Econometría y predicción / Mariano Matilla García, Pedro A. Pérez Pascual, Basilio Sanz Carnero.

Incluye bibliografía e índice.

I. Fundamentos del análisis de regresión, 7 -- 1. Econometría: modelos y datos, 11 -- 2. Análisis de regresión lineal. Estimación, 23 -- 3. Aspectos avanzados del análisis de regresión, 61 -- 4. Análisis de regresión lineal. Inferencia, 91 -- 5. Aspectos avanzados: inferencia en el modelo de regresión lineal, 149 -- 6. Regresión con heterocedasticidad y autocorrelación, 211 -- 7. Variables explicativas dicotómicas, 241 -- 8. Análisis de especificación y problemas con los datos, 267 -- II Ampliación del análisis de regresión, 291 -- 9. Regresión con variables instrumentales, 295 -- 10. Regresión con datos de panel y fusionados, 333 -- 11. Regresión con variable dependiente binaria, 361 -- 12. Cuasiexperimentos y regresión, 379 -- III. Series temporales: predicción y regresión, 399 -- 13. Modelos estacionarios de series temporales, 403 -- 14.Tendencias, raíces unitarias y regresiones espurias, 465 -- 15. Modelos tipo ARCH, 489 -- 16. Introducción a los modelos VAR, 519 -- 17. Cointegración, 539.

Recoge los avances de la econometría en las últimas décadas que, junto al modelo clásico de regresión, siguen siendo el núcleo básico de la disciplina. Su orientación permitirá estudiar las relaciones de causa-efecto específicas de las ciencias sociales y, analizar los tipo de datos existentes en el entorno económico empresarial. Ofrece técnicas de valor añadido a la toma de decisiones frente a los datos disponibles, que permiten realizar predicciones y estimar la fiabilidad de las mismas.