Tradução da 6ª edição norte-americana. Material de apoio on-line.

Inclui índice e bibliografia.

Capítulo 1 - A natureza da econometria e dos dados econômicos 1.1. O que é econometria? 1.2. Passos na análise econômica empírica 1.3. A estrutura dos dados econômicos 1.4. A causalidade e a noção de ceteris paribus na análise econométrica Parte 1 - Análise de regressão com dados de corte transversal Capítulo 2 - Modelo de regressão simples 2.1. Definição do modelo de regressão simples 2.2. Derivação das estimativas de mínimos quadrados ordinários 2.3. Características de MQO em determinada amostra de dados 2.4. Unidades de medida e forma funcional 2.5. Valores esperados e variâncias dos estimadores de MQO 2.6. Regressão através da origem e regressão e uma constante Capítulo 3 - Análise de regressão múltipla: estimação 3.1. Motivações para a regressão múltipla 3.2. Mecânica e interpretação dos mínimos quadrados ordinários 3.3. O valor esperado dos estimadores de MQO 3.4. A variância dos estimadores de MQO 3.5. Eficiência de MQO: o teorema de Gauss-Markov 3.6. Alguns comentários sobre a linguagem da análise de regressão múltipla Capítulo 4 - Análise de regressão múltipla: inferência 4.1. Distribuições amostrais dos estimadores 4.2. Testes de hipóteses sobre um único parâmetro populacional: o teste t 4.3. Intervalos de confiança 4.4. Testes de hipóteses sobre uma combinação linear dos parâmetros 4.5. Teste de restrições lineares múltiplas: o teste F 4.6. Descrições dos resultados da regressão Capítulo 5 - Análise de regressão múltipla: MQO assimptótico 5.1. Consistência 5.2. Normalidade assimptótica e inferência em amostras grandes 5.3. Eficiência assimptótica de MQO Capítulo 6 - Análise de regressão múltipla: problemas adicionais 6.1. Efeitos da dimensão dos dados nas estatísticas MQO 6.2. Um pouco mais sobre a forma funcional 6.3. Um pouco mais sobre a qualidade de ajuste e a seleção de regressores 6.4. Previsão e análise de resíduos Capítulo 7 - Análise de regressão múltipla com informações qualitativas: varáveis binárias (ou dummy) 7.1. A descrição das informações qualitativas 7.2. Uma única variável dummy independente 7.3. O uso de variáveis dummy para categorias múltiplas 7.4. Interações com variáveis dummy 7.5. Uma variável dependente binária: o modelo de probabilidade linear 7.6. Um pouco mais sobre análise e avaliação de políticas e programas governamentais 7.7. Interpretando resultados de regressão com variáveis dependentes discretas Capítulo 8 - Heteroscedasticidade 8.1. Consequências da heteroscedasticidade para o método MQO 8.2. Inferência robusta em relação à heteroscedasticidade após a estimação MQO 8.3. O teste para heteroscedasticidade 8.4. Estimação de mínimos quadrados ponderados 8.5. O modelo de probabilidade linear revisitado Capítulo 9 - Problemas adicionais de especificação e de dados 9.1. Má-especificação da forma funcional 9.2. Utilizando variáveis proxy para variáveis explicativas não observadas 9.3. Modelos com inclinações aleatórias 9.4. Propriedades do método MQO quando há erros de medida 9.5. Ausência de dados, amostras não aleatórias e observações extremas 9.6. Estimação dos mínimos desvios absolutos Parte 2 - Análise de regressão com dados de séries temporais Capítulo 10 - Análise de regressão básica com dados de séries temporais 10.1. A natureza dos dados das séries temporais 10.2. Exemplos de modelos de regressão de series temporais 10.3. propriedades de amostra finita do MQO sob as hipóteses clássicas 10.4. Forma funcional, variável dummy e números-índices 10.5. Tendência e sazonalidade Capítulo 11 - Questões adicionais quanto ao uso do MQO com dados de séries temporais 11.1. Séries temporais estacionárias e francamente dependentes 11.2. Propriedades assimptóticas do MWO 11.3. O uso de séries temporais altamente persistentes na análise de regressão 11.4. Modelos dinamicamente completos e a ausência de correlação serial 11.5. A hipótese de homoscedasticidade para modelos de séries temporais Capítulo 12 - Correlação serial e heteroscedasticidade em regressões de séries temporais 12.1. As propriedades do MQO com erros serialmente correlacionados 12.2. O teste da correlação serial 12.3. A correção da correlação serial com regressores estritamente exógenos 12.4. Diferenciação e correlação serial 12.5. Inferência robusta em relação à correlação serial após o MQO 12.6. heteroscedasticidade em regressões de séries temporais Parte 3 - Tópicos avançados Capítulo 13 - Agrupamento de cortes transversais ao longo do tempo: métodos simples de dados em painel 13.1. Agrupamento independente de cortes transversais ao logo do tempo 13.2. Análise de decisão de políticas com agrupamento de cortes transversais 13.3. Análise de dados em painel de dois períodos 13.4. Análise de decisões de políticos com dados em painel de dois períodos 13.5. A diferenciação com mais de dois períodos de tempo Capítulo 14 - Métodos avançados de dados em painel 14.1. Estimação de efeitos fixos 14.2. Modelos de efeitos aleatórios 14.3. Abordagem de efeitos aleatórios correlacionados 14.4. Aplicação de métodos de dados em painel a outras estruturas de dados Capítulo 15 - Estimação de cariáveis instrumentais e mínimos quadrados em dois estágios 15.1. Motivação: variáveis omitidas em um modelo de regressão simples 15.2. Estimação de VI do modelo de regressão múltipla 15.3. Mínimos quadrados em dois estágios 15.4. Soluções de VI para problemas de erros nas variáveis 15.5. Teste de endogeneidade e teste de restrições sobreidentificadoras 15.6. O MQ2E com heteroscedasticidade 15.7. A aplicação do MQ2E a equações de séries temporais 15.8. A aplicação do MQ2E em cortes transversais agrupados e em dados em painel. Capítulo 16 - Modelos de equações simultâneas 16.1. A natureza dos modelos de equações simultâneas 16.2. Viés de simultaneidade no MQO 16.3. A identificação e a estimação de uma equação estrutural 16.4. Sistemas com mais de duas equações 16.5. Modelos de equações simultâneas com séries temporais 16.6. Modelos de equações simultâneas com dados em painel Capítulo 17 - Modelos com variáveis dependentes limitadas e correções da seleção amostral 17.1. Modelos logit e probit de resposta binária 17.2. O modelo tobit para resposta de solução de canto 17.3. O modelo de regressão de Poission 17.4. Modelos de regressão censurada e truncada 17.5. Correções da seleção amostral Capítulo 18 - Tópicos avançados sobre séries temporais 18.1. Modelos de defasagem distribuída infinita 18.2. Teste de raízes unitárias 18.3. Regressão espúria 18.4. Cointegração e modelos de correção 18.5. Previsão Capítulo 19 - Executar um projeto na prática -- -- -- -- -- 19.1. Formulação de uma pergunta 19.2. Análise da literatura 19.3. Compilação dos dados 19.4. Análise econométrica 19.5. Redação de um ensaio empírico