Parte I: Modelos de regresión uniecuacionales - 1. Naturaleza del análisis de regresión - 2. Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas. - 3. Modelos de regresión con dos variables: problema de estimación. - 4. Modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN) - 5. Regresión con dos variables: Estimación de intervalos y prueba de hipótesis - 6. Extensiones del modelo de regresión lineal de dos variables. - 7. Análisis de regresión múltiple: problema de estimación - 8. Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia. - 9. Modelos de regresión con variables dicótomas - Parte II: Violación de los supuestos del modelo clásico - 10. Multicolinealidad: ¿qué pasa si las regresaras están correlacionadas? - 11. Heteroscedasticidad: ¿qué pasa cuando la varianza del error no es constante? - 12. Autocorrelación: ¿qué sucede si los términos error están correlacionados? - 13. Diseño de modelos econométricos: especificación del modelo y prueba de diagnóstico. - Parte III: Temas de econometría - 14. Modelos de regresión no lineales - 15. Modelos de regresión de respuesta cualitativa - 16. Modelos de regresión con datos en panel. - 17. Modelos econométricos dinámicos: modelos autorregresivos de rezagos distribuidos. - Parte IV: Modelos de ecuaciones simultaneas - 18. Modelos de ecuaciones simultaneas - 19. El problema de la identificación - 20. Métodos de ecuaciones simultaneas - Parte V: Econometría de series de tiempo - 21. Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos - 22. Econometría de series de tiempo: pronósticos

Como en las tres anteriores ediciones, el objetivo principal de la cuarta edición de Econometría es proporcionar una introducción elemental pero completa a la econometría, sin tener que recurrir al algebra matricial, al cálculo o a la estadística, mas allá de un nivel elemental. En esta edición se han incorporado algunos de los desarrollos en la teoría y la práctica de la econometría en los últimos anos. Se ha aprovechado al máximo el uso de paquetes de software estadísticos como Eviews, Limdep, Microfit, Minitab, PcGive, SAS, Shazam y Stata para ilustrar varios ejemplos y ejercicios de esta edición.

El libro lo utilizan no solo estudiantes de economía y negocios, sino también estudiantes e investigadores de otras disciplinas, como estudios políticos, relaciones internacionales, agricultura y ciencias de la salud. Los estudiantes de esas carreras encontraran que les resulta muy útil el análisis ampliado de distintos temas.

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