000			04104nam a2200337 4500
005			20140210114626.0
008			110215s2008 njuad gr 001 0 eng d
020			_a0135132452
020			_a9780135132456
040			_aUGC _cUGC _dSandra _dOswaldo
041	0		_aeng
082	0	4	_a330.015195 _bG733e _222
100	1		_aGreene, William H. _d1951-
245	1	0	_aEconometric analysis _cWilliam H. Greene
250			_a6th ed.
260			_aUpper Saddle River, (New Jersey) _bPearson _bPrentice Hall _c2008
300			_axxxvii, 1178 p. _bil., diagramas y tablas _c24 cm.
504			_aIncluye bibliografía e índices
505	0		_aI. 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
520	1		_aEste 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
650	1	4	_aEconometría _2LEMB
650	2	4	_aAnálisis econométrico _2LEMB _987103
650	2	4	_aAnálisis de regresión
650	2	4	_aModelos lineales (Estadística)
942			_2ddc _h330 _cBK
952			_p0000000054943 _r2011-09-20 _40 _00 _6330_015195000000000_G733E _964646 _bUGC _10 _o330.015195 G733e _d2007-12-03 _t1 _82 _h2008 _70 _cGEN _g165000.00 _yBK _s2011-09-15 _l2 _aUGC
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999			_c33319 _d33319