Contenido
Introducción 10
Capitulo 1: la econometría: sus usos y aplicaciones en r 15
1 ¿qué es la econometria? 15
2 la metodología econométrica 17
3 el modelo econométrico 20
4 econometría aplicada y r 22
5 algunos desarrollos en r que facilitan el uso de la econometría 34
Referencias 43
Archivos de datos asociado al capítulo 44
Material de aprendizaje en línea 44
Capítulo 2: enfoque matricial de la regresión lineal 45
1 el modelo matricial 45
2 análisis exploratorio de los datos 47
3 estimación por minimos cuadrados ordinarios 51
Referencias 55
Archivos de datos asociado al capítulo 55
Material de aprendizaje en línea 56
Capitulo 3: el modelo de regresión múltiple 57
1 especificación del modelo de regresión múltiple 57
2 estimación de los coeficientes de regresión 62
3 las propiedades de los errores 69
4 pruebas de diagnóstico 75
5 un ejemplo final en r 77
Referencias 82
Archivos de datos asociado al capítulo 82
Material de aprendizaje en línea 82
Capitulo 4: error de especificación 83
1 introducción 83
6
2 especificación y supuestos del modelo general de regresión lineal 85
3 sobreparametrización y subparametrización, consecuencias sobre las
Propiedades de los estimadores 87
4 prueba reset 89
5 prueba reset en r 90
Referencias 93
Archivos de datos asociado al capítulo 94
Material de aprendizaje en línea 94
Capitulo 5: normalidad 95
1 introducción 95
2 modelo general de regresión lineal 96
3 importancia de la distribución normal en la inferencia estadística 99
4 prueba de normalidad de jarque-bera 109
5 prueba jarque-bera en r 110
6 causas e implicaciones de la no normalidad y posibles soluciones 114
7 conclusiones 114
Referencias 115
Archivos de datos asociado al capítulo 116
Material de aprendizaje en línea 116
Capítulo 6: multicolinealidad 117
1 la multicolinealidad un problema de grado 117
2 pruebas para la detección de multicolinealidad 121
3 un ejemplo práctico en la detección de multicolinealidad en r con la función
Consumo para méxico 124
4 soluciones al problema de la multicolinealidad 133
Referencias 138
Archivos de datos asociado al capítulo 139
Material de aprendizaje en línea 139
Capítulo 7: heterocedasticidad 140
1 introducción 140
2 estrategias para realizar estimaciones en presencia de heterocedasticidad 141
3 las causas de la heterocedasticidad 144
7
4 control y detección de la heterocedasticidad 145
5 ejemplo en r 150
Archivos de datos asociado al capítulo 156
Material de aprendizaje en línea 156
Capítulo 8: autocorrelación serial 157
1 introducción 157
2 detección de la autocorrelación 158
3 procedimiento para la detección de la autocorrelación en r-studio 162
Referencias 173
Archivos de datos asociado al capítulo 173
Material de aprendizaje en línea 173
Capitulo 9: analisis de integracion: aplicaciones en software r 174
1 introduccion 174
2 analisis de integración 174
3 aplicaciones en r 182
Referencias 207
Archivos de datos asociado al capítulo 207
Material de aprendizaje en línea 207
Capítulo 10: cointegración y modelos de correccion de error 208
1 introducción 208 2 el concepto de cointegración 209
3 prueba de cointegración de engle y granger 211
4 análisis de cointegración de phillips-ouliaris 224
5 modelo de corrección de error 229
6 cointegración con metodología de johansen y joselius 233
Referencias 243
Archivos de datos asociado al capítulo 243
Material de aprendizaje en línea 244
Capítulo 11: modelos var 245
1 introducción 245
2 características del modelo var 246
3 un caso para la economía mexicana 248
8
Referencias 270
Archivo de datos asociado al capítulo 271
Material de aprendizaje en línea 271
Capítulo 12: modelos arch 272
1 riesgo y volatilidad 272
2 procesos arch 273
3 variantes de los modelos arch 277
4 una aplicación del modelo arch en r 278
Referencias 293
Archivos de datos asociado al capítulo 294
Material de aprendizaje en línea 294
Capitulo 13: modelos logit y probit 295
1 la importancia de las variables categóricas 295
2 modelos logit y probit 297
3 aplicaciones en r 303
Referencias 308
Archivos de datos asociado al capítulo 308
Material de aprendizaje en línea 308
Capitulo 14: modelos panel y sus aplicaciones en r 309
1 introduccion 309
2 modelo panel estático general 310
3 elección de modelos alternativos 314
4 resultados de los modelos econométricos panel con el paquete plm de r 315
Referencias 328
Archivos de datos asociado al capítulo 329
Material de aprendizaje en línea 329
Capítulo 15: econometría espacial y sus aplicaciones en r 330
1 introduccion 330
2 vecindad y dependencia espacial 332
3 estadísticos de dependencia espacial 344
4 modelos espaciales 360
Referencias 382
9
Archivos de datos asociado al capítulo 383
Material de aprendizaje en línea 383
Capítulo 16: repaso básico de estadística y álgebra matricial 384
1 introducción 384
2 revisión de los datos 384
3 variable aleatoria 396
4 breve repaso de álgebra de matrices 414
Referencias 443
Archivos de datos asociado al capítulo 444
Material de aprendizaje en línea 444 lista de autores 445
