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Los modelos predictivos constituyen actualmente un rea de trabajo en constante desarrollo. La disponibilidad de grandes cantidades de datos y del software necesario para su tratamiento ha llevado a la modelizaci n a ocupar un puesto muy destacado actualmente en la mayor a de los sectores profesionales. El texto comienza con el tratamiento econom trico de los modelos predictivos de variable dependiente limitada, elecci n discreta, recuento, censurados, truncados y de selecci n muestral (logit, probit, tobit, etc.). A continuaci n se tratan los modelos mutidimensionales de ecuaciones simult neas con su problem tica de identificaci n, estimaci n y diagnosis. El siguiente bloque de contenido lo constituyen las series temporales multidimensionales, incorporando una amplia tipolog a de modelos (VAR, VARMA, VARX, SBAR, BVAR y VEC) enfocando tambi n el problema de la cointegraci n desde la ptica de los modelos VAR. Se trata de una de las materias vitales en la modelizaci n predictiva. El siguiente bloque de contenido se ocupa de los modelos predictivos con datos de panel, incluyendo los datos de panel din micos. Tambi n se profundiza en los modelos de datos de panel en estructuras no lineales logit y probit. Finalmente se expone el tratamiento econom trico de los modelos no lineales uniecuacionales y multiecuacionales con especial incidencia en los modelos de ecuaciones simult neas no lineales. Los modelos predictivos no lineales constituyen un rea de fuerte desarrollo actualmente, ya que se utilizan en gran variedad de problemas pr cticos en la Ingenier a, la Econom a y otras materias. Todos los temas se introducen metodol gicamente de modo sencillo y se ilustran con ejemplos y ejercicios pr cticos totalmente resueltos con el software STATA. El detalle en el tratamiento con el software de estos temas de econometr a avanzada es un valor a adido esencial en este libro.

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9781517411138

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