TEMA 2: Modelo de regresión lineal (I)
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- Selección en observables.
- Modelo de regresión lineal: especificación.
- Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios.
- Interpretación de las estimaciones: ¿cuándo identificamos un efecto causal? |
TEMA 4: Modelo de regresión lineal (III) |
- Obtención de información adicional a partir de las estimaciones de los parámetros: cambios de escala de las variables; elasticidades; coeficientes Beta.
- Introducción de no lnealidades entre la variable dependiente y las variables explicativas del modelo. |
TEMA 6: Variables ficticias |
- Una variable ficticia independiente única.
- Variables ficticias para categorías múltiples.
- Interacciones en las que intervienen variables ficticias. |
TEMA 8: Heterocedasticidad |
- Detección.
- Consecuencias.
- Soluciones. |
TEMA 10: Endogeneidad |
- Causas de endogeneidad: sesgo de variables omitidas, error de medida en variables explicativas, causalidad bidireccional.
- Estimación por variables instrumentales. |