Siempre se ha considerado que por más difícil que les parezca a los estudiantes formalizar los modelos econométricos, mayor es el reto del educador de conseguir que esta técnica sea lo más entendible posible, con el objetivo de despertar en ellos el interés por el conocimiento de lo complejo para comprender lo simple. Por ello, una de las razones principales para escribir este texto fue la de poner a disposición de los alumnos un texto de fácil comprensión del lenguaje formal y brindarles en su proceso algunos elementos fundamentales. El texto está organizado en siete partes y trece capítulos, y está escrito en un lenguaje comprensible, con ejemplos resueltos paso a paso, para que pueda ser consultado por estudiantes de un curso de econometría básica, de econometría intermedia o por aquellos interesados en el tema del análisis econométrico e instrumentos de política y social. De igual manera, va dirigido a los docentes que deseen conocer las diferentes metodologías aplicadas en la formalización econométrica y las formas funcionales de los modelos que se aplican en la investigación económica y social. Espero que este esfuerzo pueda contribuir en facilitar el proceso de enseñanza-aprendizaje de esta técnica y sea de gran utilidad y apoyo en desarrollo de las competencias e invitar al lector al fascinante mundo de la econometría.

PrefacioParte unoFundamentos del modelo de regresión linealCapítulo IIntroducción a los conceptos básicos1.1. Concepto de econometría1.2. Etapas del método econométrico1.3. Principios básicos de la regresión1.4. Método de los mínimos cuadrados ordinarios (M.O.C)1.5. Formas funcionales de los modelos1.6. Supuestos básicos de los mínimos cuadrados ordinariosEjercicios propuestos parte unoAnexo 1Distribución normal (campana de Guass)Parte dosSupuestos expost del modelo clásico de regresión linealCapítulo IINo multicolinealidad2.1. Multicolinealidad2.2. Medidas correctivas2.3. Multicolinealidad perfectaCapítulo IIIHomocedasticidad3.1. Causantes de la heteroscedasticidad3.2. Consecuencias prácticas 3.3. Detección de la heteroscedasticidad3.4. Medidas remediales3.5. Métodos de estimaciones informales, detección de heteroscedasticidadCapítulo IVNo autocorrelación4.1. Causantes de autocorrelación4.2. Detección de la autocorrelación4.3. Medidas remediales4.4. Aplicación del método de la primera diferencia4.5. Consecuencias de la autocorrelaciónCapítulo VEspecificación de modelos econométricos y pruebas de escogencia5.1. Los criterios de selecciónEjercicios propuestos parte dosParte tresEstimación de modelos de ecuaciones simultáneasCapítulo VIModelos de ecuaciones simultáneas6.1. Clasificación de variables en un modelo de ecuaciones simultáneas6.2. Bases para la especificación de modelos de ecuaciones simultáneas6.3. Método de los mínimos cuadrados en dos etapas6.4. Modelos microeconómicos y los mínimos cuadrados indirectos6.5. Identificación de ecuacionesEjercicios propuestos parte tresParte cuatroEstimación de modelos dinámicosCapítulo VIISeries de tiempo univariadas7.2. Modelos lineales estacionarios7.3. Metodología Box Jenkins7.4. Procesos autorregresivos AR(p)7.5. Modelo AR (p), deducción de La función de autocorrelación parcial7.6. Otros elementos ecuaciones en diferencia7.7. Proceso media móvil MA(q)7.8. Proceso media móvil MA(q)7.9. Proceso ARMA (p,q)Capítulo VIIIModelo de vectores autorregresivos8.1. VAR estructural8.2. Matriz varianza covarianza del estándar8.3. Identificación8.4. Estimación del VARCapítulo IXModelos de series de tiempo autorregresivo y rezagos distribuidos9.1. Modelo de Koyck9.2. Modelos de expectativas adaptativas9.3. Modelo de ajuste parcial9.4. Detección de autocorrelación en modelos autorregresivos9.5. Cointegración de series con raíces unitariasParte cincoEstimación de modelos no linealesCapítulo XModelos no lineales10.1. Funciones de producción Cobb- Douglas10.2. La función de producción de elasticidad de sustitución constante (CES)Parte seisModelos con variables binariasCapítulo XIEstimación de modelos con variables binarias11.1. Estimación modelos ANOVA11.2. Estimación modelos ANCOVA11.3. Resultados (comparación prueba de Chow frente al uso de las variables Dummies en el análisis de cambio estructural)Capítulo XIIModelos de regresión con variable endógena binarias12.1. Tipos de modelos con variables Dummy dependienteEjercicios propuestos parte seisParte sieteModelos con datos de panelCapítulo XIIIModelos para datos de panel13.1. Efectos fijos13.2. Efectos aleatoriosEjercicios propuestos parte sieteApéndice ARevisión de algunas funciones de probabilidadAlfabeto griegoBibliogarfíaApéndice BTablas estadísticas