ECONOMETRIA AVANZADA. MODELOS MULTIECUACIONALES. Ejemplos y ejercicios resueltos

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9781493639038: ECONOMETRIA AVANZADA. MODELOS MULTIECUACIONALES. Ejemplos y ejercicios resueltos
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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 limitada 1.4.6 Máxima verosimilitud con información completa 1.4.7 Estimadores de clase k y mínimos cuadrados trietápicos 1.4.8 Método RANR o SUR 28 1.4.9 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 JOHANSEN 2.7.1 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 segmentada 3.7 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

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Marques, Maria Perez
Editorial: CreateSpace Independent Publishing Platform
ISBN 10: 149363903X ISBN 13: 9781493639038
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Descripción CreateSpace Independent Publishing Platform. PAPERBACK. Estado de conservación: New. 149363903X Special order direct from the distributor. Nº de ref. de la librería ING9781493639038

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Marques, Maria Perez
Editorial: Createspace, United States (2013)
ISBN 10: 149363903X ISBN 13: 9781493639038
Nuevos Paperback Cantidad: 10
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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Estado de conservación: New. 254 x 203 mm. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Este libro esta enfocado al trabajo con los modelos multieciacionales a traves del siguiente contenido: MODELOS LINEALES MULTIECUACIONALES. ECUACIONES SIMULTANEAS 1.1 Modelos lineales multiecuacionales. Forma estructural y ecuaciones simultaneas 1.2 Modelo multiecuacional en forma reducida 1.3 Identificacion de modelos estructurales de ecuaciones simultaneas. Estimacion MCI 1.4 Estimacion de modelos lineales de ecuaciones simultaneas 1.4.1 Minimos cuadrados indirectos 1.4.2 Variables instrumentales 1.4.3 Minimos cuadrados bietapicos 1.4.4 Modelos recursivos 1.4.5 Maxima verosimilitud con informacion limitada 1.4.6 Maxima verosimilitud con informacion completa 1.4.7 Estimadores de clase k y minimos cuadrados trietapicos 1.4.8 Metodo RANR o SUR28 1.4.9 Metodos robustos a la heteroscedasticidad: White y HAC 1.4.10 Modelos de ecuaciones simultaneas con series temporales 1.5 EVIEWS y los sistemas de ecuaciones simultaneas 1.6 SAS y los modelos de ecuaciones simultaneas lineales: procedimientos SYSLIN Y MODEL 1.7 STATA y los modelos de ecuaciones lineales simultaneas MODELOS MULTIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES: VAR, VARX, VARMA Y BVAR. COINTEGRACION 2.1 Modelos de vectores autorregresivos (VAR) 2.2 Identificacion en modelos VAR 2.3 Estimacion de un modelo VAR 2.4 Modelos VARMA 2.5 Cointegracion en modelos VAR. Test de JOHANSEN 2.6 EVIEWS y los modelos VAR. Test de JOHANSEN 2.6.1 Estimacion de modelos VAR en EVIEWS a traves de menus 2.6.2 Cointegracion en modelos VAR en EVIEWS a traves de menus 2.6.3 Modelo de vector de correccion del error en modelos VAR con Eviews 2.7 SAS y los modelos VAR. Contrastes de causalidad y cointegracion. Test de JOHANSEN 2.7.1 Contraste de Johansen en modelos VAR con SAS 2.7.2 Modelo de vector de correccion del error en modelos VAR con SAS. 2.7.3 Modelos VAR con variables exogenas (VARX) en SAS 2.8 STATA y los modelos VAR Y VEC. Contrastes de causalidad y cointegracion. Test de JOHANSEN MODELOS Y SISTEMAS NO LINEALES. REGRESION PARTICIONADA Y SEGMENTADA 3.1 Modelos no lineales 3.2 Modelos no lineales sencillos 3.3 Minimos cuadrados no lineales. Algoritmos de NEWTON Y MARQUARDT 3.4 Regresion particionada 3.5 Regresion por tramos o segmentada 3.6 SPSS y la estimacion no lineal y segmentada 3.7 SAS y la estimacion no lineal. procedimiento NLIN 3.8 SAS y los modelos de ecuaciones simultaneas 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 mas actuales del mercado como SAS, SPSS, EVIEWS y STATA. Nº de ref. de la librería APC9781493639038

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Editorial: Createspace
ISBN 10: 149363903X ISBN 13: 9781493639038
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Descripción Createspace. Paperback. Estado de conservación: New. This item is printed on demand. Paperback. 170 pages. Dimensions: 10.0in. x 8.0in. x 0.4in.Este libro est enfocado al trabajo con los modelos multieciacionales a travs del siguiente contenido: MODELOS LINEALES MULTIECUACIONALES. ECUACIONES SIMULTNEAS 1. 1 Modelos lineales multiecuacionales. Forma estructural y ecuaciones simultneas 1. 2 Modelo multiecuacional en forma reducida 1. 3 Identificacin de modelos estructurales de ecuaciones simultneas. Estimacin MCI 1. 4 Estimacin de modelos lineales de ecuaciones simultneas 1. 4. 1 Mnimos cuadrados indirectos 1. 4. 2 Variables instrumentales 1. 4. 3 Mnimos cuadrados bietpicos 1. 4. 4 Modelos recursivos 1. 4. 5 Mxima verosimilitud con informacin limitada 1. 4. 6 Mxima verosimilitud con informacin completa 1. 4. 7 Estimadores de clase k y mnimos cuadrados trietpicos 1. 4. 8 Mtodo RANR o SUR 28 1. 4. 9 Mtodos robustos a la heteroscedasticidad: White y HAC 1. 4. 10 Modelos de ecuaciones simultneas con series temporales 1. 5 EVIEWS y los sistemas de ecuaciones simultneas 1. 6 SAS y los modelos de ecuaciones simultneas lineales: procedimientos SYSLIN Y MODEL 1. 7 STATA y los modelos de ecuaciones lineales simultneas MODELOS MULTIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES: VAR, VARX, VARMA Y BVAR. COINTEGRACIN 2. 1 Modelos de vectores autorregresivos (VAR) 2. 2 Identificacin en modelos VAR 2. 3 Estimacin de un modelo VAR 2. 4 Modelos VARMA 2. 5 Cointegracin en modelos VAR. Test de JOHANSEN 2. 6 EVIEWS y los modelos VAR. Test de JOHANSEN 2. 6. 1 Estimacin de modelos VAR en EVIEWS a travs de mens 2. 6. 2 Cointegracin en modelos VAR en EVIEWS a travs de mens 2. 6. 3 Modelo de vector de correccin del error en modelos VAR con Eviews 2. 7 SAS y los modelos VAR. Contrastes de causalidad y cointegracin. Test de JOHANSEN 2. 7. 1 Contraste de Johansen en modelos VAR con SAS 2. 7. 2 Modelo de vector de correccin del error en modelos VAR con SAS. 2. 7. 3 Modelos VAR con variables exgenas (VARX) en SAS 2. 8 STATA y los modelos VAR Y VEC. Contrastes de causalidad y cointegracin. Test de JOHANSEN MODELOS Y SISTEMAS NO LINEALES. REGRESIN PARTICIONADA Y SEGMENTADA 3. 1 Modelos no lineales 3. 2 Modelos no lineales sencillos 3. 3 Mnimos cuadrados no lineales. Algoritmos de NEWTON Y MARQUARDT 3. 4 Regresin particionada 3. 5 Regresin por tramos o segmentada 3. 6 SPSS y la estimacin no lineal y segmentada 3. 7 SAS y la estimacin no lineal. procedimiento NLIN 3. 8 SAS y los modelos de ecuaciones simultneas 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 ms actuales del mercado como SAS, SPSS, EVIEWS y STATA This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. de la librería 9781493639038

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Editorial: Createspace, United States (2013)
ISBN 10: 149363903X ISBN 13: 9781493639038
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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Estado de conservación: New. 254 x 203 mm. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Este libro esta enfocado al trabajo con los modelos multieciacionales a traves del siguiente contenido: MODELOS LINEALES MULTIECUACIONALES. ECUACIONES SIMULTANEAS 1.1 Modelos lineales multiecuacionales. Forma estructural y ecuaciones simultaneas 1.2 Modelo multiecuacional en forma reducida 1.3 Identificacion de modelos estructurales de ecuaciones simultaneas. Estimacion MCI 1.4 Estimacion de modelos lineales de ecuaciones simultaneas 1.4.1 Minimos cuadrados indirectos 1.4.2 Variables instrumentales 1.4.3 Minimos cuadrados bietapicos 1.4.4 Modelos recursivos 1.4.5 Maxima verosimilitud con informacion limitada 1.4.6 Maxima verosimilitud con informacion completa 1.4.7 Estimadores de clase k y minimos cuadrados trietapicos 1.4.8 Metodo RANR o SUR28 1.4.9 Metodos robustos a la heteroscedasticidad: White y HAC 1.4.10 Modelos de ecuaciones simultaneas con series temporales 1.5 EVIEWS y los sistemas de ecuaciones simultaneas 1.6 SAS y los modelos de ecuaciones simultaneas lineales: procedimientos SYSLIN Y MODEL 1.7 STATA y los modelos de ecuaciones lineales simultaneas MODELOS MULTIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES: VAR, VARX, VARMA Y BVAR. COINTEGRACION 2.1 Modelos de vectores autorregresivos (VAR) 2.2 Identificacion en modelos VAR 2.3 Estimacion de un modelo VAR 2.4 Modelos VARMA 2.5 Cointegracion en modelos VAR. Test de JOHANSEN 2.6 EVIEWS y los modelos VAR. Test de JOHANSEN 2.6.1 Estimacion de modelos VAR en EVIEWS a traves de menus 2.6.2 Cointegracion en modelos VAR en EVIEWS a traves de menus 2.6.3 Modelo de vector de correccion del error en modelos VAR con Eviews 2.7 SAS y los modelos VAR. Contrastes de causalidad y cointegracion. Test de JOHANSEN 2.7.1 Contraste de Johansen en modelos VAR con SAS 2.7.2 Modelo de vector de correccion del error en modelos VAR con SAS. 2.7.3 Modelos VAR con variables exogenas (VARX) en SAS 2.8 STATA y los modelos VAR Y VEC. Contrastes de causalidad y cointegracion. Test de JOHANSEN MODELOS Y SISTEMAS NO LINEALES. REGRESION PARTICIONADA Y SEGMENTADA 3.1 Modelos no lineales 3.2 Modelos no lineales sencillos 3.3 Minimos cuadrados no lineales. Algoritmos de NEWTON Y MARQUARDT 3.4 Regresion particionada 3.5 Regresion por tramos o segmentada 3.6 SPSS y la estimacion no lineal y segmentada 3.7 SAS y la estimacion no lineal. procedimiento NLIN 3.8 SAS y los modelos de ecuaciones simultaneas 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 mas actuales del mercado como SAS, SPSS, EVIEWS y STATA. Nº de ref. de la librería APC9781493639038

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