Кремер Н. Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов/ Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с. Эконометрика. Скачать бесплатно.
В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической(парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому иобобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация или неаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. Для студентов экономических специальностей вузов, а также для аспирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам.
Название: Ekonometr_Kremer.djvu
Размер: 3.92 Мб
Описание: Кремер Н. Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов
Ссылка для скачивания файла:
Содержание Предисловие 3 Введение 6 Глава 1. Основные аспекты эконометрического моделирования 9 1.1. Введение в эконометрическое моделирование 9 1.2. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования 11 1.3. Эконометрическая модель и экспериментальные данные 13 1.4. Линейная регрессионная модель 17 1.5. Система одновременных уравнений 19 1.6. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования 21 Глава 2. Элементы теории вероятностей и математической статистики 24 2.1. Случайные величины и их числовые характеристики 24 2.2. Функция распределения случайной величины. Непрерывные случайные величины 29 2.3. Некоторые распределения случайных величин 33 2.4. Многомерные случайные величины. Условные законы распределения 36 2.5. Двумерный (/>мерный) нормальный закон распределения 40 2.6. Закон больших чисел и предельные теоремы 41 2.7. Точечные и интервальные оценки параметров 42 2.8. Проверка (тестирование) статистических гипотез 45 Упражнения 48 Глава 3. Парный регрессионный анализ 50 3.1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости 50 3.2. Линейная парная регрессия 52 3.3. Коэффициент корреляции 56 3.4. Основные положения регрессионного анализа. Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса—Маркова 60 3.5. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров 64 3.6. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации 70 3.7. Геометрическая интерпретация регрессии и коэффициента детерминации 76 3.8. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена 78 Упражнения 80 Глава 4. Множественный регрессионный анализ 82 4.1. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии 82 4.2. Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших квадратов 83 4.3. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка 91 4.4. Доказательство теоремы Гаусса—Маркова. Оценка дисперсии возмущений 94 4.5. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии 97 4.6. Оценка значимости множественной регрессии. Коэффициенты детерминации R1 и R1 102 Упражнения 106 Глава 5. Некоторые вопросы практического использования регрессионных моделей 108 5.1. Мультиколлинеарность 108 5.2. Отбор наиболее существенных объясняющих переменных в регрессионной модели 111 5.3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные 115 5.4. Критерий Г. Чоу 122 5.5. Нелинейные модели регрессии 124 5.6. Частная корреляция 128 Упражнения 130 Глава 6. Временные ряды и прогнозирование 133 6.1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа 133 6.2. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция 135 6.3. Аналитическое выравнивание (сглаживание) временного ряда (выделение неслучайной компоненты) 139 6.4. Прогнозирование на основе моделей временных рядов 144 6.5. Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней 146 Упражнения 149 Глава 7. Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков 150 7.1. Обобщенная линейная модель множественной регрессии 150 7.2. Обобщенный метод наименьших квадратов 152 7.3. Гетероскедастичность пространственной выборки 155 7.4. Тесты на гетероскедастичность 157 7.5. Устранение гетероскедастичности 163 7.6. Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная автокорреляция 167 7.7. Авторегрессия первого порядка. Статистика Дарбина—Уотсона 170 7.8. Тесты на наличие автокорреляции 174 7.9. Устранение автокорреляции. Идентификация временного ряда 178 7.10. Авторегрессионная модель первого порядка 181 7.11. Доступный (обобщенный) метод наименьших квадратов 185 Упражнения 188 Глава 8. Регрессионные динамические модели 191 8.1. Стохастические регрессоры 191 8.2. Метод инструментальных переменных 196 8.3. Оценивание моделей с распределенными лагами. Обычный метод наименьших квадратов 199 8.4. Оценивание моделей с распределенными лагами. Нелинейный метод наименьших квадратов 202 8.5 Оценивание моделей с лотовыми переменными. Метод максимального правдоподобия 204 8.6. Модель частичной корректировки 206 8.7. Модель адаптивных ожиданий 207 8.8. Модель потребления Фридмена 211 8.9. Автокорреляция ошибок в моделях со стохастическими регрессорами 212 8.10 GARCH-модели 215 8.11. Нестационарные временные ряды 217 Упражнения 222 Глава 9. Системы одновременных уравнений 224 9.1. Общий вид системы одновременных уравнений. Модель спроса и предложения 224 9.2. Косвенный метод наименьших квадратов 226 9.3. Проблемы идентифицируемости 230 9.4. Метод инструментальных переменных 233 9.5. Одновременное оценивание регрессионных уравнений. Внешне не связанные уравнения 236 9.6. Трехшаговый метод наименьших квадратов 239 9.7. Экономически значимые примеры систем одновременных уравнений 240 Упражнения 242 Глава 10. Проблемы спецификации модели 243 10.1. Выбор одной из двух классических моделей. Теоретические аспекты 243 10.2. Выбор одной из двух классических моделей. Практические аспекты 247 10.3. Спецификация модели пространственной выборки при наличии гетероскедастичности 249 10.4. Спецификация регрессионной модели временных рядов 252 10.5. Важность экономического анализа 254 Упражнения 256 Приложения 258 Глава 11. Элементы линейной алгебры 258 11.1. Матрицы 258 11.2. Определитель и след квадратной матрицы 261 11.3. Обратная матрица 264 1 1.4. Ранг матрицы и линейная зависимость ее строк (столбцов) 266 11.5. Система линейных уравнений 268 11.6. Векторы 269 1 1.7. Собственные векторы и собственные значения квадратной матрицы 271 1 1.8. Симметрические, положительно определенные, ортогональные и идемпотентные матрицы 272 11.9. Блочные матрицы. Произведение Кронекера 274 11.10. Матричное дифференцирование 276 Упражнения 277 Глава 12. Эконометрические компьютерные пакеты 279 12.1. Оценивание модели с помощью компьютерных программ 279 12.2. Метод Монте-Карло 285 Упражнения 287 Литература 289 Математико-статистические таблицы 291 Предметный указатель 299
Предметный указатель Автокорреляционная функция 137, 182 - -выборочная 137, 179 - -частная 137 выборочная 137, 138, 179 Автокорреляция возмущений (ошибок) 167 - -в моделях со стохастическими рессорами 212—215 - -остатков 167 - -отрицательная 169 - -положительная 168 - -, тесты 174-178 Автопрогноз 149 Авторегрессии модель проинтегрированной скользящей средней ARIMA (p, q, к) 221 Авторегрессионная модель 135, 146 - -1-го порядка AR (1) 147, 181 - -/?-го порядка AR (р) 147, 179 - -скользящей средней ARMA (/?, q) 149, 179 - -с распределенными лагами ADL {p, q) 200 ADL(0;\) 200 - -ADL, оценивание методом наименьших квадратов 200—202 , -нелинейным методом наименьших квадратов 202—204 , -методом максимального правдоподобия 204—206 -условная гетероскедастичная модель ARCH(p)2\6 обобщенная GARCH (p, q) 216, 217 Адекватная модель 22, 146, 179 Адекватность модели 22 Базис 270 Белый шум 136, 182, 219 - -гауссовский 136 - -нормальный 136 Биномиальный закон распределения 33 Вектор возмущений 83 -значений зависимой переменной 83 -нулевой 270 -я-мерный 269 -параметров 83 -случайных ошибок 83 -столбец 258 -строка 258 -частных производных 84 Векторное пространство 270 Взвешенный метод наименьших квадратов 163, 164 Внешне не связанные уравнения 236—238 Верификация модели 22 Вероятностная зависимость 38, 50 Вероятность события 24 - -, классическое определение 24 - -статистическая 24 Возмущение 12, 60 -, выборочная оценка 62 Временной ряд 16, 133 - -, его составляющие 134 - -нестационарный интегрируемый 220, 221 к-то порядка 220, 221 однородный 220 к-то порядка 220, 221 - -, основная задача 134, 135 - -, основные этапы анализа 135 - -, сезонная компонента 134 - -, случайная компонента 134 - -, стационарный в узком смысле 135, 136, 191 широком смысле 136 - -строго стационарный 136 - -, тренд 134 - -, циклическая компонента 134 Временные ряды нестационарные 217, 218 коинтегрируемые 221 Выборка 13 Выбор модели 243—249 - -, критерии предпочтения 244 - -, практические аспекты 247—252 - -, теоретические аспекты 243—247 Выборочная дисперсия 44 - доля 44 - кривая регрессии 52 - линия регрессии 52 Выборочное уравнение регрессии 52 Выравнивание временных рядов 139—141 Гауссова кривая 34 Гетероскедастичность 15, 156 -, тесты проверки 157—160, 161, 162 -г устранение 163—167 Гипотеза альтернативная 46 -конкурирующая 46 -нулевая 46 Главные компоненты 111 Гомоскедастичность 15, 155 Гребневая регрессия 111 Групповая средняя 52, 62 Двумерная случайная величина 37 Двухшаговый метод наименьших квадратов 197—199, 236 Детерминант матрицы 261 Динамический ряд 16, 133 Дисперсионный анализ 70, 71 Дисперсия возмущений 61, 62, 95 -выборочная 44, 54, 55 - -остаточная 62 -выборочной средней 65 -групповой средней 64, 65 -обобщенная 41 -ошибок 62 -случайной величины 27 дискретной 27 , свойства 27 непрерывной 32 Длина вектора 271 Длинная регрессия 244 Доверительная вероятность 45 Доверительный интервал 45 - - для генеральной средней 45 индивидуальных значений зависимой переменной 67, 99 параметра р 67, 68 а2 68 условного математического ожидания 64—67, 98 функции регрессии 64—67, 98 Доля выборочная 44 Доступный обобщенный метод наименьших квадратов 155, 185—188 Евклидово пространство 271 Единичного корня проблема 219 Зависимость вероятностная 38, 50 - корреляционная 51 - линейная 53 - регрессионная 51 - статистическая 38, 50 - стохастическая 38, 50 - функциональная 50 Закон больших чисел 41 , теорема Бернулли 41, 42 , -Чебышева 41 - распределения Пуассона 33 - - случайной величины 25 Идентификация временного ряда 179-181 - модели 22 Идентифицируемость модели 22 Интеграл вероятностей Лапласа 35 Интервальная оценка параметра 44 - - - Р 68, 98 - - - а2 68, 99 уровня временного ряда 146 Квадратичная форма 273 - - неотрицательно определенная 273 - - положительно определенная 273 Квантиль случайной величины 32 Кейнсианская модель формирования доходов 240 Классическая модель регрессии 19, 61 нормальная 61 множественная 82 Классическое определение вероятности 24 Ковариационная матрица 40, 41 - - вектора оценок параметров 92, 157 возмущений 93, 183 Ковариация выборочная 55, 92 - случайных величин 39 , свойства 39 Коррелограмма 137, 176, 179 Корреляционный анализ 135 - момент выборочный 55 - - случайных величин 39 , свойства 39 Коинтеграционный тест 222 Коинтеграция временных рядов 221 Компонентный анализ 111 Короткая регрессия 244 Корреляционная зависимость 51 - - линейная 56 - связь прямая 58 - - обратная 58 Косвенный метод наименьших квадратов 226—228, 230, 233 Коэффициент автокорреляции 137 - - выборочный 137 - - частный 137 выборочный 137, 138 - авторегрессии 182 - детерминации 74, 75, 154, 155 - - , геометрическая интерпретация 78 - - множественный 103, 104 адаптированный 104 скорректированный 104 - корреляции 57 - - выборочный 57 , проверка значимости 73, 74 , свойства 58, 59 - - случайных величин 39 , свойства 39 - - частный 128, 129 , проверка значимости 129 - неидентифицируемый 232 - ранговой корреляции Спирмена 78— 80 , проверка значимости 79 - регрессии 55 - - выборочный 55 , проверка значимости 73, 98 - - стандартизованный 90 - частной эластичности 126 - эластичности 90 Кривая распределения 31 - - выборочная 52 - регрессии 38, 52 Критерий (тест) Дарбина—Уотсона 170-174 - статистический 46 - Чоу 122, 123 Критическая область 46, 47 - - двусторонняя 47 - - левосторонняя 47 - - односторонняя 47 - - правосторонняя 47 - -, принцип построения 47 Лаг 136 Лаговая переменная 20, 147, 178 Линеаризация модели 22, 125, 126 Линейная комбинация векторов 270 - - строк матрицы 267 Линейное пространство 270 Линейно зависимые векторы 270 - - строки матрицы 267 - независимые векторы 270 - - строки матрицы 267 Линия регрессии 38, 52 - - выборочная 52 - - модельная 52 - - нормально распределенных случайных величин 40 - - среднеквадратическая 52 Логарифмически-нормальное распределение 35 Ложная регрессия 218 Математическое ожидание случайной величины дискретной 26, 27 непрерывной 32 , свойства 27 Марковский случайный процесс 147 Матрица 258 - блочная 274, 275 - блочно-диагональная 275 обратная 275 - вырожденная 264 - диагональная 259 - единичная 259 - значений объясняющих переменных 83 - идемпотентная 274 - -, свойства 274 - квадратная 259 - ковариационная 40 - невырожденная (неособенная) 264 - неотрицательно определенная 272, 273 , свойства 273 - нулевая 259 - обратная 264, 265 - - , свойства 265, 266 - ортогональная 273, 274 - -, свойства 274 - особенная 264 - плана 83 - положительно определенная 272, 273 , свойства 273 - присоединенная 265 - симметрическая (симметричная) 272 - -, свойства 273 - столбец 258 - - возмущений 83 - - значений зависимой переменной 83 - - параметров 83 - - случайных ошибок 83 - строка 258 - Якоби 276 Метод инструментальных переменных 196-199, 233-236 - максимального правдоподобия 43, 44, 63, 64, 205 , свойства оценок 44 - моментов 43 - Монте-Карло 285—287 - наименьших квадратов 53, 54, 83—86, 140, 141 взвешенный 163, 164 двухшаговый 197—199, 236 доступный 155, 185—188 косвенный 226—228, 230, 233 нелинейный 125, 203, 204, 212 обобщенный 152, 154 практически реализуемый 155, 185-188 трехшаговый 239, 240 - скользящих средних 143 Многомерная случайная величина 36 , функция распределения 36, 37 Многоугольник распределения вероятностей 25 Моделирование 22 Модель адаптивных ожиданий 207— 210 -Бокса—Дженкинса 221 - кейнсианская формирования доходов 240 - линейной множественной регрессии 82 в матричной форме 83 нормальная 82 обобщенная 150, 151 - - парной регрессии 60 нормальная 61 - мультипликативная 125 - потребления Фридмена 211, 212 - с автокорреляционными остатками 167 - - геометрическим распределением 203 - - гетероскедастичностью 163 - скользящей средней МЛ (д) 135, 148, 178, 179 - спроса и предложения 240—242 - с распределением Койка 203 - степенная 125 - частичной корректировки 206, 207 - экспоненциальная 125 Модельная линия регрессии 52 - функция регрессии 52 Модельное уравнение регрессии 52 Момент случайной величины начальный 33 центральный 33 Мощность критерия 47 Мультиколлинеарность 21, 108—111 - в форме стохастической 108 функциональной 108 Наблюдаемое значение переменной 9 Надежность оценки 45 Невязка 62 Независимые случайные величины 26, 39, 40 Неидентифицируемость 231, 232 Некоррелированность ошибок 14 - случайных величин 39, 40 п-мерный вектор 36 Непрерывная случайная величина 24, 30 , определение 30 , плотность вероятности 30—32 Нестационарные временные ряды 218, 219 Норма вектора 271 Нормальная кривая 34 - регрессия 40 Нормальный закон распределения 34 - -, свойства 35 двумерный 40 л-мерный 40, 41 нормированный 34 , правило трех сигм 35 стандартный 34 , функция распределения 34, 35 Область допустимых значений критерия 46 - отклонения гипотезы 46 - принятия гипотезы 46 Обобщенный метод наименьших квадратов 152—154 Обратное преобразование Койка 203 Объясненная часть переменной 10, 18 Определение вероятности классическое 24 - - статистическое 24 Определитель матрицы 261 - - второго порядка 261 - - /7-го порядка 261 - -, свойства 263, 264 - - третьего порядка 261, 262 Ортогональные векторы 271 - матрицы 271, 274 Ортонормированная система векторов 271 Ортонормированный базис 271 Основная тенденция развития 139 Относительная частота 24 Остаток 60, 62 Оценивание модели методом ARCH 217 Оценка Параметра 42 - - асимптотически эффективная 44 - - интервальная 44 - - метода инструментальных переменных 196—198 наименьших квадратов 62, 87 обобщенного 152, 154 - -, свойства 42, 43 - - несмещенная 42 - - смещенная 42, 110 - - состоятельная 43, 64 - - точечная 44 - - эффективная 43, 62 - параметров модели 22, 62, 64, 87, 94, 95, 97, 194 Ошибка 12, 60 - второго рода 46 - первого рода 46 - прогноза 18 Пакеты компьютерные эконометрические 279 - - регрессионные 279 Пакет компьютерный «Econometric Views» 279-285 , анализ данных 279—282 , оценивание модели 282, 283 , анализ модели 284, 285 Параметр р, доверительный интервал 67, 68 Параметризация эконометрической модели 22 Параметр сверхидентифицируемый 232 Переменная бинарная 116 - булева 116 - входная 51 - выходная 51 - детерминированная 11 - дихотомическая 116 - зависимая 9, 51 - инструментальная 196—199 - количественная 78 - лаговая 20, 147, 178 - манекенная (манекен) 116 - объясняемая 9, 51 - объясняющая 9, 51 - оптимальная 198 - ординальная 78 - порядковая 78 - предикторная 52 - предсказывающая 52 - преобразованная 125 - результирующая 51 - случайная 11 - структурная 116 - фиктивная 21, 116, 118, 124 - экзогенная 20, 52, 225, 231, 233 - эндогенная 20, 51, 225, 231, 233 Плотность 30 - вероятности двумерной случайной величины 37 , свойства 37 - - случайной величины 30 , свойства 31, 32 - распределения 30 Поведенческие уравнения 225 Показательный закон распределения 34 Поле корреляции 53 Полигон распределения вероятностей 25 Поправка Прайса—Уинстона 183 Пошаговый отбор переменных 21, 111, 112 , процедура присоединения 112 , - удаления 112 Правило треугольников 262 - трех сигм 35 Приведенная форма модели 231 Проверка гипотез 45, 46 - гипотезы о равенстве нулю коэффициента корреляции р 73 регрессии pi 73 ру 98 коэффициента регрессии ру числу рд 98 - значимости коэффициента детерминации 75 корреляции г 73, 74 регрессии Ь\ 73 - - уравнения регрессии 70—73 Прогнозирование с помощью временных рядов 144 Прогноз интервальный 144 - точечный 144 Произведение двух матриц 259 - Кронекера 275 - -, свойства 276 - матрицы на число 259 Производная векторной функции от векторного аргумента 276, 277 - скалярной функции от векторного аргумента 276 Пространственная выборка 14 Процедура Дарбина двухшаговая 184, 185 - Кохрейна—Оркатта 185 Процентная точка распределения 32 Равенство векторов 269 - матриц 259 Равномерный закон распределения 34 Размер матрицы 2 Размерность пространства 270 Ранг 78 - матрицы 266, 267 - -, свойства 266, 267 Ранговая корреляция 78 Распределение биномиальное 33 - Гаусса 34 - двумерное 37 - логарифмически-нормальное 35 - нормальное 18, 34 - - я-мерное 36 - показательное 34 - Пуассона 33 - равномерное 34 - /-Стьюдента 36 - F-Фишера—Снедекора 36 - х2 (хи-квадрат) 35 - экспоненциальное 34 Регрессионная модель 60 - - парная 60 линейная 60 классическая 61, 82 нормальная 62, 82, 87 - - с распределенными лагами ADL(p, q) 200 Регрессионные модели не линейные по параметрам 125, 126 переменным 125 - - с переменной структурой 116 Регрессионный анализ 50 - -, основные задачи 50 - -, - предпосылки 61, 82, 86, 87 - - линейный 60 множественный 82 парный 60 Регрессия 38, 52 - , геометрическая интерпретация 76— 78 - линейная 52, 53 - ложная 218 - нормальная 61 Регрессор 52 Регрессоры стохастические 191 — 196 Результативный признак 51 Ридж-регрессия 62 Ряд распределения 25 Сверхидентифицируемость 231, 232 Сглаживание 17 - временных рядов 143 Сезонная компонента 134 Сериальная корреляция 167 Система линейных уравнений 268, 269 в матричной форме 268 , запись с помощью знаков суммирования 268 Система нормальных уравнений 54 в матричной форме 85 - одновременных уравнений 20, 224 , общий вид 225 , приведенная форма 231 , структурная форма 231 - однородных уравнений 269 - регрессионных уравнений 19, 224 - случайных величин 36 - уравнений правдоподобия 187 Скалярное произведение векторов 270 Скалярный квадрат вектора 271 Сложение двух векторов 270 След квадратной матрицы 264 , свойства 264 Случай благоприятствующий 24 Случайная величина 24 - - дискретная 24 , ряд распределения 25 , свойство вероятностей ее значений 25 - -, закон распределения 25 - - непрерывная 24, 30 - переменная 11, 60 - составляющая 10 - функция 135 Случайное блуждание 219 Случайные величины зависимые 39 - - независимые 26, 40 Случайный вектор 36 - процесс 135 - - взрывной 219 - член 60 Собственное значение матрицы 271 - число матрицы 271 Собственный вектор матрицы 271 Совместная плотность 37 - -, свойства 37 Составляющие временного ряда 134 Состоятельность 13 Спектральный анализ 135 Спецификация модели 22, 243 - - при наличии гетероскедастичности 249-252 - регрессионной модели временных рядов 252—254 Среднее значение случайной величины 26 - квадратическое отклонение случайной величины 28, 57 Средние квадраты 72 Средняя выборочная 44 - групповая 52, 62 - условная 52 Стандартное отклонение случайной величины 28 Стандарт случайной величины 28 Статистика критерия 46 - - Льюинга—Бокса 176 Статистическая вероятность 24 - гипотеза 45, 46, 48 - - альтернативная 46 - - конкурирующая 46 - -, принцип проверки 46, 48 - зависимость 38, 50 Статистический критерий 46 - тест 46 Статистическое определение вероятности 24 Стационарный временной ряд 135, 136, 191 Стохастические регрессоры 191 — 196 Структурная форма модели 231 Сумма двух матриц 259 - квадратов, обусловленная регрессией 71, 103 - -общая 71, 72, 102 - - остаточная 71, 102 Структурный параметр 231 - - идентифицируемый 231 - - неидентифицируемый 231 - - сверхидентифицируемый 231 Сходимость по вероятности 41 Теорема Айткена 152—154 - Бернулли 41 - Гаусса—Маркова 62, 87, 94, 95 - Лапласа 262 - Ляпунова 42 - о распределении оценки параметра (3 197 - Чебышева 41 Тест Бреуша—Годфри 174, 175 - Глейзера 161 - Голдфелда—Квандта 159, 160 - Дарбина—Уотсона 170—174 - Дики—Фуллера 220 пополненный 220 - Льюинга—Бокса (Q-тест) 175, 176 - ранговой корреляции Спирмена 158, 159 - серий 174, 175 - статистический 46 - Уайта 161 - Чоу 122, 123, 124 Точечная оценка 44 Транспонирование матрицы 260, 261 - -, свойства 261 Тренд временного ряда 134 Умножение вектора на число 269, 270 Уравнение идентифицируемое 231 - неидентифицируемое 232 - регрессии в отклонениях 56 - - модельное 52 - парной регрессии 53 , проверка значимости 70 - - выборочное 52 - регрессионной модели 12 - частичной корректировки 206 Уровень значимости критерия 46 Условная плотность вероятности 37, 38 - - распределения 11 - средняя 52 Условное математическое ожидание 38, 51 , свойства 38 Условные математические ожидания (для нормального распределения) 40 - дисперсии (для нормального распределения) 40 Условный закон распределения 37, 40 Фактор 52 Факторный признак 52 Фиктивные переменные 21, 116, 118, 124 Формула Бернулли 33 Формулы Крамера 268 Функция Гомперца 140 - Кобба—Дугласа 126 с учетом технического прогресса 127 - Лапласа 35 - линейная 140 - логистическая 140 - мощности критерия 47 - отклика 51 - полиномиальная 140 - правдоподобия 43, 63 - распределения 29 - - двумерной случайной величины 37 , свойства 37 - -, свойства 29, 30 - - л-мерной случайной величины 36 - регрессии 38, 50 Характеристический многочлен матрицы 271 Характеристическое уравнение 271 Целая положительная степень квадратной матрицы 260 Циклическая компонента 134 Частная корреляция 128, 129 - автокорреляционная функция 137, 138 Частный коэффициент корреляции 128, 129 - - автокорреляции 137 Частость 24 Частота относительная 24 Числовые характеристики 26 Число степеней свободы 62, 97 Эконометрика 6—8 Эконометрическая модель 13, 20 Эконометрическое моделирование 21 - -, основные этапы 21—23 - -, этап априорный 21 - -, - информационный 22 - -, - постановочный 21, 22 Эконометрические модели линейные 17 Эконометрический метод 6, 8 Эконометрия 6 Экзогенные переменные 20, 52, 225, 231, 233 Экономический анализ в эконометрике 254-256 Экспоненциальный закон распределения 34 Экстраполяция кривой регрессии 67 Элементарное событие 24 Элементарный исход 24 Эндогенные переменные 20, 51, 225, 231, 233 Эффективность оценки 43 Якобиан 276
Полезные ссылки по эконометрике (эконометрии) и смежным дисциплинам. Программы, курсовые, рефераты, книги в электронном виде:
Книги в бумажном виде. Эконометрика в Интернет-магазине:
Ключевые слова: економетрія, эконометрика, эконометрия, скачать бесплатно учебник, учебное пособие, скачать бесплатно книгу, регрессионные модели, авторегрессионные модели
|