Sin embargo, lo que no ha cambiado a lo largo de todos estos años es mi firme convicción de que la econometría puede enseñarse al principiante de manera intuitiva e informativa sin recurrir al álgebra matricial, el cálculo o la estadística, más allá de un nivel elemental. Parte del material es inherentemente técnico. En ese caso, lo coloqué en el apéndice correspondiente o remito al lector a las fuentes apropiadas. Incluso entonces, traté de simplificar el material técnico para que el lector pueda comprenderlo de manera intuitiva.

CONTENIDO
Prefacio
Reconocimientos
Introducción

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

Apéndice