PART I: ANÀLISI DE REGRESSIÓ AMB DADES DE TALL TRANSVERSAL
TEMA 1: EL MODEL DE REGRESSIÓ LINEAL MÚLTIPLE.
1.1 Introducció
1.2 Supòsits del model de regressió múltiple
1.3 Estimació: L'estimador de mínims quadrats ordinaris (MQO)
1.4 Propietats de mostres finites de l'estimador MQO
1.5 Propietats asimptòtiques de l'estimador MQO
1.6 Inferència: contrast d'hipòtesis
TEMA 2: HETEROSCEDASTICITAT
2.1 Conseqüències de la heteroscedasticitat (HTC) per l'estimador MQO
2.2 Inferència robusta a la HTC
2.3 Contrastos d'HTC
2.4 L'estimador de mínims quadrats ponderats (MCP)
TEMA 3: TEMES ADDICIONALS
3.1 Mala especificació funcional
3.2 Errors de mesura
3.3 Ús de variables proxy per a variables explicatives no observables
PART II: ANÀLISI DE REGRESSIÓ AMB DADES DE SÈRIES TEMPORALS
TEMA 4: ANÀLISI DE REGRESSIÓ BÀSIC AMB DADES DE SÈRIES TEMPORALS.
4.1 Introducció a les dades de sèries temporals (ST)
4.2 Exemples de models de regressió amb ST
4.3 Propietats de l'estimador MQO sota els supòsits clàssics
TEMA 5: ALTRES QÜESTIONS SOBRE L'ÚS DE L'estimador MQO AMB DADES DE SÈRIES TEMPORALS
5.1 Tendències i estacionalitat
5.2 Variables fictícies en sèries temporals
5.3 Estacionarietat i el contrast de causalitat
5.4 Problemes i detecció de la no-estacionarietat
TEMA 6: AUTOCORRELACIÓ EN REGRESSIONS DE SÈRIES TEMPORALS
6.1 El problema de la autocorrelació (ATC): naturalesa i conseqüències
6.2 Contrastos d'ATC
6.3 Solució a l'ATC amb regressors estrictament exògens
6.4 Diferenciació i ATC
6.5 Inferència robusta a ATC
