Яновский Л.П., Буховец А.Г. Введение в эконометрику

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по Dell StatSoft Statistica - Дата добавления: 17.06.2019, 14:24


Государственные стандарты высшего образования включают эконометрику как федеральную компоненту в цикле общих математических и естественнонаучных дисциплин. В настоящее время ощущается нехватка доступных как по цене, так и по содержанию учебных пособий и практикумов по эконометрике. Кроме того, эконометрика опирается на массивы данных и сложных расчетов, поэтому необходимо при преподавании данного курса использовать пакеты вычислительных процедур. В данном пособии авторы используют пакет STATISTICA. На основе этого пакета просчитывались примеры и лабораторные работы настоящего курса. Выбор пакета обусловлен его широким распространением в России, простотой и наглядностью интерфейса, а главное, наличием в продаже ряда пособий по его использованию.

Пособие состоит из двенадцати глав и лабораторного практикума. В первой главе освещены история возникновения эконометрики и предмет ее исследований. Во второй главе изучается парная регрессия и классические предпосылки использования метода наименьших квадратов (МНК). Множественная регрессия на базе матричного анализа рассматривается в третьей главе. Здесь подробно изучаются вопросы проверки адекватности модели и прогнозирования. Особое внимание уделено случаю мультиколлинеарности объясняющих переменных и моделям с переменной структурой. В четвертой главе изучаются модели с наличием гетероскедастичности в ошибках наблюдений, подходы к решению проблемы гетероскедастичности. Главы пятая и шестая посвящены первичному анализу временных рядов. В пятой главе рассматриваются вопросы выделения линейного и нелинейного тренда, а в шестой главе – адаптивные модели сглаживания временного ряда. В седьмой главе изучаются методы идентификации системы одновременных уравнений на основе косвенного и двухшагового метода наименьших квадратов. Краткий обзор понятий структурного моделирования приведен в восьмой главе. Остальные главы посвящены построению эконометрических моделей временных рядов. В девятой главе изучается вспомогательный материал по теории разностных уравнений. В десятой главе изучаются эконометрические модели Бокса-Дженкинса. В одиннадцатой главе изучаются временные ряды с изменяющейся условной дисперсией. В двенадцатой главе поднимаются вопросы связанные с ложной регрессией, коинтеграцией временных рядов и построение моделей долгосрочной тенденции с коррекцией ошибок. 

Лабораторный практикум состоит из семи лабораторных работ отражающих содержание основных глав пособия.

Изложение материала сопровождается контрольными вопросами, примерами, задачами. Предлагается тематика контрольных работ по узловым моментам курса. В отличие от имеющихся пособий авторы не приводят развернутые математико-статистические таблицы в приложениях, так как предполагается использование для этих целей возможностей статистических пакетов.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

Глава 1. Сущность и история возникновения эконометрики        
1.1. О предмете исследований эконометрики     
1.2. Об этапах развития эконометрики    
1.3. Контрольные вопросы к главе 1        

Глава 2. Парный регрессионный анализ         
2.1. Основные понятия регрессионного анализа
2.2. Регрессия по методу МНК      
2.3. Предположения и проверка адекватности уравнения регрессии  
2.4. Точечный и интервальный прогнозы по уравнению парной регрессии  
2.5. Контрольные вопросы и варианты контрольной работы «Парный регрессионный анализ»    
2.6. Лабораторная работа № 1 «Модель парной линейной регрессии»

Глава 3. Множественная регрессия      
3.1. Постановка задачи       
3.2. МНК-модель     
3.3. Оценки математического ожидания и ковариаций МНК- коэффициентов модели       
3.4. Оценка качества модели         
3.5. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии
и проверка гипотезы об их значимости   
3.6. Доверительный интервал для функции регрессии и для индивидуальных значений зависимой переменной  
3.7. Выбор наилучшего набора переменных. Частный коэффициент корреляции    
3.8. Процедура шаговой регрессии          
3.9. Проблема мультиколлинеарности факторов
3.10. Метод главных компонент   
3.11. Линейные регрессионные модели с фиктивными переменными
3.12. Пример использования фиктивной переменной для повышения качества прогнозов при использовании оперативной информации в период уборки урожая    
3.13. Тест Г. Чоу для проверки структурных изменений модели         
3.14. Выбор модели оптимальной сложности. Тесты Акайка и Шварца        
3.15. Контрольные вопросы к главе 3      
3.16. Лабораторная работа № 2 «Модель множественной линейной регрессии»     
3.17. Лабораторная работа № 3 «Мультиколлинеарность. Отбор наиболее существенных объясняющих переменных в регрессионной модели»    
3.18. Лабораторная работа № 4 «Фиктивные переменные во множественной регрессии»  

Глава 4. Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности       
4.1 Определение гетероскедастичности модели 
4.2. Тестирование гетероскедастичности
4.3. Последствия гетероскедастичности  
4.4. Подходы к решению проблемы гетероскедастичности      
4.5. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Теорема Айткена и обобщенный метод наименьших квадратов       
4.6. Контрольные вопросы к главе 4        

Глава 5. Методологические вопросы прогнозирования временных рядов        
5.1. Принципы разработки прогнозов      
5.2. Анализ и моделирование временных рядов 
5.3. Коррелограмма и ее применение      
5.4. Выделение тренда в случае нестационарного временного ряда   
5.5. Автокорреляция остатков       
5.6. Лабораторная работа № 5 «Исследование временного ряда»        
5.7. Гармонический анализ временных рядов     
5.8. Контрольные вопросы к главе 5        

Глава 6. Сглаживание временных рядов        
6.1. Линейные фильтры      
6.2. Простая скользящая средняя  
6.3. Методы взвешенных скользящих средних   
6.4. Простое экспоненциальное сглаживание    
6.5. Лабораторная работа № 6 «Сглаживание временного ряда»
6.6. Элементы диалога в модуле ПП STATISTICA – Анализ временных рядов. Прогнозирование
6.7. Контрольные вопросы к главе 6        
6.8. Лабораторная работа № 7 «Сглаживание временных рядов в пакете STATISTICA»    

Глава 7. Одновременные уравнения. Методы идентификации     
7.1. Уравнения со случайными объясняющими переменными
7.2. Метод инструментальных переменных        
7.3. Структурная и приведенная формы системы одновременных уравнений          
7.4. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов и проблема идентифицируемости
7.5. Контрольные вопросы и упражнения к главе 7.      

Глава 8. Моделирование структурными уравнениями       
8.1. Обзор основных понятий       
8.2. Идеи, лежащие в основе структурного моделирования     
8.3. Моделирование структурными уравнениями и диаграммы путей
8.4. Контрольные вопросы к главе 8        

Глава 9. Разностные  уравнения  и  их  решение       
9.1. Уравнения первого и второго порядков       
9.2. Системы разностных уравнений более высокого порядка 
9.3. Потребление и инвестиции    
9.4.Контрольные вопросы к главе 9         

Глава 10. Стационарные временные ряды, модели авторегрессии-скользящего среднего    
10.1. Основные определения         
10.2. Тесты проверки стационарности временного ряда  
10.3. Процессы авторегрессии- скользящего среднего  
10.4. Условия стационарности для АРСС(p, q) процесса          
10.5. Автокорреляционные функции       
10.6.Построение АРСС-моделей   
10.7. Селекция моделей АРСС      
10.8. Алгоритм выбора модели оптимальной сложности для временного ряда в классе АРСС(p, q)-моделей        
10.9. Учет сезонности в модели    
10.10. Контрольные вопросы к главе 10  

Глава 11. Временные ряды с высокой изменчивостью.      
11.1. Авторегрессионые условно-гетероскедастические модели          
11.2. Обобщенные авторегрессионые условно-гетероскедастические модели (ОАРУГ-модели)    
11.3. АРУГ-М модели        
11.4. ММП-оценивание ОАРУГ и АРУГ-М моделей      
11.5. Контрольные вопросы к главе 11    

Глава 12. Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
12.1. Проблема обнаружения ложной корреляции в данных    
12.2. Краткосрочные модели, коинтеграция и механизм корректировки ошибок.    
12.3. Контрольные вопросы к главе 12     

Приложение 1. Элементы линейной алгебры: основные понятия и факты.   
Приложение 2. Элементы теории вероятностей и математической статистики: основные понятия и факты.
Приложение 3. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов       
Приложение 4. Критические точки распределения Стьюдента
Приложение 5. Критические точки распределения Фишера     

Заключение  
Литература   
Учебные материалы по эконометрике на английском языке в Интернете


Скачать:


  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты