Предисловие

Введение

Глава 1. Основные аспекты эконометрического моделирования

• 1.1. Введение в эконометрическое моделирование (21мин.)
• 1.2. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования (42мин.)
• 1.3. Эконометрическая модель и экспериментальные данные (63мин.)
• 1.4. Линейная регрессионная модель (42мин.)
• 1.5. Система одновременных уравнений (42мин.)
• 1.6. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования (42мин.)
• Тест:  Основные аспекты эконометрического моделирования (14мин.)

Глава 2. Элементы теории вероятностей и математической статистики

• 2.1. Случайные величины и их числовые характеристики (84мин.)
• 2.2. Функция распределения случайной величины. Непрерывные случайные величины (63мин.)
• 2.3. Некоторые распределения случайных величин (63мин.)
• 2.4. Многомерные случайные величины. Условные законы распределения (63мин.)
• 2.5. Двумерный (n-мерный) нормальный закон распределения (21мин.)
• 2.6. Закон больших чисел и предельные теоремы (21мин.)
• 2.7. Точечные и интервальные оценки параметров (63мин.)
• 2.8. Проверка (тестирование) статистических гипотез (84мин.)
• 2.9. Понятие о дисперсионном анализе (84мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Элементы теории вероятностей и математической статистики (40мин.)

Глава 3. Парный регрессионный анализ

• 3.1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости (42мин.)
• 3.2. Линейная парная регрессия (63мин.)
• 3.3. Коэффициент корреляции (63мин.)
• 3.4. Основные положения регрессионного анализа. Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса — Маркова (84мин.)
• 3.5. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров (105мин.)
• 3.6. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации (84мин.)
• 3.7. Геометрическая интерпретация регрессии и коэффициента детерминации (42мин.)
• 3.8. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (42мин.)
• Упражнения (21мин.)
• Тест:  Парный регрессионный анализ (34мин.)

Глава 4. Множественный регрессионный анализ

• 4.1. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии (21мин.)
• 4.2. Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших квадратов (126мин.)
• 4.3. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка (42мин.)
• 4.4. Доказательство теоремы Гаусса — Маркова. Оценка дисперсии возмущений (63мин.)
• 4.5. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии (84мин.)
• 4.6. Оценка значимости множественной регрессии. Коэффициенты детерминации R2 и  (63мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Множественный регрессионный анализ (18мин.)

Глава 5. Некоторые вопросы практического использования регрессионных моделей

• 5.1. Мультиколлинеарность (63мин.)
• 5.2. Отбор наиболее существенных объясняющих переменных в регрессионной модели (63мин.)
• 5.3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные (105мин.)
• 5.4. Критерий Г. Чоу (42мин.)
• 5.5. Нелинейные модели регрессии (63мин.)
• 5.6. Частная корреляция (42мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Некоторые вопросы практического использования регрессионных моделей (20мин.)

Глава 6. Временные ряды и прогнозирование

• 6.1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа (42мин.)
• 6.2. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция (63мин.)
• 6.3. Аналитическое выравнивание (сглаживание) временного ряда (выделение неслучайной компоненты) (84мин.)
• 6.4. Прогнозирование на основе моделей временных рядов (21мин.)
• 6.5. Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней (42мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Временные ряды и прогнозирование (20мин.)

Глава 7. Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков

• 7.1. Обобщенная линейная модель множественной регрессии (42мин.)
• 7.2. Обобщенный метод наименьших квадратов (63мин.)
• 7.3. Гетероскедастичность пространственной выборки (21мин.)
• 7.4. Тесты на гетероскедастичность (105мин.)
• 7.5. Устранение гетероскедастичности (63мин.)
• 7.6. Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная автокорреляция (42мин.)
• 7.7. Авторегрессия первого порядка. Статистика Дарбина — Уотсона (84мин.)
• 7.8. Тесты на наличие автокорреляции (63мин.)
• 7.9. Устранение автокорреляции. Идентификация временного ряда (42мин.)
• 7.10. Авторегрессионная модель первого порядка (84мин.)
• 7.11. Доступный (обобщенный) метод наименьших квадратов (42мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков (20мин.)

Глава 8. Регрессионные динамические модели

• 8.1. Стохастические регрессоры (84мин.)
• 8.2. Метод инструментальных переменных (63мин.)
• 8.3. Оценивание моделей с распределенными лагами. Обычный метод наименьших квадратов (42мин.)
• 8.4. Оценивание моделей с распределенными лагами. Нелинейный метод наименьших квадратов (42мин.)
• 8.5. Оценивание моделей с лаговыми переменными. Метод максимального правдоподобия (21мин.)
• 8.6. Модель частичной корректировки (21мин.)
• 8.7. Модель адаптивных ожиданий (63мин.)
• 8.8. Модель потребления Фридмена (42мин.)
• 8.9. Автокорреляция ошибок в моделях со стохастическими регрессорами (42мин.)
• 8.10. GARCH-модели (42мин.)
• 8.11. Нестационарные временные ряды (63мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Регрессионные динамические модели (14мин.)

Глава 9. Системы одновременных уравнений

• 9.1. Общий вид системы одновременных уравнений (42мин.)
• 9.2. Косвенный метод наименьших квадратов (63мин.)
• 9.3. Проблемы идентифицируемости (42мин.)
• 9.4. Метод инструментальных переменных (63мин.)
• 9.5. Одновременное оценивание регрессионных уравнений. Внешне не связанные уравнения (63мин.)
• 9.6. Трехшаговый метод наименьших квадратов (21мин.)
• 9.7. Экономически значимые примеры систем одновременных уравнений (21мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Системы одновременных уравнений (20мин.)

Глава 10. Проблемы спецификации модели

• 10.1. Выбор одной из двух классических моделей. Теоретические аспекты (84мин.)
• 10.2. Выбор одной из двух классических моделей. Практические аспекты (42мин.)
• 10.3. Спецификация модели пространственной выборки при наличии гетероскедастичности (42мин.)
• 10.4. Спецификация регрессионной модели временных рядов (42мин.)
• 10.5. Важность экономического анализа (42мин.)
• Упражнения (21мин.)
• Тест:  Проблемы спецификации модели (14мин.)

Глава 11. Модели с различными типами выборочных данных

• 11.1. Статистические модели с панельными данными (21мин.)
• 11.2. Межгрупповые и внутригрупповые оценки модели с панельными данными (21мин.)
• 11.3. Модели с фиксированным и случайным эффектами (21мин.)
• 11.4. Оценивание модели с фиксированным эффектом (42мин.)
• 11.5. Оценивание модели со случайным эффектом (21мин.)
• 11.6. Проблема выбора модели с панельными данными (42мин.)
• 11.7. Бинарные модели с дискретными зависимыми переменными (21мин.)
• 11.8. Probit- и logit-модели (42мин.)
• 11.9. Дискретные модели с панельными данными (21мин.)
• 11.10. Выборки с ограничениями (21мин.)
• Упражнения (42мин.)
• Тест:  Модели с различными типами выборочных данных (14мин.)

Глава 12. Эконометрические модели финансового рынка

• 12.1. Регрессионные модели (42мин.)
• 12.2. Рыночная модель (21мин.)
• 12.3. Модели зависимости от касательного портфеля (63мин.)
• 12.4. Неравновесные и равновесные модели (42мин.)
• 12.5. Модель оценки финансовых активов (САРМ) (21мин.)
• 12.6. Связь между ожидаемой доходностью и риском оптимального портфеля (21мин.)
• 12.7. Многофакторные модели (21мин.)
• 12.8. Многофакторная модель оценки финансовых активов (21мин.)
• 12.9. Арбитражные стратегии (126мин.)
• Тест:  Эконометрические модели финансового рынка (18мин.)

ПРИЛОЖЕНИЯ

• Глава 13. Элементы линейной алгебры (357мин.)
• • 13.1. Матрицы (63мин.)
  • 13.2. Определитель и след квадратной матрицы (42мин.)
  • 13.3. Обратная матрица (21мин.)
  • 13.4. Ранг матрицы и линейная зависимость ее строк (столбцов) (21мин.)
  • 13.5. Система линейных уравнений (42мин.)
  • 13.6. Векторы (21мин.)
  • 13.7. Собственные векторы и собственные значения квадратной матрицы (21мин.)
  • 13.8. Симметрические, положительно определенные, ортогональные и идемпотентные матрицы (42мин.)
  • 13.9. Блочные матрицы. Произведение Кронекера (21мин.)
  • 13.10. Матричное дифференцирование (21мин.)
  • Упражнения (42мин.)
• Глава 14. Эконометрические компьютерные пакеты (189мин.)
• • 14.1. Оценивание модели с помощью компьютерных программ (105мин.)
  • 14.2. Метод Монте-Карло (42мин.)
  • Упражнения (42мин.)
• Тест:  ПРИЛОЖЕНИЯ (30мин.)

Литература

Математико-статистические таблицы

Предметный указатель

Новые издания по дисциплине «Эконометрика» и смежным дисциплинам

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (48мин.)