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| LEADER |
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0 |
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0 |
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|2 21
|a 330.015195
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| 100 |
1 |
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|9 8544
|a Pesaran, M. Hashem
|d 1946-
|q (Mohammad Hashem),
|e autor
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| 245 |
1 |
0 |
|a Time series and panel data econometrics /
|c M. Hasem Pesaran.
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| 250 |
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|a First edition
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| 264 |
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4 |
|a Oxford :
|b Oxford University Press,
|c ©2015
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| 300 |
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|a xxx, 1064 páginas :
|b gráficos, tablas
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| 336 |
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|2 rdacontent
|a texto
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| 337 |
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|2 rdamedia
|a sin mediación
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| 338 |
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|2 rdacarrier
|a volumen
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| 504 |
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|a Bibliografía: páginas 995-1033.
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| 505 |
0 |
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|a Pte.1. Introduction to econometrics: 1. Relationship between two variables -- 2. Multiple regression -- 3. Hypothesis testing in regression models -- 4. Heteroskedasticity -- 5. Autocorrelated disturbances -- 6. Introduction to dynamic economic modelling -- 7. Predictability of asset returns and the efficient market hypothesis -- Pte.2. Statistical theory: 8. Asymptotic theory -- 9. Maximum likelihood estimation -- 10. Generalized method of moments -- 11. Model selection and testing non-nested hypotheses -- Pte.3. Stochastic processes: 12. Introduction to Stochastic processes -- 13. Spectral analysis -- Pte.4. 14. Estimation of stationary time series processes -- 15. Unit root processes -- 16. Trend and cycle decomposition -- 17. Introduction to forecasting -- 18. Measurement and modelling of volatility -- Pte.5. Multivariate time series models: 19. Multivariate analysis -- 20. Multivariate rational expectations models -- 21. Vector autoregressive models -- 22. Cointegration analysis -- 23. VARX modelling -- 24. Impulse response analysis -- 25. Modelling the conditional correlation of asset returns -- Pte.6. Panel data econometrics: 26. Panel data models with strictly exogenous regressors -- 27. Short T dynamic panel data models -- 28. Large heterogeneous panel data models -- 29. Cross-sectional dependence in panels -- 30. Spatial panel econometrics -- 31. Unit roots and cointegration in panels -- 32. Aggregation of large panels -- 33. Theory and practice of GVAR modelling -- Appendices: A. Mathematics -- B. Probability and statistics -- C. Bayesian analysis.
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| 520 |
3 |
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|a Este libro se ocupa de la evolución reciente de las técnicas de series temporales y datos de panel para el análisis de datos macroeconómicos y financieros. Ofrece una descripción rigurosa, aunque de fácil manejo, de las técnicas de series temporales que tratan modelos de series temporales univariantes y multivariantes, así como modelos de datos de panel. Se distingue de otros textos sobre series temporales en el sentido de que también abarca los modelos de datos de panel e intenta una integración más coherente de las series temporales, el análisis multivariante y los modelos de datos de panel. Se basa en la extensa investigación del autor en las áreas de series temporales y análisis de datos de panel y cubre una amplia variedad de temas en un solo volumen. Las distintas partes del libro pueden utilizarse como material didáctico en diversos cursos de econometría. También puede utilizarse como manual de referencia. Comienza con una visión general de las técnicas econométricas y estadísticas básicas, y ofrece una descripción de los procesos estocásticos, series temporales univariantes y multivariantes, pruebas de raíces unitarias, cointegración, análisis de respuesta al impulso, modelos de heteroscedasticidad condicional autorregresiva, modelos de ecuaciones simultáneas, autorregresiones vectoriales, causalidad, previsión, modelos de volatilidad multivariante, modelos de datos de panel, agregación y modelos autorregresivos vectoriales globales (GVAR). Las técnicas se ilustran utilizando Microfit 5 (Pesaran y Pesaran, 2009, OUP) con aplicaciones a la producción real, la inflación, los tipos de interés, los tipos de cambio y los precios de las acciones. Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator
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|c Inventario 55554 donación fondo FONCYT. Inventario 57186 profesora María Inés Stímolo con subsidio SECyT.
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| 650 |
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4 |
|a ECONOMETRIA
|9 86
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| 650 |
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4 |
|a ANALISIS DE SERIES TEMPORALES
|9 438
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| 650 |
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4 |
|a ANALISIS DE REGRESION
|9 77
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| 650 |
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4 |
|a PROCESO ESTOCASTICO
|9 435
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| 650 |
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4 |
|a MODELOS MATEMATICOS
|9 356
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| 650 |
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4 |
|a ANALISIS MULTIVARIANTE
|9 1519
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| 650 |
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4 |
|a PRONOSTICOS
|9 1433
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| 650 |
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4 |
|9 79
|a MODELO DE PANEL
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| 653 |
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4 |
|a PROCESOS ESTACIONARIOS
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| 653 |
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4 |
|a ESTIMACION NO PARAMETRICA
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| 653 |
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4 |
|a MODELO NO PARAMETRICO
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| 653 |
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4 |
|a ANALISIS MULTICRITERIO
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| 653 |
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4 |
|a DATOS DE PANEL
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| 653 |
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4 |
|a MODELO CON DATOS DE PANEL
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| 653 |
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4 |
|a REGRESION LINEAL
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| 653 |
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4 |
|a REGRESION DINAMICA
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| 653 |
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4 |
|a REGRESION MULTIPLE
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| 856 |
4 |
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|u https://ar1lib.org/book/3560600/b8ff0b
|q texto/pdf 12.44 MB
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| 942 |
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|2 ddc
|c LIBR
|j 330.015195 P 55554
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| 945 |
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|a BEA
|c 2017-06-12
|c 2023-10-11 (corregido CRA)
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