Учебник содержит систематическое наложение основ эконометрики и написан наоснове лекций, которые авторы в течение ряда лет читали в Российской экономической школе и Высшей школе экономики. Подробно изучаются линейные регрессионные модели (метод наименьших квадратов, проверка гипотез, гетероскедастичность, автокорреляция ошибок, спецификация модели). Отдельные главы посвяшены системам одновременных уравнений, методу максимального правдоподобия в моделях регрессии, моделям с дискретными и ограниченными зависимыми переменными. В шестое издание книги добавлены три новые главы. Глава «Панельные данные» дополняет книгу до полного списка тем, традиционно включаемых в современные базисные курсы эконометрики. Добавлены также главы «Предварительное тестирование» и «Эконометрика финансовых рынков», которые будут полезны тем, кто интересуется соответственно теоретическими и прикладными аспектами эконометрики. Значительно увеличено количество упражнений. Включены упражнения с реальными данными, доступными для читателя на web-сайте книги. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и финансам.

 

Название: ec_magnus.djvu

Размер: 5.94 Мб

Описание: Магнус Я.Р., Катышев П.К.. Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс

Ссылка для скачивания файла:

 

 

 

Оглавление
Вступительное слово 10
Предисловие к первому изданию 13
Предисловие к третьему изданию 18
Предисловие к шестому изданию 23
1. Введение 26
1.1. Модели 26
1.2. Типы моделей 28
1.3. Типы данных 30
2. Модель парной регрессии 32
2.1. Подгонка кривой 32
2.2. Метод наименьших квадратов (МНК) 34
2.3. Линейная регрессионная модель с двумя переменными 38
2.4. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок а2 41
2.5. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Проверка гипотезы Ь = bo.
Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии 46
2.6. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации i?2 51
2.7. Оценка максимального правдоподобия коэффициентов регрессии 55
Упражнения 58
3. Модель множественной регрессии 67
3.1. Основные гипотезы 67
3.2. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова 69
3.3. Статистические свойства МНК-оценок 72
3.4. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициенты R2 и скорректированный R2 74
3.5. Проверка гипотез. Доверительные интервалы и доверительные области 78'
Упражнения 88
4. Различные аспекты множественной регрессии 108
4.1. Мультиколлинеарность 109
4.2. Фиктивные переменные 112
4.3. Частная корреляция 118
4.4. Спецификация модели 124
Упражнения 135
5. Некоторые обобщения множественной регрессии 148
5.1. Стохастические регрессоры 149
5.2. Обобщенный метод наименьших квадратов .... 154
5.3. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов 160
Упражнения 163
6. Гетероскедастичность и корреляция по времени 167
6.1. Гетероскедастичность 168
6.2. Корреляция по времени 184
Упражнения 192
7. Прогнозирование в регрессионных моделях 204
7.1. Безусловное прогнозирование 205
7.2. Условное прогнозирование 208
7.3. Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок 209
Упражнения 211
Инструментальные переменные 212
8.1. Состоятельность оценок, полученных с помощью инструментальных переменных 213
8.2. Влияние ошибок измерения 214
8.3. Двухшаговый метод наименьших квадратов .... 215
8.4. Тест Хаусмана 217
Упражнения 218
9. Системы регрессионных уравнений 220
9.1. Внешне не связанные уравнения 221
9.2. Системы одновременных уравнений 224
Упражнения 241
10. Метод максимального правдоподобия в моделях регрессии 244
10.1. Введение 245
10.2. Математический аппарат 246
10.3. Оценка максимального правдоподобия параметров многомерного нормального распределения . . 248
10.4. Свойства оценок максимального правдоподобия . 249
10.5. Оценка максимального правдоподобия в линейной модели 250
10.6. Проверка гипотез в линейной модели, I 253
10.7. Проверка гипотез в линейной модели, II 257
10.8. Нелинейные ограничения 258
Упражнения 260
11. Временные ряды 264
11.1. Модели распределенных лагов 266
11.2. Динамические модели 268
11.3. Единичные корни и коинтеграция . 276
11.4 Модели Бокса-Дженкинса (ARIMA) 28
11.5. GARCH модели 3
Упражнения 3J
12. Дискретные зависимые переменные и цензурированные выборки 3
12.1. Модели бинарного и множественного выбора ... 3:
12.2. Модели с урезанными и цензурированными выборками 3
Упражнения 3
13. Панельные данные 31
13.1 Введение 3
13.2. Обозначения и основные модели 3
13.3. Модель с фиксированным эффектом 3
13.4. Модель со случайным эффектом 31
13.5. Качество подгонки З
13.6. Выбор модели 3'
13.7. Динамические модели 3
13.8. Модели бинарного выбора с панельными данными 3
13.9. Обобщенный метод моментов 3
Упражнения 39
14. Предварительное тестирование: введение 39
14.1. Введение 39
14.2. Постановка задачи 40
14.3. Основной результат 40
14.4. Ргеtеst-оценка 40
14.5. WALS-оценка 40
14.6. Теорема эквивалентности 4
14.7. Предварительное тестирование и эффект «занижения» 407
14.8. Эффект «занижения». Один вспомогательный параметр 412
14.9. Выбор модели: от общего к частному и от частного к общему 415
14.10. Эффект «занижения». Два вспомогательных параметра 419
11. Прогнозирование и предварительное тестирование 425
.12. Обобщения 429
13. Другие вопросы 432
Упражнения 434
15. Эконометрика финансовых рынков 435
15.1. Введение 436
15.2. Гипотеза эффективности финансового рынка . . . 438
15.3. Оптимизация портфеля ценных бумаг 446
15.4. Тест на включение новых активов в эффективный портфель 450
15.5. Оптимальный портфель при наличии безрискового актива 456
15.6. Модели оценки финансовых активов 461
Упражнения 471
Перспективы эконометрики 472
16.1. Введение 472
16.2. Чем собственно занимается эконометрист? .... 473
16.3. Эконометрика и физика 474
16.4. Эконометрика и математическая статистика . . . 475
16.5. Теория и практика 476
16.6. Эконометрический метод 477
16.7. Слабое звено 480
16.8. Агрегирование 481
16.9. Как использовать другие работы 481
16.10. Заключение 482
Приложение ЛА. Линейная алгебра 484
1. Векторное пространство 484
2. Векторное пространство Rn 485
3. Линейная зависимость 485
4. Линейное подпространство 486
5. Базис. Размерность 486
8 Оглавление
6. Линейные операторы 487
7. Матрицы 488
8. Операции с матрицами 489
9. Инварианты матриц: след, определитель 492
10. Ранг матрицы 494
11. Обратная матрица 495
12. Системы линейных уравнений 496
13. Собственные числа и векторы 496
14. Симметричные матрицы 498
15. Положительно определенные матрицы 500
16. Идемпотентные матрицы 502
17. Блочные матрицы 503
18. Произведение Кронекера 504
19. Дифференцирование по векторному аргументу . . 505
Упражнения 507
Приложение МС. Теория вероятностей и математическая статистика 509
1. Случайные величины, случайные векторы 509
2. Условные распределения 516
3. Некоторые специальные распределения 518
4. Многомерное нормальное распределение 524
5. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема 528
6 Основные понятия и задачи математической статистики 531
7. Оценивание параметров 533
8. Проверка гипотез 539
Приложение ЭП. Обзор эконометрических пакетов 542
1. Происхождение пакетов. Windows-версии. Графика 543
2. О некоторых пакетах 544
3. Опыт практической работы 546
Приложение СТ. Краткий англо-русский словарь терминов 547
Приложение ТА. Таблицы 555
Литература 561
Предметный указатель 570

Предметный указатель
Автокорреляционная функция (ACF), 277
- выборочная, 290
Автокорреляция ошибок, 40
Авторегрессионный процесс (Alt), 294
— первого порядка, 184, 209
Анализ чувствительности, 424
Арбитраж, 463
Асимптотическая информационная матрица, 247
Асимптотическая матрица ковариаций, 247
Базис, 486
Безрисковый актив, 456
Безусловное прогнозирование, 205
Белый шум, 277
Блочная матрица, 503
Вектор остатков, 51, 69, 70, 72
Вектор-столбец, 488
Вектор-строка, 488
Векторное пространство, 484
Внешне не связанные уравнения, 221
Внутригрупповое преобразование, 364
Временной ряд, 30
Выборочные статистики, 531
Выбросы, 34
Гауссовский случайный вектор, 524
Гетсроскедастичность, 40, 149, 154, 168
Гиперплоскость, 486
Гипотеза эффективного финансового рынка, 438
Гомоскедастичность, 40, 154
Граница эффективных портфелей, 448, 463
Двухшаговый метод наименьших квадратов (2SLS), 216, 237, 238
Детерминант, 493
Диагональная матрица, 489
Динамическая модель, 268
Дисперсия, 512
Длинная регрессия, 83,125
Доверительное множество, 533, 537
Доверительный интервал, 50, 79, 537
Доступный обобщенный метод наименьших квадратов, 149, 158, 160,161, 221
Единичная матрица, 489 570
Единичный корень, 279
Закон больших чисел, 530
Значимость теста, 540
Идемпотентная матрица, 72, 502
Идентифицируемость, 109, 229, 233, 234
Инструментальные переменные, 212, 214-217
Интенсивность отказов, 348
Информационная матрица, 247
Информационное количество, 535
Квантиль, 512
- двусторонняя, 512
Ковариационная матрица, 514
Ковариация, 514
Коинтеграция, 283
Коинтегрирующий вектор, 283
Короткая регрессия, 84,125
Коррелограмма, 290
Косвенный метод наименьших квадратов, 227, 228, 237
Коэффициент авторегрессии, 185
- детерминации R2, 52, 74, 75
- - внутригрупповой, 374
- - межгрупповой, 374
- - объединенный, 374
- - скорректированный, 74, 76
- Йепсена, 470
- корреляции, 515
- смертности, 348
- частной корреляции, 119, 122
- Шарпа, 470
Коэффициенты приведенной формы, 226, 233, 234
Критерий Акаике, 307
- Шварца, 307
Линейная зависимость, 485
Линейная модель вероятности, 322
Линейная независимость, 485
Линейное подпространство, 486
Линейный оператор, 487
Лямбда Хекмана, 344
Математическое ожидание, 511, 514
Матрица, 488
- взаимных ковариаций, 515
- Якоби, 506
Метод Алмон, 266
- взвешенных наименьших квадратов, 168, 169
- инструментальных переменных, 393
- максимального правдоподобия, 244
условный, 304
- моментов, 536
- - обобщенный, 382, 389
- наименьших квадратов (МНК), 34, 55
двухшаговый, 216, 237, 238
косвенный, 227, 228, 237
обобщенный, 148, 154, 156, 157, 222
Мнимая регрессия, 282
Модель авторегрессии и скользящего среднего (ARMА), 293 572
- адаптивных ожиданий, 273
- Бокса-Дженкинса (ARIMA), 285, 298
- без ограничения, 129
- времени жизни, 348
- геометрических лагов, 267
- динамическая, 268
- Клейна, 240
- Койка, 266
- коррекции ошибок, 274
- множественного выбора, 329
- множественной регрессии, 67
- оценки финансовых активов многофакторная, 468
факторная, 465
САРМ, 466
- полиномиальных лагов, 267
- распределенных лагов, 265, 266
авторегрессионная, 265
- с ограничением, 129
- с фиксированным эффектом, 362
- скользящего среднего (МА), 295
- со случайным эффектом, 362, 367
- Хекмана, 342
- частичного
приспособления, 272
- logit, 321, 323, 324
- множественного выбора, 332
- - условная, 332
- probit, 321, 323, 324
- tobit, 339, 340
Мощность теста, 540
Мультиколлинеарность, 109-111
Не вложенные модели, 132
Невырожденная матрица, 495
Независимые случайные величины, 513
Неидентифицируемость, 228
Нелинейные ограничения, 258
Необходимые условия экстремума (минимума), 35, 37, 69
Неотрицательно определенная матрица, 500
Неравенство Рао-Крамера, 535
Несущественные переменные, 124, 127, 131
Нормальный случайный вектор, 524
Нулевая матрица, 489
Обобщенный метод моментов, 382, 389
Обобщенный метод наименьших квадратов, 148, 154, 156, 157, 222
Образ оператора, 487
Обратимость, 295
Обратная матрица, 495
Обратное отношение Миллса, 348
Объединенная модель регрессии, 361
Оператор сдвига, 265
Определитель, 493
Ортогональная матрица, 499
Ортогональная система векторов, 499
Ортонормированная система векторов, 499
Остатки регрессии, 43, 51, 72
Оценка максимального правдоподобия, 55, 57, 162, 246, 536
- межгрупповая, 369
- метода инструментальных переменных, 213, 227, 270
- метода наименьших квадратов, 69
- параметра, 532
- - несмещенная, 533
- - состоятельная, 534
- - эффективная, 534
Ошибка второго рода, 539
- первого рода, 539
Ошибки в измерениях зависимой переменной, 214
независимой переменной, 214
Панельные данные, 357
- динамические модели, 380
- модели бинарного выбора, 386
Переменная бинарная, 319'
- зависимая, 29
- независимая, 29
- номинальная, 319
- объясняемая, 29
- объясняющая, 29
- ординальная, 319
- переопределенная, 232, 234
- порядковая, 319
-фиктивная, 108,113, 115-117
- экзогенная, 224, 232, 234
- эндогенная, 224, 232, 235
Плотность распределения, 510, 513
- условного распределения, 516
Подобные матрицы, 497
Полная коллинеарность, 109, 238
Полный рынок, 462
Положительно определенная матрица, 500
Портфель ценных бумаг, 446
Порядковое условие, 236
Пошаговый отбор регрессоров, 122

Предварительное тестирование, 398
Приведенная форма модели, 226, 233
Проблема идентификации, 228, 231
Прогноз, прогнозные значения, 43,72
Прогнозирование безусловное, 205
- условное, 208
Произведение Кронекера, 504
Произведение матриц, 490
Пропущенные переменные, 38
Пространственные данные, 30
Процедура Дарбина, 188
- Кохрейна-Оркатта, 187
- Хилдрета-Лу, 188
Процентная точка, 512
Процесс, порождающий данные, 124
Ранг матрицы, 494
Ранговое условие, 236
Распределение биномиальное, 518
- гауссовское, 519
- логарифмически нормальное, 520
- нормальное, 519
- показательное, 519
- пуассоновское, 518
- равномерное, 519
- Стыодента (^-распределение), 521
- - нецентральное, 523
- Фишера (F-распределение), 521
- - нецентральное, 523
- экспоненциальное, 519
- X2, 520
- - нецентральное, 522
Регрессионная модель линейная, 39
- - множественная, 67
- - нормальная линейная, 39, 46, 47, 54, 68
Регрессионное уравнение, 38
Рсгрессор, 38, 67, 68
Сверхидентифицирусмость, 236
Сезонность, 286
Симметричная матрица, 498
Системы одновременных уравнений, 221, 224
Скалярная матрица, 488
Скалярное произведение векторов, 491
След матрицы, 492
Случайная величина, 509
- - дискретная, 510
- непрерывная, 510
Случайная выборка, 531
Случайное блуждание, 278
Случайные величины некоррелированные, 515
Случайный вектор, 513
Собственное число, 496
Собственный вектор, 496
Спецификация модели, 39, 67, 68, 122, 124
Среднее значение, 511, 514
Стандартная форма нормальных уравнений, 35
Стандартное отклонение, 512
Стандартные ошибки в форме Ньюи-Веста, 174
- - в форме Уайта, 173
Статистика Бокса-Пирса (Q-статистика), 306
- Дарбина-Уотсона, 189
- Дики-Фуллера, 280
Статистический тест, 539
Стационарность, 276
- слабая, 277
- строгая, 276
Стохастические регрессоры, 149
Стохастический дисконтирующий множитель, 462,466
Структурная форма модели, 226, 231
Структурные коэффициенты, 226, 233, 234
Сумма матриц, 489
Существенные переменные, 124, 125, 131
Сходимость по вероятности, 529
- по распределению, 529
- почти наверное, 528
Теорема Айткена, 156
- Гаусса-Маркова, 41, 43, 69, 70, 151
- Слуцкого, 531 
Тест Бреуша-Пагана, 179
- Вальда, 255
- Голдфелда-Куаидта, 178
- Гранжера, 275
- Дарбина-Уотсона, 189,192
- Дики-Фуллера, 281
- Льюнга-Бокса, 306
- множителей Лагранжа, 255, 272
- отношения правдоподобия, 255
- Уайта, 177
- Хаусмана, 378
- Чоу, 85
- J-тест, 132
- RESET-тжг, 133
Точная идентификация, 236
Транспонирование матрицы, 490
Тренд, 285
Уравнение правдоподобия, 53С
Уравнения в отклонениях, 36
- Юла-Уолкера, 294
Урезанная выборка, 320, 337
Уровень доверия, 537
Условная logit-модель, 332
Условное математическое ожидание, 516
Условное прогнозирование, 208
Условный метод максимального правдоподобия,304
Фиктивная переменная, 108, 113,115-117
Фронт эффективных портфелей, 448, 463
Функция правдоподобия, 56, 245, 246, 325, 536
- - логарифмическая, 246, 253
- распределения, 509, 512, 513
- регрессии, 517
- Хубера, 33, 34
Характеристическое уравнение матрицы, 497
- число матрицы, 497
Цензурированная выборка, 320, 339
Центральная предельная теорема, 530
Частная автокорреляционная функция (PACF), 290
Эффект несинхронной торговли, 446
Эффективный портфель, 447
Ядро оператора, 488
ARCH, 311, 312
САРМ, 466
Dummy trap, 114, 181
GARCH, 311, 313
Heckman lambda, 344
Multinomial logit model, 332
Р-значение, 540
Payoff, 461
Pooled model, 361
Pretest-оценка, 399, 403, 405, 407
Pretesting, 398
Q-статистика Бокса-Пнрса, 306
WALS-оценка, 404

 

 

 

 

 

Ключевые слова: економетрія, эконометрика, эконометрия, скачать бесплатно учебник, учебное пособие, скачать бесплатно книгу, регрессионные модели, метод наименьших квадратов, проверка гипотез, гетероскедастичность, автокорреляция ошибок, спецификация модели