Fundamentos estadísticos de la Econometría. Análisis multivariado. Metodología del trabajo econométrico. Modelo clásico de regresión lineal general multivariado: supuestos. Propiedades del estimador MCO. Predicción. Extensiones del modelo lineal general: cambio estructural, test de chow, test CUSUM. Perturbaciones no esféricas: Mínimos Cuadrados Generalizados y Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles. Violaciones de los supuestos del modelo lineal general: errores de especificación, heteroscedasticidad, autocorrelación, multicolinealidad y errores en las variables. Modelos dinámicos: modelos de rezagos distribuidos. Modelos con regresores estocásticos. Estimación por máxima verosimilitud y propiedades asintóticas de los estimadores. Teoría asintótica. Modelos Multiecuacionales: Modelos Recursivos, Modelos SUR y sistemas de ecuaciones simultáneas. Identificación. Métodos de estimación: de ecuación por ecuación (MCI, variable instrumental y MC2E) y de información completa (MC3E). Modelos de regresión con variables dependientes discretas y limitadas: modelos logit, probit y tobit; modelos de elección múltiple. Modelos de data panel: de efectos aleatorios y de efectos fijos, aplicaciones. Introducción a la econometría de las series de tiempo: análisis de series univariadas estacionarias y univariadas integradas. Regresiones espurias.