Ekonometria

Indice general
0. Preliminares: Revisi´n de Conceptos B´sicos
o
a
0.1. El MRLG b´sico. Propiedades del estimador MCO . . . .
a
0.1.1. Modelo e Hip´tesis B´sicas . . . . . . . . . . . . . .
o
a
0.1.2. Propiedades en muestras finitas del estimador MCO
0.2. Propiedades Asint´ticas de un estimador . . . . . . . . . .
o
0.2.1. Consistencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0.2.2.Convergencia en Distribuci´n . . . . . . . . . . . .
o
0.2.3. Eficiencia Asint´tica . . . . . . . . . . . . . . . . .
o
0.3. Propiedades asint´ticas del estimador MCO en el MRLG .
o
0.3.1. Consistencia de los estimadores MCO del MRLG .
2
0.3.2. Consistencia del estimador de σu . . . . . . . . . .
0.3.3. Convergencia en distribuci´n del estimador MCO .
o
0.3.4. Eficiencia asint´tica delestimador MCO . . . . . .
o
0.3.5. Inferencia en el MRLG . . . . . . . . . . . . . . . .

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6
7

1. Generalizaci´ndel Modelo de Regresi´n Lineal
o
o
1.1. Modelo de regresi´n con perturbaciones no esf´ricas . . . . . . . .
o
e
1.2. Propiedades de los estimadores MCO . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3. M´todo de M´
e
ınimos Cuadrados Generalizados (MCG) . . . . . . .
1.3.1. Propiedades de los estimadores MCG . . . . . . . . . . . .
1.3.2. Estimador de σ 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..
1.4. M´todo de M´
e
ınimos Cuadrados Generalizados Factibles (MCGF)
1.5. Contrastes de restricciones lineales . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.5.1. Σ = σ 2 Ω conocida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.5.2. Ω conocida y σ 2 desconocida . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.5.3. Σ desconocida pero estimable . . . . . . . . . . . . . . . .
1.6. Sistemas de Ecuaciones . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.6.1. Ecuaciones con varianza com´n. Cambio Estructural . . .
u
1.6.2. Ecuaciones no relacionadas . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.6.3. Ecuaciones aparentemente no relacionadas . . . . . . . . .

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2. Heterocedasticidad
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2.1. Definici´n y causas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
o
2.2. Detecci´n de laheterocedasticidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
o
2.2.1. M´todos gr´ficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
e
a
i

´
INDICE GENERAL

ii

2.3.
2.4.
2.5.
2.6.

2.2.2. Contraste de Goldfeld y Quandt . . . . .
2.2.3. Contraste de Breusch y Pagan . . . . . .
MCG: M´
ınimos Cuadrados Ponderados . . . . .
MCGF: Modelizaci´n de la heterocedasticidad.
o
ˆ
Estimador de White de V ar(βM CO ) . . . . . . .
Contrastes de restricciones lineales y predicci´n
o
2.6.1. Contrastes de restricciones lineales . . .

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3. Autocorrelaci´n
o
3.1. Causas y modelizaci´n . . . . . . . . . . . . . . .
o
3.1.1. Situaciones con autocorrelaci´n . . . . . .
o
3.1.2. Modelizaci´n . . . . . . . . . . . . . . . .
o
3.2. Detecci´nde autocorrelaci´n . . . . . . . . . . . .
o
o
3.2.1. M´todos gr´ficos . . . . . . . . . . . . . .
e
a
3.2.2. El contraste de Durbin y Watson . . . . .
3.2.3. El contraste de Breusch y Godfrey . . . .
3.3. Estimaci´n de modelos con autocorrelaci´n: MCG
o
o
3.3.1. Perturbaciones AR(1) . . . . . . . . . . .
3.3.2. Perturbaciones M A(1) . . . . . . . . . . .
3.4. MCGF: aplicaci´n en...