1. Introducción - 2. Álgebra matricial - 3. Probabilidad y teoría de la distribución - 4. Inferencia estadística - 5. Cómputo y optimización – 6. El modelo clásico de regresión múltiple lineal: especificación y estimación – 7. Inferencia y predicción – 8. Forma funcional, no linealidad y especificación – 9. Problemas de los datos – 10. Modelos de regresión no lineal – 11. Perturbaciones no esféricas, regresión generalizada y estimación GMM – 12. Heterocedasticidad – 13. Perturbaciones autocorrelacionadas – 14. Modelos para datos de panel – 15. Sistemas de ecuaciones de regresión – 16. Modelos de ecuaciones simultáneas – 17. Regresiones con variables retardadas – 18. Modelos de series temporales – 19. Modelos con variables dependientes discretas – 20. Modelos con variable dependiente limitada y modelo de duración.