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Introduction to econometrics / James H. Stock y Mark W. Watson

By: Stock, James H.
Contributor(s): Watson, Mark W.
Material type: TextTextSeries: : The Pearson series in economics.Publisher: Harlow, Inglaterra : Pearson, 2020Edition: 4th edition : global.Description: 797 páginas : ilustraciones, gráficas : 26 cm.ISBN: 9781292264455.Subject(s): Econometría -- Modelos matemáticos | Modelos econométricos | Análisis de regresión | Análisis económico | Economía matemáticaDDC classification: 330.1543
Contents:
Part one. Introduction and review ; Chapter 1. Economic question and data ; Chapter 2. Review of probability ; Chapter 3. Review of statistics ; Part two. Fundamentals of regression analysis ; Chapter 4. Linear regression with one regressor ; Chapter 5. Regression with a single regressor: hypothesis tests and confidence intervals ; Chapter 6. Linear regression with multiple regressors ; Chapter 7. Hypothesis tests and confidence intervals in multiple regression ; Chapter 8. Nonlinear regression functions ; Chapter 9. Assesing studies based on multiple regression ; Part three. Further topics in regression analysis ; Chapter 10. Regression with panel data ; Chapter 11. Regression with a binary dependent variable ; Chapter 12. Intrumental variables regression ; Chapter 13. Experiments and quasi experiments ; Chapter 14. Prediction with many regressors and big data ; Part four. Regression analysis of economic time series data ; Chapter 15. Introduction to time series regression and forecasting ; Chapter 16. Estimation of dynamic causal effects ; Chapter 17. Additional topics in time series regression ; Part five. Regression analysis of economic time series data ; Chapter 18. The theory of linear regression with one regressor ; Chapter 19. The theory of multiple regression.
Abstract: Diseñado para un primer curso de pregrado y econometría introductoria, este texto es el más vendido y refleja la teoría y las prácticas modernas, con aplicaciones empíricas fascinantes, así como ejemplos y datos del mundo real integrados en el desarrollo de la teoría, los autores se aseguran de que los estudiantes comprendan la relevancia de la econometría al demostrar un tratamiento efectivo de los resultados sustantivos del análisis empírico resultante. Nuevo en esta edición - Capítulo 14 sobre big data y métodos de aprendizaje automático - Tratamiento paralelo de predicción e inferencia causal mediante regresión. - Nuevas cajas de interés general
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General 330.1543 / ST864i 2020 (Browse shelf) Ej.1 Available 7101027787
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Incluye glosario, índice y referencias bibliográficas

Part one. Introduction and review ; Chapter 1. Economic question and data ; Chapter 2. Review of probability ; Chapter 3. Review of statistics ; Part two. Fundamentals of regression analysis ; Chapter 4. Linear regression with one regressor ; Chapter 5. Regression with a single regressor: hypothesis tests and confidence intervals ; Chapter 6. Linear regression with multiple regressors ; Chapter 7. Hypothesis tests and confidence intervals in multiple regression ; Chapter 8. Nonlinear regression functions ; Chapter 9. Assesing studies based on multiple regression ; Part three. Further topics in regression analysis ; Chapter 10. Regression with panel data ; Chapter 11. Regression with a binary dependent variable ; Chapter 12. Intrumental variables regression ; Chapter 13. Experiments and quasi experiments ; Chapter 14. Prediction with many regressors and big data ; Part four. Regression analysis of economic time series data ; Chapter 15. Introduction to time series regression and forecasting ; Chapter 16. Estimation of dynamic causal effects ; Chapter 17. Additional topics in time series regression ; Part five. Regression analysis of economic time series data ; Chapter 18. The theory of linear regression with one regressor ; Chapter 19. The theory of multiple regression.

Diseñado para un primer curso de pregrado y econometría introductoria, este texto es el más vendido y refleja la teoría y las prácticas modernas, con aplicaciones empíricas fascinantes, así como ejemplos y datos del mundo real integrados en el desarrollo de la teoría, los autores se aseguran de que los estudiantes comprendan la relevancia de la econometría al demostrar un tratamiento efectivo de los resultados sustantivos del análisis empírico resultante.

Nuevo en esta edición

- Capítulo 14 sobre big data y métodos de aprendizaje automático
- Tratamiento paralelo de predicción e inferencia causal mediante regresión.
- Nuevas cajas de interés general

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