Capítulo 1 - Sistemas de equações de regressão

1.1. Apresentação do modelo
1.2. Hipóteses do modelo
1.3. O método generalizado dos momentos
1.4. Propriedades do estimador MGM e inferência estatística
1.5. Estimação conjunta versus estimação separada
1.6. Casos particulares do estimador MGM  
1.7. Implicações da homocedasticidade condicionada
1.8. Coeficientes comuns

Capítulo 2 - Modelos de equações simultâneas

2.1. Introdução
2.2. Autonomia e causalidade
2.3. Modelos completos
2.4. Identificação
2.5. Estimação e inferência estatística

Capítulo 3 - Dados de Painel

3.1. Apresentação do modelo
3.2. Hipóteses básicas
3.3. Motivação: o problema da omissão de variáveis revisitado
3.4. O modelo com efeitos não observados
3.5. O estimador de efeitos aleatórios 
3.6. O estimador de efeitos fixos
3.7. Métodos com primeiras diferenças 
3.8. Comparação de estimadores

Capítulo 4 - Modelos dinâmicos e autocorrelação

4.1. Operadores sobre séries temporais. Multiplicadores dinâmicos
4.2. Filtros e p rocessos lineares
4.3. Processos ARMA
4.4. Processos vectoriais
4.5. Estimação de modelos auto-regressivos
4.6. Modelos ARMAX
4.7. Teoremas limite para processos autocorrelacionados
4.8. Autocorrelação e regressores endógenos
4.9. Implicações da homocedasticidade condicionada

Capítulo 5 - Raízes unitárias e cointegração

5.1. Processos integrados
5.2. Os instrumentos básicos da econometria das raízes unitárias
5.3. Testes de raízes unitárias
5.4. Cointegração: estudo preliminar
5.5. Sistemas cointegrados
5.6. Representações alternativas de sistemas cointegrados
5.7. Testes de cointegração
5.8. Inferência sobre os vectores de cointegração