TY  - BOOK
AU  - Greene,William H.
TI  - Econometric analysis
SN  - 0135132452
U1  - 330.015195 22
PY  - 2008///
CY  - Upper Saddle River, (New Jersey)
PB  - Pearson, Prentice Hall
KW  - Econometría
KW  - LEMB
KW  - Análisis econométrico
KW  - Análisis de regresión
KW  - Modelos lineales (Estadística)
N1  - Incluye bibliografía e índices; I. The linear regression model: 1. Introduction ; 2. The classical multiple linear regression model ; 3. Least squares ; 4. Statistical properties of the least squares estimator ; 5. Inference and prediction ; 6. Functional form and structural change ; 7. Specification analysis and model selection chapter. -- II. The generalized regression model: 8. Generalized regression model and heteroscedasticity ; 9. Models for panel data ; 10. Systems of regression equations ; 11. Nonlinear regression and nonlinear least squares. -- III. Instrumental variables and simultaneous equation models: 12. Instrumental variables estimation ; 13. Simultaneous-equations model chapter. -- IV. Estimation methodology: 14. Estimation frameworks in econometrics ; 15. Minimum distance estimation and the generalized method of moments ; 16. Maximum likelihood estimation ; 17. Simulation based estimation and inference ; 18. Bayesian estimation and inference chapter. -- V. Time series and macroeconometrics: 19. Serial correlation ; 20. Models with lagged variables ; 21. Time-series models ; 22. Nonstationary data chapter. – VI. Cross sectional, panel data and microeconometrics: 23. Models for discrete choice ; 24. Truncation, censoring and sample selection ; 25. Models for event counts and duration. – Appendices: A. Matrix algebra ; B. Probability and distribution theory ; C. Estimation and inference ; D. Large sample distribution theory ; E. Computation and optimization ; F. Data sets used in applications ; G. Statistical tables
N2  - Este texto tiene dos objetivos: El primero es introducir al alumno en la econometría aplicada, incluyendo las técnicas básicas de análisis de regresión lineal y algunas de la gran variedad de modelos que se utilizan cuando los modelos lineales resultan insuficientes o inadecuados. El segundo es presentar a los estudiantes conocimientos teóricos suficientes que van a reconocer las nuevas variantes de los modelos aprendido aquí como una extensión meramente natural que caben dentro de un conjunto común de principios. La sexta edición tiene una actualización completa de las técnicas y desarrollos, una reorganización de materiales para una mejor presentación, y los nuevos materiales y aplicaciones
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