Магнус Я.Р., Катышев П.К.. Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. — 6-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело, 2004. — 576 с. Эконометрика. Скачать бесплатно.
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
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, метод наименьших квадратов, проверка гипотез, гетероскедастичность, автокорреляция ошибок, спецификация модели |