Author: Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 82
Book Description
Estimación máximo verosímil y predicción de modelos econometricos lineales dinámicos en espacio de los estados
Author: Modelos econométricos uniecuacionales. I
Author: José María Caridad y OcerínPublisher: Reverte
ISBN: 9788429126112
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 324
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Consultar comentario general de la obra completa.
Estimación de modelos econométricos dinámicos lineales en tiempo continuo con observaciones discretas y medidas con error
Author: ECONOMETRÍA: MODELOS DINÁMICOS, ESTABILIDAD, COINTEGRACIÓN Y MODELOS DE PANEL. Ejercicios con EVIEWS
Author: César Pérez LópezPublisher: CESAR PEREZ
ISBN:
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 214
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Este libro, dedicado a los modelos dinámicos, incorpora el tratamiento moderno de esta materia econométrica a través del software especializado más utilizado actualmente como EVIEWS. Se desarrolan temas como la estabilidad de modelos, cambio estructural, raíces unitarias, cointegración, modelos de corrección del error, modelos con datos de panel, raíces unitarias y cointegración en paneles, así como modelos con datos de panel dinámicos.
Econometría
Author: Robert S. PindyckPublisher:
ISBN: 9789701029251
Category : Econometrics
Languages : es
Pages : 661
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Econometria Avanzada, Modeles Multicuacionales
Author: Maria Perez MarquesPublisher: CreateSpace
ISBN: 9781493639038
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 170
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Este libro está enfocado al trabajo con los modelos multieciacionales a través del siguiente contenido:MODELOS LINEALES MULTIECUACIONALES. ECUACIONES SIMULTÁNEAS 1.1 Modelos lineales multiecuacionales. Forma estructural y ecuaciones simultáneas 1.2 Modelo multiecuacional en forma reducida 1.3 Identificación de modelos estructurales de ecuaciones simultáneas. Estimación MCI 1.4 Estimación de modelos lineales de ecuaciones simultáneas 1.4.1 Mínimos cuadrados indirectos 1.4.2 Variables instrumentales 1.4.3 Mínimos cuadrados bietápicos 1.4.4 Modelos recursivos 1.4.5 Máxima verosimilitud con información limitada1.4.6 Máxima verosimilitud con información completa 1.4.7 Estimadores de clase k y mínimos cuadrados trietápicos 1.4.8 Método RANR o SUR 281.4.9 Métodos robustos a la heteroscedasticidad: White y HAC 1.4.10 Modelos de ecuaciones simultáneas con series temporales 1.5 EVIEWS y los sistemas de ecuaciones simultáneas 1.6 SAS y los modelos de ecuaciones simultáneas lineales: procedimientos SYSLIN Y MODEL 1.7 STATA y los modelos de ecuaciones lineales simultáneas MODELOS MULTIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES: VAR, VARX, VARMA Y BVAR. COINTEGRACIÓN 2.1 Modelos de vectores autorregresivos (VAR)2.2 Identificación en modelos VAR 2.3 Estimación de un modelo VAR 2.4 Modelos VARMA 2.5 Cointegración en modelos VAR. Test de JOHANSEN 2.6 EVIEWS y los modelos VAR. Test de JOHANSEN 2.6.1 Estimación de modelos VAR en EVIEWS a través de menús 2.6.2 Cointegración en modelos VAR en EVIEWS a través de menús 2.6.3 Modelo de vector de corrección del error en modelos VAR con Eviews 2.7 SAS y los modelos VAR. Contrastes de causalidad y cointegración. Test de JOHANSEN2.7.1 Contraste de Johansen en modelos VAR con SAS 2.7.2 Modelo de vector de corrección del error en modelos VAR con SAS. 2.7.3 Modelos VAR con variables exógenas (VARX) en SAS 2.8 STATA y los modelos VAR Y VEC. Contrastes de causalidad y cointegración. Test de JOHANSEN MODELOS Y SISTEMAS NO LINEALES. REGRESIÓN PARTICIONADA Y SEGMENTADA 3.1 Modelos no lineales 3.2 Modelos no lineales sencillos 3.3 Mínimos cuadrados no lineales. Algoritmos de NEWTON Y MARQUARDT 3.4 Regresión particionada 3.5 Regresión por tramos o segmentada 3.6 SPSS y la estimación no lineal y segmentada3.7 SAS y la estimación no lineal. procedimiento NLIN 3.8 SAS y los modelos de ecuaciones simultáneas no lineales: procedimiento MODEL 3.9 EVIEWS y los modelos de ecuaciones no lineales 3.10 STATA y los modelos de ecuaciones no lineales Lo ejemplos y ejercicios se resuelven con los paquetes de software más actuales del mercado como SAS, SPSS, EVIEWS y STATA
Econometria Avanxada, Modelos Dinamicos
Author: Maria Perez MarquesPublisher: CreateSpace
ISBN: 9781493638116
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 228
Book Description
Este libro, dedicado a los modelos dinámicos, incorpora el tratamiento moderno de esta materia econométrica a través de los siguientes temas: Modelos dinámicos Modelos dinámicos con retardos en las variables exógenas Modelos dinámicos con retardos en la variable endógena Modelos dinámicos con retardos en la variable endógena y en las variables exógenas simultáneamente Tipos especiales de modelos dinámicos Modelos con retardos distribuidos finitos Modelos con retardos distribuidos infinitos EVIEWS y los modelos dinámicos específicos SPSS y los modelos dinámicos SPSS y los modelos dinámicos con regresores estocásticos. variables instrumentales EVIEWS y los modelos dinámicos con regresores estocásticos. variables instrumentales SAS y los modelos dinámicos Estabilidad de modelos. Cambio estructural, raíces unitarias y cointegración Estabilidad estructural en modelos econométricos Parámetros constantes en el tiempo y contraste de predicción de Chow El Contraste de Predicción de Chow Cambio estructural y contraste de Chow Residuos recursivos: contrastes basados en estimación recursiva Contrastes CUSUM Y CUSUMQ Modelos inestables: regresiones espurias Series temporales estacionarias. Detección de la estacionariedad Series temporales estacionales. Detección de la estacionalidad Test de raíces unitarias Tests de Dickey-Fuller de las raíces unitarias Test de Phillips-Perron de las raíces unitarias Modelos estables en el largo plazo: análisis de la cointegración Test de Phillips-Oularis para la cointegración Modelos de corrección por el error MCE Raices unitarias y cointegración en series estacionalesRaices unitarias y cointegración en series con cambio estructural Estacionaridad y estacionalidad con EVIEWS Raíces unitarias, cointegración y cambio estructural con EVIEWS Raíces unitarias, cointegración y cambio estructural con SAS Raíces unitarias con STATA Estacionariedad y estacionalidad con SPSS Econometría de los datos de panel. Raíces unitarias y cointegración en paneles. Paneles dinámicos Modelos econométricos con datos de panel Modelos de panel con coeficientes constantes Modelos de panel de efectos fijos Modelos de panel de efectos aleatorios Modelos dinámicos con datos de panel Modelos logit y probit con datos de panel Raíces unitarias y cointegración con datos de panel EVIEWS y los modelos con datos de panel SPSS y los modelos con datos de panel SAS y los modelos con datos de panel EVIEWS y los modelos dinámicos con datos de panel. metodología de Arellano y bond EVIEWS y los contrastes de raices unitarias con datos de panel. Cointegración en paneles SAS y los contrastes de raices unitarias con datos de panel. cointegración en paneles STATA y los modelos con datos de panel Modelos Logit, Probit y de Poisson con datos de panel Estimación de paneles dinámicos mediante la metodología Arellano-Bond Los ejemplos y ejercicios se resuelven con los paquetes de software más actuales del mercado como SAS, SPSS, EVIEWS y STATA.
Time Series Prediction
Author: Andreas S. WeigendPublisher: Routledge
ISBN: 042997227X
Category : Social Science
Languages : en
Pages : 665
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The book is a summary of a time series forecasting competition that was held a number of years ago. It aims to provide a snapshot of the range of new techniques that are used to study time series, both as a reference for experts and as a guide for novices.
Qualitative Choice Analysis
Author: Kenneth TrainPublisher: MIT Press
ISBN: 9780262200554
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 282
Book Description
This book addresses two significant research areas in an interdependent fashion. It is first of all a comprehensive but concise text that covers the recently developed and widely applicable methods of qualitative choice analysis, illustrating the general theory through simulation models of automobile demand and use. It is also a detailed study of automobile demand and use, presenting forecasts based on these powerful new techniques. The book develops the general principles that underlie qualitative choice models that are now being applied in numerous fields in addition to transportation, such as housing, labor, energy, communications, and criminology. The general form, derivation, and estimation of qualitative choice models are explained, and the major models - logit, probit, and GEV - are discussed in detail. And continuous/discrete models are introduced. In these, qualitative choice methods and standard regression techniques are combined to analyze situations that neither alone can accurately forecast. Summarizing previous research on auto demand, the book shows how qualitative choice methods can be used by applying them to specific auto-related decisions as the aggregate of individuals' choices. The simulation model that is constructed is a significant improvement over older models, and should prove more useful to agencies and organizations requiring accurate forecasting of auto demand and use for planning and policy development. The book concludes with an actual case study based on a model designed for the investigations of the California Energy Commission. Kenneth Train is Visiting Associate Professor in Economics at the University of California, Berkeley, and Director of Economic Research at Cambridge Systematics, Inc., also in Berkeley. Qualitative Choice Analysisis included in The MIT Press Transportation Studies Series, edited by Marvin L. Manheim.
Econometric Models and Economic Forecasts
Author: Robert S. PindyckPublisher: McGraw-Hill/Irwin
ISBN: 9780079132925
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 664
Book Description
This well known text helps students understand the art of model building - what type of model to build, building the appropriate model, testing it statistically, and applying the model to practical problems in forecasting and analysis.