Description of the Course: The objective of the course is to teach students how to use the linear regression analysis, as a major tool in their research project. Moreover, the course has two specific goals. First, it introduces the basic econometric methodology in the context of the classical linear regression model, particularly OLS estimation and inference. Secondly, the course aims to help the students to become more sophisticated consumers of empirical work done by others. In order to reach these targets great stress is done during the course on the interpretation of estimates that come from real applications and on the intuition behind the model's assumptions. *************************************************************************************** Descripción del curso: El objetivo del curso es enseñar a los estudiantes cómo utilizar el análisis de regresión lineal, como una herramienta importante en su proyecto de investigación. Por otra parte, el curso tiene dos objetivos específicos. En primer lugar, se introduce la metodología econométrica básica en el contexto del modelo de regresión lineal clásica, particularmente OLS estimación y la inferencia. En segundo lugar, el curso tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a convertirse en consumidores más sofisticados de trabajo empírico realizado por otros. Para alcanzar estos objetivos gran atención se da durante el curso a interpretación de las estimaciones que provienen de aplicaciones reales y en la intuición detrás de los supuestos del modelo.

1. Introduction 2. Simple Linear Regression: Definitions, OLS 3. Simple Linear Regression: Goodness of Fit, Algebraic Properties of OLS and Expected Value 4. Simple Linear Regression: Variance of OLS, Functional Form and Inference 5. Multiple Linear Regression: Motivation, Interpretation of OLS estimates, Assumptions, Expected Values of OLS estimators 6. Multiple Linear Regression: Omitted Variable Bias, Variance of OLS estimator, Gauss-Markov and Inference 7. Multiple Linear Regression: Qualitative Information (Dummy Variables) 8. Further Issues on Functional Form 9. Differences-in-Differences 10. Instrumental Variables: Motivation 11. Two Stage Least Squares 12. Further Issues with Instrumental Variables. *************************************************************************************** 1. Introducción 2. Regresión lineal simple: definiciones, MCO 3. Regresión lineal simple: bondad del ajuste, propiedades algebraicas de MCO y valor esperado 4. Regresión lineal simple: varianza de OLS, forma funcional e inferencia 5. Regresión lineal múltiple: motivación, interpretación de las estimaciones MCO, supuestos, y valores esperados de los estimadores 6. Regresión lineal múltiple: sesgo de variable omitida, varianza del estimador MCO, Gauss-Markov e inferencia 7. Regresión lineal múltiple: información cualitativa (dummies) 8. Otras cuestiones sobre la forma funcional 9. Estimador de diferencias en diferencias 10. Variables Instrumentales: Motivación 11. Mínimos cuadrados en dos etapas 12. Otros problemas con variables instrumentales.