MODELOS ECONOMETRICOS. Ejercicios Resueltos con STATGRAPHICS PDF Download
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Author: Cesar Perez Lopez Publisher: Createspace Independent Pub ISBN: 9781483941820 Category : Mathematics Languages : es Pages : 182
Book Description
La clasificación inicial de las técnicas de análisis de datos distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante), técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante) y técnicas auxiliares. Las técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. Entre este grupo de técnicas se encuentran los modelos econométricos. Formalmente, la aplicación de todo modelo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Precisamente el principal objeto de estudio de la econometría son las técnicas predictivas a través de las distintas tipologías de modelos econométricos.Este texto profundiza en la variedad de modelos econométricos habituales que se utilizan en la medición o cuantificación en la economía. Se abordan los modelos de regresión simple y múltiple con su problemática habitual (multicolinealidad, autocorrelación, heteroscedasticidad, normalidad, linealidad, etc,), los modelos de elección discreta (logit, probit, Poisson, etc.), los modelos de duración y supervivencia, los modelos de series temporales a través de la metodología de BOX-JENKINS para los modelos ARIMA y los modelos no lineales. Todas las técnicas econométricas mencionadas se tratan en este libro y se ilustran con numerosos ejercicios resueltos con el software STATGRAPHICS que clarifican los conceptos.
Author: Cesar Perez Lopez Publisher: Createspace Independent Pub ISBN: 9781483941820 Category : Mathematics Languages : es Pages : 182
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La clasificación inicial de las técnicas de análisis de datos distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante), técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante) y técnicas auxiliares. Las técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. Entre este grupo de técnicas se encuentran los modelos econométricos. Formalmente, la aplicación de todo modelo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Precisamente el principal objeto de estudio de la econometría son las técnicas predictivas a través de las distintas tipologías de modelos econométricos.Este texto profundiza en la variedad de modelos econométricos habituales que se utilizan en la medición o cuantificación en la economía. Se abordan los modelos de regresión simple y múltiple con su problemática habitual (multicolinealidad, autocorrelación, heteroscedasticidad, normalidad, linealidad, etc,), los modelos de elección discreta (logit, probit, Poisson, etc.), los modelos de duración y supervivencia, los modelos de series temporales a través de la metodología de BOX-JENKINS para los modelos ARIMA y los modelos no lineales. Todas las técnicas econométricas mencionadas se tratan en este libro y se ilustran con numerosos ejercicios resueltos con el software STATGRAPHICS que clarifican los conceptos.
Author: Libros Cientificos Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781530458639 Category : Languages : es Pages : 152
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Los datos de series temporales son una de las estructuras de datos más importantes en el trabajo econométrico aplicado. Este libro comienza tratando los conceptos de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza STATGRAPHICS CENTURION. En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: Csar Prez Lopez Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781535475464 Category : Languages : es Pages : 238
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El tratamiento de un modelo econométrico exige un orden y una secuenciación de tareas que han de estar muy claras. La identificación del modelo nos lleva a la revisión de la literatura para justificar la relación definida entre la variable dependiente y las variables independientes. La estimación del modelo utiliza el aparato matemático para encontrar la ecuación de ajuste. Una vez estimado el modelo es necesario diagnosticarlo adecuadamente mediante contrastes estadísticos. Superada la fase de diagnosis ya podemos utilizar el modelo para realizar predicciones. En este libro se abordan las fases de identificación, estimación, diagnosis y predicción para el tratamiento de modelos econométricos. Asimismo, se profundiza en la diagnosis desarrollando las problemáticas de Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Normalidad residual, Multicolinealidad, Endogeneidad y otros problemas. Asimismo, se tratan una amplia tipología de modelos entre los que destacan los modelos de regresión múltiple, los modelos lineales generalizados, los modelos de variable dependiente limitada (Logit, Probit, Poisson, recuento, etc.), los modelos del análisis de la varianza y la covarianza, el modelo linea general, los modelos no lineales, los modelos ARIMA, llos modelos del análisis de la intervención, los modelos de la función de transferencia, y os modelos de redes neuronales. Con la finalidad de clarificar la metodología, se resuelven ejercicios prácticos con el software econométrico ISTATGRAPHICS CENTURION.
Author: Csar Prez Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781535343312 Category : Languages : es Pages : 238
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Una de las situaciones más frecuentes en el análisis estadístico es que los datos provengan de observaciones o respuestas conocidas yi (variables respuesta) que dependen de un conjunto de valores, fijos o aleatorios, xi (variables regresoras). En algunos casos donde no hay relación lineal evidente entre las variables respuesta y regresoras, con una trasformación de las variables podemos linealizar la relación. Pero cuando las consideraciones teóricas lo sugieren o los datos no muestran un comportamiento lineal, hacemos uso de los modelos no lineales. Aún cuando una aproximación lineal funciona bien, un modelo no lineal puede dar una mejor interpretación del problema.En este libro se consideran los modelos no lineales generales, los modelos no lineales relativos a la familia de los modelos lineales generalizados, Los modelos no lineales de ecuaciones simultáneas, los modelos no lineales segmentados, los modelos no lineales con datos de panel, los modelos no lineales de redes neuronales y otros modelos típicos. Se presentan ejercicios prácticos resueltos con R, SAS, EVIEWS, STATA, STATGRAPHICS y SPSS.
Author: Maria Perez Marques Publisher: CreateSpace ISBN: 9781495347825 Category : Business & Economics Languages : es Pages : 134
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Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza el software STATGRAPHICS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: Csar Prez Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781535303996 Category : Languages : es Pages : 266
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El modelo de regresión múltiple tiene como objetivo explicar el comportamiento de una variable endógena, explicada o dependiente, que designaremos como Y, utilizando la información proporcionada por los valores tomados por un conjunto de variables explicativas, exógenas o independientes, que designaremos por X1, X2, ..., Xk.En este libro se abordan las fases de identificación, estimación, diagnosis y predicción para el tratamiento de modelos de regresión múltiple. Asimismo, se desarrollan las peroblemáticas de Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Normalidad residual, Multicolinealidad, Endogeneidad y otras carcaterísticas claves de los modelos. Se presenta una amplia variedad de ejercicios resueltos utilizando las soluciones de software más actuales como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS
Author: Csar Lpez Prez Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781534980228 Category : Languages : es Pages : 238
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La clasificaci�n inicial de las t�cnicas de an�lisis de datos distingue entre t�cnicas de la dependencia en las que las variables pueden clasificarse en dependientes e independientes y t�cnicas de la interdependencia en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus sin existir variables dependientes ni independientes. Las t�cnicas de la dependencia o t�cnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento te�rico previo. El modelo predictivo supuesto para los datos debe contrastarse despu�s del proceso de ajuste de datos a un modelo estimado antes de aceptarlo como v�lido. Formalmente, la aplicaci�n de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificaci�n objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimaci�n (proceso de c�lculo de los par�metros del modelo elegido para los datos en la fase de identificaci�n), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicci�n (proceso de utilizaci�n del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresi�n, an�lisis de la varianza y la covarianza, an�lisis de series temporales, modelos mixtos, modelos de datos de panel, modelos logit y probit y modelos no lineales. Todas estos modelos se estudiar�n a lo largo de este libro, tanto te�ricamente como con aplicaciones con STATGRAPHICs CENTURION. Se presentan ejercicios resueltos para todos los cap�tulos con el software STATGRAPHICS CENTURION, uno de los m�s adecuados del mercado para este trabajo.
Author: Libros Técnicos Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781530460236 Category : Languages : es Pages : 134
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Los datos de series temporales son una de las estructuras de datos más importantes en el trabajo econométrico aplicado. Este libro comienza tratando los conceptos de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza STATGRAPHICS. En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: César Pérez López Publisher: ISBN: 9781521722312 Category : Languages : es Pages : 349
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El modelo de regresión Múltiple Lineal General (GLM) es el modelo más general posible de regresión lineal, incluyendo el modelo de regresión lineal múltiple con variables cuantitativas y los modelos de regresión múltiple con variables cualitativas y cuantitativas a la vez, por lo que incluirá todos los modelos del análisis de la varianza y de la covarianza. Este modelo es implementado por la mayoría del software especializado actual para resolver cualquier tipo de problema del análisis de la regresión, análisis de la varianza y análisis de la covarianza.. El modelo lineal general extiende el modelo lineal de regresión múltiple permitiendo introducir interacciones de las variables independientes de cualquier orden. Estas interacciones pueden ser solamente entre variables cuantitatativas o también entre variables cualitativas y cuantitativas. Este libro desarrolla toda la variedad de modelos incluidos en el Modelo Lineal General. Asimismo, presenta ejemplos y ejercicios resueltos con el software más actual (SAS, R, SPSS y STATGRAPHICS)
Author: Cesar Perez Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781535303668 Category : Languages : es Pages : 350
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El modelo de regresión Múltiple Lineal General (GLM) es el modelo más general posible de regresión lineal, incluyendo el modelo de regresión lineal múltiple con variables cuantitativas y los modelos de regresión múltiple con variables cualitativas y cuantitativas a la vez, por lo que incluirá todos los modelos del análisis de la varianza y de la covarianza. Este modelo es implementado por la mayoría del software especializado actual para resolver cualquier tipo de problema del análisis de la regresión, análisis de la varianza y análisis de la covarianza.En el libro se resuelven uan amplia variedad de ejercicios utilizando las soluciones de software más actuales como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS
Author: Cesar Perez Lopez
Author: Cesar Perez Lopez
Author: Libros Cientificos
Author: Csar Prez Lopez
Author: Csar Prez
Author: Maria Perez Marques
Author: Csar Prez
Author: Csar Lpez Prez
Author: Libros Técnicos
Author: César Pérez López
Author: Cesar Perez