Предисловие

Глава 1. Возникновение и развитие эконометрики. Парная регрессия

• 1.1. Возникновение и развитие эконометрики (202мин.)
• 1.2. Парная регрессия (101мин.)
• 1.3. Свойства остатков (115мин.)
• Контрольные вопросы и задания (14мин.)
• Тест:  Возникновение и развитие эконометрики. Парная регрессия (32мин.)
• Суть метода наименьших квадратов (9мин.)
• Геометрия регрессии на константу (7мин.)
• Коэффициент детерминации (10мин.)

Глава 2. Множественная регрессия

• 2.1. Множественная линейная регрессия в скалярной и векторной формах (14мин.)
• 2.2. Метод наименьших квадратов и предпосылки его применения для множественной линейной регрессии (187мин.)
• • Анализ нормальности распределения (15мин.)
• 2.3. Следствия выполнения предпосылок Гаусса — Маркова (72мин.)
• 2.4. Изучение тесноты связи по множественной регрессии (29мин.)
• 2.5. Проверка значимости модели множественной регрессии и ее параметров (115мин.)
• 2.6. Множественная линейная регрессия с ограничениями на параметры (101мин.)
• 2.7. Нелинейные модели множественной регрессии (58мин.)
• 2.8. Выбор наилучшей функции регрессии (158мин.)
• 2.9. Метод максимального правдоподобия (101мин.)
• 2.10. Прогнозирование по модели множественной регрессии (29мин.)
• 2.11. Мультиколлинеарность данных (187мин.)
• 2.12. Гетероскедастичность случайных остатков (158мин.)
• • Устранение гетероскедастичности. МНК (25мин.)
  • Устранение гетероскедастичности методом Бройша — Пагана в Stata (9мин.)
• 2.13. Обобщенный метод наименьших квадратов (216мин.)
• Контрольные вопросы и задания (43мин.)
• Тест:  Множественная регрессия (58мин.)
• МНК на графике. Случай множества регрессоров (11мин.)
• Эконометрика: Ликбез по линейной алгебре (6мин.)
• Геометрия множественной регрессии (13мин.)

Глава 3. Фиктивные переменные

• 3.1. Особенности включения в модели регрессии неколичественных показателей (29мин.)
• 3.2. Спецификация моделей регрессии с фиктивными независимыми переменными (14мин.)
• 3.3. Модели регрессии с фиктивными переменными сдвига (72мин.)
• 3.4. Модели регрессии с фиктивными переменными наклона (29мин.)
• 3.5. Общий вид модели регрессии с фиктивными переменными (86мин.)
• 3.6. Исследование структурных изменений с помощью теста Чоу (43мин.)
• Контрольные вопросы и задания (14мин.)
• Тест:  Фиктивные переменные (14мин.)

Глава 4. Системы эконометрических уравнений

• 4.1. Виды систем эконометрических уравнений и методы их оценивания (43мин.)
• 4.2. Системы одновременных уравнений (130мин.)
• 4.3. Уравнения, кажущиеся несвязанными (29мин.)
• Контрольные вопросы и задания (14мин.)
• Тест:  Системы эконометрических уравнений (20мин.)

Глава 5. Моделирование изолированного динамического ряда

• 5.1. Компоненты динамического ряда (115мин.)
• 5.2. Автокорреляция уровней динамического ряда и характеристика его структуры (101мин.)
• 5.3. Модели тенденции развития (518мин.)
• • LM-тест Бройша — Годфри на автокорреляцию в Stata (8мин.)
  • Интервальные оценки в Stata. Графики коэффициентов и доверительные интервалы (20мин.)
• 5.4. Моделирование периодических колебаний (317мин.)
• Контрольные вопросы и задания (29мин.)
• Тест:  Моделирование изолированного динамического ряда (36мин.)

Глава 6. Модели регрессии по временным рядам

• 6.1. Специфика изучения взаимосвязей по рядам динамики (29мин.)
• 6.2. Учет тенденции при построении модели регрессии (187мин.)
• 6.3. Обобщенный метод наименьших квадратов при построении модели регрессии по временным рядам (158мин.)
• 6.4. Учет сезонности при построении модели регрессии (72мин.)
• Контрольные вопросы и задания (14мин.)
• Тест:  Модели регрессии по временным рядам (28мин.)

Глава 7. Модели с лаговыми переменными

• 7.1. Общая характеристика (43мин.)
• 7.2. Модели с распределенными лагами (230мин.)
• 7.3. Модели авторегрессии (101мин.)
• 7.4. Авторегрессионные процессы и их моделирование (общая характеристика) (101мин.)
• Контрольные вопросы и задания (14мин.)
• Тест:  Модели с лаговыми переменными (20мин.)

Глава 8. Модели ARMA, ARIMA, ARCH, GARCH

• 8.1. Стационарный ряд (43мин.)
• 8.2. Базовые модели временных рядов (72мин.)
• 8.3. Теорема декомпозиции Вольда (29мин.)
• 8.4. Частная автокорреляционная функция (29мин.)
• 8.5. Модель ARMA (187мин.)
• 8.6. Модель ARIMA (130мин.)
• 8.7. Коинтеграция (58мин.)
• 8.8. Модели ARCH и GARCH (187мин.)
• Контрольные вопросы и задания (29мин.)
• Тест:  Глава 8. Модели ARMA, ARIMA, ARCH, GARCH (36мин.)

Глава 9. Анализ панельных данных

• 9.1. Панельные данные и их преимущества (86мин.)
• 9.2. Однонаправленные модели панельных данных (374мин.)
• 9.3. Качество подгонки (43мин.)
• 9.4. Выбор модели (130мин.)
• • Тест Хаусмана — Тейлора в модели со случайными эффектами (14мин.)
• 9.5. Двунаправленная модель панельных данных с фиксированными эффектами (58мин.)
• Контрольные вопросы и задания (29мин.)
• Тест:  Анализ панельных данных (10мин.)

Выдающиеся ученые

Литература

Предметный указатель

Приложения

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (60мин.)