simultáneas
      SAS y los sistemas de ecuaciones simultáneas lineales: Procedimientos SYSLYN y MODEL
      STATA y los modelos de ecuaciones lineales simultáneas

    Capítulo 4. Modelos multivariantes de series temporales: VAR, VARX, VARMA y BVAR. Cointegración

      Modelos de vectores autorregresivos (VAR)
      Identificación en modelos VAR
      Estimación de un modelo VAR
      Modelos VARMA
      Cointegración en modelos VAR. Test de Johansen
      Eviews y los modelos VAR. Test de Johansen
        Estimación de modelos VAR en Eviews a través de menús
        Cointegración en modelos VAR en Eviews a través de menús
        Modelo de vector de corrección del error en modelos VAR con Eviews
      SAS Y los modelos VAR. Contrastes de causalidad y cointegración. Test de Johansen
        Contraste de Johansen en modelos VAR con SAS
        Modelo de vector de corrección del error en modelos VAR con SAS
        Modelos VAR con variables exógenas (VARX) en SAS
      STATA y los modelos VAR y VEC. Contrastes de causalidad y cointegración. Test de Johansen

    Capítulo 5. Econometría de los datos de panel. Raíces unitarias y cointegración en paneles

      Introducción a los datos de panel. Estructuras de datos
        Datos de corte transversal o sección cruzada
        Datos de series temporales
        Estructuras de datos. Combinaciones de cortes transversales
        Estructuras de datos. Datos de panel o longitudinales
      Paneles puros y paneles expandidos
      Comparación entre muestras anuales, combinaciones de cortes transversales (pool de datos) y paneles
      Modelos econométricos con datos de panel
      Modelos de panel con coeficientes constantes
      Modelos de panel de efectos fijos .
      Modelos de panel de efectos aleatorios
      Modelos dinámicos con datos de panel
      Modelos logit y probit con datos de panel
      Raíces unitarias y cointegración con datos de panel
      Eviews y los modelos con datos de panel
      SPSS y los modelos con datos de panel
      SAS y los modelos con datos de panel
      EVIEWS y los modelos dinámicos con datos de panel. Metodología de Arellano y Bond
      EVIEWS y los contrastes de raíces unitarias con datos de panel. SAS y los contrastes de raíces unitarias con datos de panel.
      STATA y los modelos con datos de panel
        Modelos logit, probit y de Poisson con datos de panel
        Estimación de paneles dinámicos mediante la metodología Arellano-Bond

    Capítulo 6. Modelos y sistemas no lineales. Regresión particionada y segmentada

      Modelos no lineales
      Mínimos cuadrados no lineales. Algoritmos de Newton y Marquardt
      Regresión particionada
      Regresión por tramos o segmentada
      SPSS y la estimación no lineal y segmentada
      SAS y la estimación no lineal. Procedimiento NLIN
      SAS y los modelos de ecuaciones simultáneas no lineales. Procedimiento MODEL
      Eviews y los modelos de ecuaciones no lineales
      STATA y los modelos de ecuaciones no lineales

    Capítulo 7. Modelos predictivos de clasificación y segmentación

      Modelos predictivos
      El análisis discriminante como técnica de clasificación y segmentación
      Hipótesis en el modelo discriminante
      Estimación del modelo discriminante.
        Contrastes de significación en el modelo discriminante
        Selección de variables discriminantes
      Interpretación de la función discriminante
      Clasificación de los individuos
      Análisis discriminante canónico
      Los árboles de decisión como técnica predictiva de clasificación
        Características de los árboles de decisión
        Herramientas para el trabajo con árboles de decisión
        Árboles CHAID
        Árboles CART
        Árboles QUEST
      El análisis cluster como técnica de clasificación y segmentación
        Medidas de similitud
        Técnicas en el análisis cluster
        Clusters jerárquicos, secuenciales, aglomerativos y exclusivos (S.A.H.N.)
        El dendograma en el análisis cluster jerárquico
        Análisis cluster no jerárquico
      SPSS y el análisis discriminante
      Árboles de decisión (o clasificación) con SPSS
      Creación de un árbol de decisión: Método CHAID
      Métodos CRT y QUEST. Poda de árboles
      SPSS y el análisis cluster jerárquico
      SPSS y el análisis cluster no jerárquico
      SAS y el análisis cluster jerárquico
        Procedimiento ACECLUS
        Procedimiento CLUSTER
        Procedimiento TREE
      SAS y el análisis cluster no jerárquico
      SAS y el análisis discriminante: Procedimiento DISCRIM
      Ejemplo de análisis discriminante
      SAS y el análisis discriminante canónico: Procedimiento CANDISC
      Ejemplo de análisis discriminante canónico
      SAS y el análisis discriminante paso a paso. Procedimiento STEPDISC y ejemplo práctico

    Capítulo 8. Modelos econométricos con herramientas de minería de datos

      Técnicas de minería de datos
      Técnicas predictivas para la modelización econométrica
      Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner
        El nodo Regression: Modelo de regresión múltiple
        El nodo Regression: Modelo lineal general GLM
        El nodo Regression: Modelo de elección discreta Logit y Probit
      Técnicas predictivas de modelización con SPSS Clementine
        El nodo Regresión Lineal: Modelo de regresión múltiple
        El nodo Regresión Logística: Modelos de elección discreta
      Análisis cluster con Enterprise Miner. El nodo Clustering
      Árboles de decisión con Enterprise Miner. El nodo Tree
        Entrenamiento interactivo (Interactive Training)
      Análisis cluster con SPSS Clementine
        El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jerárquico
        El nodo Cluster Bietápico: Cluster jerárquico
      Árboles de decisión con SPSS Clementine
        El nodo Crear C5.0
        El nodo Árbol C&R

    Capítulo 9. Modelos econométricos con redes neuronales

      Descripción de una red neuronal
        Definición
        Función de salida y funciones de transferencia o activación
      Redes neuronales y ajuste de modelos de regresión
      Aprendizaje en las redes neuronales
      Funcionamiento de una red neuronal
      El algoritmo de aprendizaje Retropropagación (Back-Propagation)
      Análisis discriminante a través del Perceptrón
      Análisis de series temporales mediante redes neuronales
      Análisis de componentes principales con redes neuronales
      Clustering mediante redes neuronales
      Redes neuronales con SAS Enterprise Miner
        Optimización y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network
        Predicción y análisis discriminante a través de redes neuronales: Nodo Two Stage Model
        Análisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen
      Redes neuronales con SPSS Clementine
        Nodo Entrenar red
        Nodo Entrenar Kohonen
        Nodo Entrenar K-medias
        Definición de las variables en un modelo de estructura de la covarianza

    Capítulo 10. Modelos econométricos con ecuaciones estructurales

      Modelización con ecuaciones estructurales
        Definición de las variables en un modelo de estructura de la covarianza
        Tipología de modelos de estructura de la covarianza
        LISREL y el modelo de ecuaciones estructurales
      Modelo de análisis factorial confirmatorio. Identificación, estimación y diagnosis
        Identificación del modelo
        Estimación del modelo
        Diagnosis o ajuste del modelo
        Especificación del modelo
      Modelo de estructura de la covarianza
        Especificación del modelo de medida
        Especificación del modelo estructural
        Modelo general de estructura de la covarianza
        Etapas de la modelización
        Especificación del modelo
        Identificación del modelo
        Estimación de los parámetros
        Diagnosis o ajuste del modelo
        Interpretación del modelo
        Reespecificación del modelo
      Modelos estructurales con SAS. PROC CALIS
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