MODELOS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE. Ejercicios con STATA

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 problemáticas de Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Normalidad residual, Multicolinealidad, Endogeneidad y otras características claves de los modelos. Se dedica una parcela de contenido al análisis univariante de series temporales a través de la metodología ARIMA de Box y Jenkins. Se tratan también los modelos de variable dependiente limitada, modelos Logit, modelos Probit, modelos de selección muestral, modelos censurados, modelos Tobit, modelos de recuento, modelo de Poisson, modelo Binomial Negativa, modelo Exponencial, modelo Normal y modelos truncados. Se presenta una amplia variedad de ejercicios resueltos utilizando el software STATA.