Curso en Microeconometría. Introducción y Aplicaciones con Excel

Introducción
Especificación del modelo de regresión lineal múltiple
Inferencia estadística del MRLM I
- El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
- Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario
- Distribución muestral del vector de residuos, e
- El estimador de la varianza del término de perturbación
Inferencia estadística del MRLM II
- Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza
- Contraste de significación del modelo
Sumas de cuadrados, análisis de la varianza y R2
El proceso de predicción
Estimación restringida
- Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis
Contrastes de cambio estructural, linealidad y normalidad
Errores de especificación

Introducción
Modelos de elección discreta (variable dependiente dicotómica)
- Modelo lineal de probabilidad
Especificación e inferencia de los modelos Probit y Logit
- Método de estimación por máxima verosimilitud
- Residuos generalizados
- Bondad de Ajuste
- Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)
Contrastes de hipótesis (Test de razón de verosimilitud), Test de Wald y de Multiplicadores de Lagrange)
- El Contraste de Razón de Verosimilitud
- El Contraste de Wald
- Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de “Score”
- Comparación entre los Tests de RV, W, ML
Modelos de respuesta múltiple: Modelos Logit Condicional (MLC) y Multinomial (MLM)
- La hipótesis de la utilidad aleatoria
- Modelo Logit Condicional (MLC)
- Modelo mixto
- El modelo Logit multinomial
- Hipótesis de independencia de las alternativas irrelevantes

Especificación e inferencia de Modelo de Regresión Censurado (Modelo Tobit)
- Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud
- Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad
Variaciones del Modelo Tobit Standard
Generalización del Modelo Tobit: Modelos bivariantes
- Modelo de “dos partes”
- El modelo de “doble valla” (Cragg, 1791)
- El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)
- Modelos de Infrecuencia de compra
Introducción a los modelos de recuento.

Introducción
Tipología de modelos con datos de panel
Métodos de estimación para modelos en niveles o estáticos
- Estimador MCO (Modelo sin efectos)
- Estimadores entre-grupos
- Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales
- Estimación MCG para los efectos individuales
- Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales
- Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales
Contrastes de especificación en el modelo estático
- Contraste de homogeneidad del panel
- Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos
- Estimación robusta
- Contraste de nulidad de los efectos aleatorios
- Contraste entre efectos fijos o aleatorios
El modelo dinámico
Contrastes de especificación en el modelo dinámico
- Contraste para la autocorrelación de la perturbación
- Contraste para la sobreidentificación de instrumentos

Resumen