Econometric analysis of panel data / Badi H. Baltagi.
Material type:
TextLanguage: English Series: : Springer Texts in Business and EconomicsPublisher: Switzerland [Suiza] : Springer, 2021Edition: Sixth editionDescription: xx,424 páginas : ilustraciones, gráficas ; 17 cmContent type: texto Media type: sin mediación Carrier type: volumenISBN: 9783030539528Subject(s): Econometría -- Modelos matemáticos | Economía matemática | Modelos econométricos | Análisis económico | Análisis de regresiónDDC classification: 330.1543 | Item type | Current library | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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Libros
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Biblioteca CESA
Diagonal 34 A No. 5 A - 23 Casa Incolda PBX: 339 53 00 serviciosbiblioteca@cesa.edu.co |
General | 330.1543 / B197e 2021 (Browse shelf(Opens below)) | Ej.1 | Available | 7101028911 |
Incluye bibliografía.
1. Introduction ; 2. The one-way error component regression model ; 3. The two-way error component regression model ; 4. Test of hypotheses with panel data ; 5. Heteroskedasticity and serial correlation in the error component model ; 6. Seemingly unrelated regressions with error components ; 7. Simultaneos equations with error components ; 8. Dynamic panel data models ; 9. Unbalanced panel data models ; 10. Special topics ; 11. Limited dependent variables and panel data ; 12. Nonstationary panels ; 13. Spatial panel data models. .
Este libro de texto ofrece una introducción completa a la econometría de datos de panel, un área que ha disfrutado de un crecimiento considerable durante las últimas dos décadas. Los paneles micro y macro están cada vez más disponibles y los métodos para tratar este tipo de datos tienen una gran demanda entre los profesionales. Los programas de software han fomentado este crecimiento, incluidos los programas disponibles gratuitamente en R y numerosos programas escritos por el usuario tanto en Stata como en EViews. Esta nueva sexta edición ha sido completamente revisada y actualizada e incluye nuevo material sobre paneles dinámicos, variables dependientes limitadas y paneles no estacionarios, así como datos de paneles espaciales. El autor también proporciona ilustraciones y ejemplos empíricos utilizando Stata y EViews.
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