В пособие включены классические регрессионные модели (линейные и не линейные), обобщенные регрессионные модели, регрессионные модели с фиктивными переменными, регрессионные модели с распределенными лагами, авторегрессионные модели, системы одновременных уравнений. Приводится подробное описание этапов построения эконометрических моделей, принципов составления спецификации, алгоритмов оценки параметров и проверки адекватности. В качестве примеров и упражнений используются известные модели макро- и микроэкономики. Рассматриваются вопросы анализа временных рядов: описание характерных особенностей ряда; подбор статистической модели, описывающей временной ряд; прогноз будущих значений ряда на основе прошлых наблюдений. Каждый раздел пособия состоит из теоретических основ, нескольких подробно разобранных примеров, упражнений для самостоятельной работы, тестов для самопроверки усвоения материала. Часть упражнений предназначена для работы с Excel. Пособие написано на основе пятилетнего опыта преподавания дисциплин «Эконометрика» и «Эконометрическое моделирование» в Финансовой академии при Правительстве РФ и предназначено для студентов, магистрантов и аспирантов, обучающихся по специальностям финансово-экономического направления.

 

Название: Эконометрия Бабешко.djvu

Размер: 4.71 Мб

Описание: Бабешко Людмила Олеговна Основы эконометрического моделирования

Ссылка для скачивания файла:

 

Оглавление
Предисловие
1. Эконометрика и эконометрическое моделирование: основные понятия и определения
1.1. Этапы построения эконометрических моделей и принципы спецификации
1.2. Структурная и приведенная формы эконометрических моделей
О Упражнения к разделу 1
□ Задания в тестовой форме к разделу 1..
2. Парная линейная регрессионная модель
2.1. Предпосылки модели
2.2. Оценка параметров парной регрессии методом наименьших квадратов
2.3. Матричная форма метода наименьших квадратов.
2.4. Геометрическая интерпретация МНК.
2.5. Статистические свойства МНК-оценок параметров парной регрессии
2.6. Оценка дисперсии возмущений.
2.7. Доверительные интервалы параметров парной регрессии
2.8. Проверка гипотез относительно коэффициентов парной регрессии
2.9. Доверительные интервалы значений зависимой переменной
2.9.1. Доверительный интервал ожидаемого значения зависимой переменной
2.9.2 Доверительный интервал индивидуального значения зависимой переменной
2.10. Коэффициент детерминации в парной регрессии
2.11. F-тест качества оценивания парной регрессии....
□ Упражнения к разделу 2
□ Задания в тестовой форме к разделу 2
3. Множественная линейная регрессионная модель
3.1. Предпосылки модели..
3.2. Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов. Статистические свойства оценок
3.3. Оценка дисперсии возмущений.
3.4. Доверительные интервалы параметров множественной регрессии.
3.5. Доверительные интервалы значений зависимой переменной
3.5.1. Доверительный интервал ожидаемого значения зависимой переменной
3.5.2. Доверительный интервал индивидуального значения зависимой переменной
3.6. Коэффициент детерминации в множественной регрессии...
□ Упражнения к разделу 3
□ Задания в тестовой форме к разделу 3
4. Нарушения предпосылок классической регрессионной модели
4.1. Автокорреляция случайного возмущения
4.2. Гетероскедастичность случайного возмущения.
4.3. Обобщенный метод наименьших квадратов
4.4. Модели со стохастическими регрессорами
4.5. Инструментальные переменные
О Упражнения к разделу 4
□ Задания в тестовой форме к разделу 4..
5. Нелинейная регрессия
5.1. Модели нелинейные по переменным....
5.2. Модели нелинейные по параметрам
5.3. Алгоритм оценки параметров линеаризуемой нелинейной модели и проверка ее адекватности
О Упражнения к разделу 5
О Задания в тестовой форме к разделу 5...
6. Ошибки спецификации и ошибки измерений переменных в регрессионных моделях
6.1. Ошибка спецификации, связанная с неверным выбором уравнения регрессии
6.2. Ошибка спецификации, связанная с исключением существенных регрессоров
6.3. Ошибка спецификации, связанная с включением несущественных регрессоров.
6.4. Влияние ошибок измерений ....
6 4 1. Ошибки и измерениях эндогенной переменной
6.4.2. Ошибки в измерениях регрессоров ..
О Упражнения к разделу 6
□ Задания в тестовой форме к разделу б..
7. Проблема мультиколлинеарностн в регрессионных моделях
7.1. Последствия мультиколлинеарностн..
7.2. Признаки мультиколлинеарностн
7.3. Методы устранения мультиколлинеарности
7.3.1. Исключение переменных из модели
7.3.2. Методы, использующие внешнюю информацию..
7.3.3. Переход к смещенным методам оценивания
О Упражнения к разделу 7
□ Задания в тестовой форме к разделу 7
8. Фиктивные переменные в регрессионных моделях
8.1. Фиктивная переменная сдвига..
8.2. Фиктивная переменная наклона
8.3. Тест Чоу
□ Упражнения к разделу 8
□ Задания в тестовой форме к разделу 8...
9. Оценка моделей с распределенными лагами
9.1. Модели с конечным числом лагов
9.2. Модели с бесконечным числом лагов
9.2.1. Преобразования Койка
9.2.2. Модели адаптивных ожиданий
9.2.3. Модели частичной корректировки.
9.3. Полиномиально распределенные лаги Алмон....
□ Упражнения к разделу 9..:
□ Задания в тестовой форме к разделу 9..
10. Системы одновременных уравнений.
10.1. Проблема идентификации
10.2. Косвенный метод наименьших квадратов
10.3. Двухшаговый метод наименьших квадратов
10.4. Трехшаговый метод наименьших квадратов
О Упражнения к разделу 10
О Задания в тестовой форме к разделу 10..
11. Анализ временных рядов
11.1. Цели, этапы, методы и модели анализа временных рядов...
11.2. Детерминированная и случайная составляющие временного ряда
11.3. Модели тренда
11.4. Выбор формы кривой
11.5. Методы выделения тренда..
11.6. Тесты на наличие (отсутствие) тренда...
11.7. Выделение сезонной составляющей
О Упражнения к разделу 11
О Задания в тестовой форме к разделу 11...
12. Стохастические процессы, используемые при моделировании случайной составляющей временного ряда
12.1. Общая стохастическая линейная модель (ОЛМ).
12.2. Модели стационарных временных рядов с конечным числом параметров
12.2.1. Модель авторегрессии АР(р) (AR(p) Auto-Regressive)
12.2.2. Модель скользящего среднего СС(д)
12.2.3. Смешанные модели авторегрессии — скользящего среднего АРСС {р, q)
12.3. Модели нестационарных временных рядов с конечным числом параметров
□ Упражнения к разделу 12
О Задания в тестовой форме к разделу 12.
Приложение 1. Нелинейный метод наименьших квадратов.
Приложение 2. Границы интервала (d(l), d(u)) критических значений DWKf статистики Дарбина—Уотсона при уровне значимости а - 0,05
Литература..

 

 

 

 

 

Ключевые слова: економетрія, эконометрика, эконометрия, скачать бесплатно учебник, учебное пособие, скачать бесплатно книгу, регрессионные модели, авторегрессионные модели