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El tratamiento de un modelo econometrico exige un orden y una secuenciacion de tareas que han de estar muy claras. La identificacion del modelo nos lleva a la revision de la literatura para justificar la relacion definida entre la variable dependiente y las variables independientes. La estimacion del modelo utiliza el aparato matematico para encontrar la ecuacion de ajuste. Una vez estimado el modelo es necesario diagnosticarlo adecuadamente mediante contrastes estadisticos. Superada la fase de diagnosis ya podemos utilizar el modelo para realizar predicciones. En este libro se abordan las fases de identificacion, estimacion, diagnosis y prediccion para el tratamiento de modelos econometricos. Asimismo, se profundiza en la diagnosis desarrollando las problematicas de Autocorrelacion, Heteroscedasticidad, Normalidad residual, Multicolinealidad, Endogeneidad y otros problemas. Asimismo, se tratan una amplia tipologia de modelos entre los que destacan los modelos de regresion multiple, los modelos lineales generalizados, los modelos de variable dependiente limitada (Logit, Probit, Poisson, recuento, etc.), los modelos del analisis de la varianza y la covarianza, el modelo linea general, los modelos no lineales, los modelos con arboles de decision y los modelos de datos de panel y los modelos con redes neuronales. Con la finalidad de clarificar la metodologia, se resuelven ejercicios practicos con el software econometrico IBM SPSS STATISTICS.

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9781535451987

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