Tabla de Contenido

 

I El modelo de regresión múltiple

1. Modelo de regresión múltiple

1.1. Introducción

1.2. El modelo de regresión múltiple

1.2.1. Supuestos

1.2.2. Método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO)

1.2.3. Propiedades de los estimadores MCO

1.3. Ley de Okún en Colombia

1.3.1. Lectura de datos

1.3.2. Transformación de datos

1.3.3. Estimación del modelo

1.4. Ejercicios

1.5. Apéndice

 

2. Inferencia y análisis de regresión

2.1. Introducción

2.2. Pruebas individuales sobre los parámetros

2.3. Descomposición de la variación de la variable dependiente

2.4. Pruebas conjuntas sobre los parámetros

2.5. Prueba de Wald y su relación con la prueba F

2.6. Restricciones lineales sobre los parámetros con EasyReg

2.7. Ejercicios

2.8. Apéndice

 

3. Variables dummy

3.1. Introducción

3.2. Usos de las variables dummy

3.3. Relación entre la economía mundial y la colombiana

3.3.1. Creación de las variables dummy

3.3.2. Estimación del modelo

3.4. Ejercicios

 

II Problemas econométricos

4. Multicolinealidad

4.1. Introducción

4.2. Los diferentes grados de multicolinealidad

4.2.1. Multicolinealidad perfecta

4.2.2. Consecuencias de la multicolinealidad no perfecta

4.3. Pruebas para la detección de multicolinealidad

4.3.1. Prueba del determinante de la matriz de correlaciones de las X´s

4.3.2. Prueba de Belsley, Kuh y Welsh (1980)

4.3.3. Prueba de correlaciones entre los β′s estimados

4.4. Análisis del efecto discriminatorio de género en las diferencias salariales en Colombia

4.4.1. Creación de variables dummy en Excel

4.4.2. Pruebas de multicolinealidad

4.5. Ejercicios

 

5. Heteroscedasticidad

5.1. Introducción

5.2. Pruebas para la detección de heteroscedasticidad

5.2.1. Prueba de Goldfeld y Quandt

5.2.2. Prueba de Breusch-Pagan

5.2.3. Prueba de White

5.3. Solución a la heteroscedasticidad

5.3.1. Solución por mínimos cuadrados ponderados

5.3.2. Corrección de White

5.4. Análisis del efecto discriminatorio de género en las diferencias salariales en Colombia

5.4.1. Análisis gráfico de los residuos

5.4.2. Pruebas de heteroscedasticidad

5.4.3. Solución al problema de heteroscedasticidad

5.5. Ejercicios

5.6. Apéndice

 

6. Autocorrelación

6.1. Introducción

6.2. Pruebas para la detección de autocorrelación

6.2.1. Prueba de Rachas (Runs test)

6.2.2. Prueba de Durbin-Watson

6.2.3. Prueba h de Durbin

6.2.4. Prueba de Box-Pierce y Ljung-Box

6.2.5. Prueba de Breusch-Godfrey

6.3. Solución a la autocorrelación

6.3.1. Solución por diferencias generalizadas

6.3.2. Método de Durbin

6.4. Sostenibilidad de la política fiscal en Colombia

6.4.1. Análisis gráfico de los residuos y prueba de Durbin-Watson

6.4.2. Prueba de Box-Pierce, Ljung-Box y gráfico de las autocorrelaciones

6.4.3. Prueba de Rachas

6.4.4. Prueba de Breusch-Godfrey

6.4.5. Método de corrección de Durbin

6.5. Ejercicios

6.6. Apéndice

 

III Otros modelos econométricos

7. Modelos Logit y Probit

7.1. Introducción

7.2. Modelo Probit

7.3. Modelo Logit

7.4. Comentarios sobre los modelos Probit y Logit

7.5. Determinantes de la probabilidad de jugar chance

7.5.1. Estimación del modelo Probit por el método de máxima verosimilitud

7.5.2. Estimación del modelo Logit por el método de máxima verosimilitud

7.6. Ejercicios

7.7. Apéndice

 

8. Ecuaciones simultaneas

8.1. Introducción

8.2. Sesgo de los estimadores MCO: Un ejemplo

8.3. Forma reducida del sistema

8.4. El problema de identificación

8.5. Estimación por mínimos cuadrados en dos etapas

8.6. Prueba de simultaneidad de Hausman

8.7. Relación entre la inflación y el nivel de apertura

8.7.1. Estimación por el método de mínimos cuadrados en dos etapas

8.7.2. Prueba de simultaneidad de Hausman

8.8. Ejercicios

8.9. Apéndice

 

IV Respuestas

9. Respuestas

Respuestas capítulo 1

Respuestas capítulo 2

Respuestas capítulo 3

Respuestas capítulo 4

Respuestas capítulo 5

Respuestas capítulo 6

Respuestas capítulo 7

Respuestas capítulo 8