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EconometrÃa avanzada: tÃcnicas y herramientas para el anÃlisis de datos
La econometrÃa es la ciencia que aplica las herramientas matemÃticas y estadÃsticas al estudio de los fenÃmenos econÃmicos y sociales. La econometrÃa avanzada se ocupa de las tÃcnicas y los mÃtodos mÃs sofisticados y complejos que permiten analizar datos de mayor dimensiÃn y calidad, asà como incorporar aspectos dinÃmicos, no lineales, espaciales o causales en los modelos economÃtricos.
En este artÃculo se presenta el libro EconometrÃa avanzada: tÃcnicas y herramientas, escrito por los profesores Josà Luis Cendejas Bueno, Sonia de Lucas Santos y Juan Carlos Robles FernÃndez, y publicado por la editorial PirÃmide en 2019. Este libro tiene como objetivo ofrecer una exposiciÃn clara, rigurosa y aplicada de las principales tÃcnicas economÃtricas avanzadas y su tratamiento con las herramientas mÃs adecuadas de cÃlculo automatizado. Para ello, se utilizan los paquetes de software mÃs populares y accesibles en el Ãmbito acadÃmico y profesional, como R, Stata, EViews o Gretl.
El libro està estructurado en cuatro partes. La primera parte introduce los conceptos bÃsicos de la econometrÃa y repasa las tÃcnicas clÃsicas de regresiÃn lineal y no lineal. La segunda parte se centra en el anÃlisis de series temporales univariantes y multivariantes, abordando temas como la estacionariedad, la cointegraciÃn, la causalidad, los modelos ARIMA, VAR, VECM o GARCH. La tercera parte trata el anÃlisis de datos de panel, tanto estÃticos como dinÃmicos, con modelos de efectos fijos, aleatorios o mixtos. La cuarta parte explora el anÃlisis de datos espaciales y sus aplicaciones en la econometrÃa regional.
Cada capÃtulo del libro contiene una exposiciÃn teÃrica acompaÃada de ejemplos numÃricos resueltos con los distintos programas informÃticos. AdemÃs, al final de cada capÃtulo se incluyen ejercicios propuestos con sus soluciones detalladas. El libro tambiÃn cuenta con un sitio web complementario donde se pueden descargar los datos y los cÃdigos utilizados en los ejemplos y los ejercicios.
EconometrÃa avanzada: tÃcnicas y herramientas es un libro de referencia para los estudiantes y profesionales que quieran profundizar en el conocimiento y la aplicaciÃn de las tÃcnicas economÃtricas mÃs avanzadas. El libro combina rigor teÃrico con practicidad informÃtica, ofreciendo una visiÃn actualizada y completa de la econometrÃa moderna.En este apartado se presentan algunas de las tÃcnicas economÃtricas avanzadas que se abordan en el libro y sus principales aplicaciones.
Modelos de series temporales
Los modelos de series temporales son aquellos que permiten analizar la evoluciÃn de una o mÃs variables a lo largo del tiempo. Estos modelos son muy útiles para estudiar el comportamiento dinÃmico de las variables econÃmicas y sociales, asà como para realizar predicciones y contrastar hipÃtesis causales. Algunos de los modelos de series temporales mÃs utilizados son:
Los modelos ARIMA (autoregresivos integrados de media mÃvil), que capturan la dependencia lineal entre los valores pasados y presentes de una variable.
Los modelos VAR (vectoriales autorregresivos), que generalizan los modelos ARIMA al caso multivariante, permitiendo analizar la interacciÃn entre varias variables endÃgenas.
Los modelos VECM (vectoriales de correcciÃn del error), que son una extensiÃn de los modelos VAR para el caso de variables cointegradas, es decir, que comparten una tendencia común a largo plazo.
Los modelos GARCH (generalizados de heterocedasticidad condicional autorregresiva), que modelan la variabilidad de la varianza de una variable a lo largo del tiempo, capturando fenÃmenos como la volatilidad o la persistencia.
Modelos de datos de panel
Los modelos de datos de panel son aquellos que permiten analizar datos que tienen una doble dimensiÃn: temporal y transversal. Estos datos se obtienen al observar a un conjunto de unidades (individuos, empresas, paÃses, etc.) a lo largo de varios periodos de tiempo. Los modelos de datos de panel permiten controlar la heterogeneidad entre las unidades y explotar la informaciÃn temporal y transversal de los datos. Algunos de los modelos de datos de panel mÃs utilizados son:
Los modelos de efectos fijos, que asumen que cada unidad tiene una constante especÃfica que capta sus caracterÃsticas inobservables y constantes en el tiempo.
Los modelos de efectos aleatorios, que asumen que las caracterÃsticas inobservables de cada unidad son variables aleatorias independientes del resto de variables explicativas.
Los modelos mixtos, que combinan los efectos fijos y los efectos aleatorios, permitiendo que algunas caracterÃsticas inobservables sean constantes y otras variables aleatorias.
Los modelos dinÃmicos, que incorporan la dependencia temporal entre los valores presentes y pasados de la variable dependiente o las variables explicativas.
Modelos de datos espaciales
Los modelos de datos espaciales son aquellos que permiten analizar datos que tienen una dimensiÃn espacial, es decir, que estÃn asociados a una localizaciÃn geogrÃfica. Estos datos se obtienen al observar a un conjunto de unidades (regiones, ciudades, distritos, etc.) en un espacio geogrÃfico determinado. Los modelos de datos espaciales permiten incorporar la influencia del espacio en el comportamiento de las variables econÃmicas y sociales, asà como captar fenÃmenos como la autocorrelaciÃn espacial o la heterogeneidad espacial. Algunos de los modelos de datos espaciales mÃs utilizados son:
Los modelos espaciales autorregresivos (SAR), que asumen que la variable dependiente depende linealmente de los valores de las unidades vecinas ponderados por una matriz de pesos espaciales.
Los modelos espaciales con errores autorregresivos (SEM), que asumen que el tÃrmino de error depende linealmente de los errores de las unidades vecinas ponderados por una matriz de pesos espaciales.
Los modelos espaciales con rezagos cruzados (SLX), que asumen que la variable dependiente depende linealmente de los valores de las variables explicativas de las unidades vecinas ponderados por una matriz de pesos espaciales.
Los modelos espaciales durbin (SDM), que combinan los efect 061ffe29dd