Master Postgrado Avanzado en Econometria con Software E-views Online

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Master Postgrado Avanzado en Econometria con Software E-views Online

  • Tipo de Master:Postgrado
  • Modalidad:Online
  • Fecha inicio: Online
  • Fecha fin:Online
  • Duración:300 Horas
  • Precio: Consultar más información

Temario

INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA.
1.1ConceptodeEconometría.Notahistórica.
1.2Modeloseconómicosymodeloseconométricos:suscomponentes.
1.3Estimacióne InferenciaenEconometría.
1.4Problemasdeespecificaciónydeestimación.

EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE I
2.1Especificacióndelmodelo.Hipótesisbásicas.
2.2EstimadoresMCO:Estimacióndelvectordeparámetrosylamatrizde covariancias.TeoremadeGauss-Markov.
2.3Estimadoresmáximoverosimiles.
2.4Intervalosdeconfianzaycontrastesde hipótesis.Elestadístico-t.
2.5Análisisdela varianzaybondaddeajuste:elcoeficientededeterminacióncorregido.El estadístico-F.
2.6Predicciónpuntualyporintervalos.Errordepredicción.

EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE II
3.1Extensionesdelmodeloderegresiónlineal.Modelosno-lineales.
3.2Transformacioneslinealesdelosregresores:cambiosdeorigenyescala.
3.3 Normalidadymedianuladelasperturbaciones.Elhistogramayelcontrastede normalidaddeJarqueyBera.
3.4Regresoreslinealmentedependientes:Multicolinealidadexacta.
3.5Causas,consecuencias,procedimientosdedetecciónycorreccióndela multicolinealidad.

CONTRASTES DE HIPÓTESIS SOBRE PARÁMETROS Y PREDICCIONES
4.1Restriccionessobrelosparámetros:Modelorestringidoynorestringido.
4.2Testgeneralderestriccioneslineales.
4.3TestdeWaldderestriccionessobrelosparámetros.

VARIABLES FICTICIAS Y REGRESORES BINARIOS
5.1Variablesficticiasyregresoresbinarios:definición.
5.2 Modelizaciónconregresoresbinarios:efectosaditivosymultiplicativos.
5.3 Modelizaciónconregresoresbinarios:elefectointeracción.
5.4 Modelosestructuralesconregresoresbinarios.
5.5Variablesficticiasytestdecambioestructural.Regresiónlinealporsegmentos.

HETEROCEDASTICIDAD
6.1Datosdecortetransversalyheterocedasticidad.Regresoresfijosen muestrasrepetidas.
6.2Erroresheterocedásticos:ConsecuenciassobrelosestimadoresMCO.
6.3Contrastesde heterocedasticidad.
6.4Estimadordemínimoscuadradosponderados.
6.5Estimadordelamatrizdecovarianciasconsistenteanteheterocedasticidad.

7. CORRELACIÓN SERIAL
7.1Datosde seriestemporales:Correlaciónserialy Autocorrelación.Regresores estocásticamenteindependientesdelostérminosdeerror.
7.2Erroresautocorrelacionados:consecuenciassobreelestimadorMCO.
7.3Contrastedeautocorrelacióndeprimerorden:LosestadísticosdeDurbin-Watson.
7.4ContrastedelmultiplicadordeLagrangeparacorrelaciónserialdeBreush-Godfrey.
7.5Estimadordemínimoscuadradosgeneralizados.
7.6Estimadordelamatrizdecovarianciasconsistenteanteheterocedasticidady autocorrelación.

ERRORES DE ESPECIFICACIÓN Y ERRORES EN LAS VARIABLES
8. ERRORES DE ESPECIFICACIÓN
8.1 Regresoresincorrectos:consecuenciassobreelestimadorMCO.
8.2Variablesomitidasyvariablesredundantes.Testdela razónde verosimilitud.
8.3Otroserroresdeespecificación.TestRESETde Ramsey.

9. ERRORES EN LAS VARIABLES
9.1Correlaciónentrevariablesindependientesytérminosdeerror: ConsecuenciassobreelestimadorMCO.
9.2Erroresdemedición.

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