000			02088nam a2200337Ia 4500
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020			_a970-10-2925-9
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082			_a330.18 _bP59e _24
100			_aPindyck, Robert S.
100			_eautor
245		0	_aEconometría modelos y pronósticos
246			_a Econometric models and forecasts
250			_a4
260			_aMéxico : _bMcGraw-Hill, _c2001.
300			_a661 p. : _bfig. gráf. ; _c24 cm.
500			_aIncluye tablas estadísticas, soluciones a problemas selectos.
505			_aPARTE 1. LOS FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN. 1. Introducción al modelo de regresión. 2. Estadística elemental : a revisión. 3. El modelo de regresión de dos variables. 4. El modelo de regresión múltiple. PARTE 2. MODELOS DE REGRESIÓN DE UNA SOLA ECUACIÓN. 5. Usando el modelo de regresión múltiple. 6. Correlación serial y heterocedasticidad. 7. Variables instrumentales y especificación del modelo. 8. Pronóstico con un modelo de regresión de una sola ecuación. 9. Estimación de una sola ecuación : temas avanzados. 10. Estimación no lineal y de máxima verosimilitud. 11. Modelos de elección cualitativa. PARTE 3. MODELOS DE ECUACIONES MÚLTIPLES. 12. Estimación de ecuaciones simultáneas. 12.6 Métodos de estimación más avanzados. 13. Introducción a los modelos simulación. 14. Comportamiento dinámico de los modelos de simulación. PARTE 4. MODELOS DE SERIES DE TIEMPO. 15. Suavizamiento y extrapolación de series de tiempo. 16. Propiedades de las series de tiempo estocásticas. 17. Modelos lineales de series de tiempo. 18. Estimación y pronóstico con modelos de series de tiempo. 19. Aplicaciones de los modelos de series de tiempo. Más »
650			_aEconometría
653			_aEconomía
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700			_aRubinfeld, Daniel L.
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