Предисловие

Глава 1. ПРЕДМЕТ ЭКОНОМЕТРИКИ

• 1.1. Цели и отличительные черты эконометрики. Описание шагов, включенных в анализ эконометрической модели (19мин.)
• 1.2. Типы экономических данных. Примеры баз данных (39мин.)
• 1.3. Методы оценки и верификации эконометрических моделей (19мин.)
• 1.4. Основные статистические пакеты, применяемые для оценки эконометрических моделей (542мин.)
• • 1.4.1. Работа в пакете Excel (19мин.)
  • 1.4.2. Работа в статистическом пакете Stata (251мин.)
  • 1.4.3. Работа в статистическом пакете R (271мин.)
• Задачи с решениями (19мин.)
• Упражнения с пояснениями (39мин.)
• Тест:  ПРЕДМЕТ ЭКОНОМЕТРИКИ (32мин.)

Задания для самостоятельной работы

Глава 2. ПОВТОРЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

• 2.1. Основные понятия теории вероятностей (116мин.)
• • 2.1.1. Случайные события и случайные величины (39мин.)
  • 2.1.2. Непрерывные и дискретные случайные величины (39мин.)
  • 2.1.3. Совместные, частные и условные функции распределения случайных величин (39мин.)
• 2.2. Нормальное распределение и связанные с ним распределения: хи-квадрат, Стьюдента, Фишера (19мин.)
• • Анализ нормальности распределения (15мин.)
• 2.3. Основные понятия математической статистики (116мин.)
• • 2.3.1. Генеральная совокупность и выборка. Точечные статистические оценки (39мин.)
  • 2.3.2. Интервальные оценки. Проверка гипотез (77мин.)
• 2.4. Методы визуализации статистической информации (39мин.)
• Задачи с решениями (58мин.)
• Упражнения с пояснениями (232мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Тест:  ПОВТОРЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ (26мин.)

Глава 3. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ОДНОЙ ОБЪЯСНЯЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ(ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ)

• 3.1. Теоретическая и выборочная парная регрессия (58мин.)
• 3.2. Метод наименьших квадратов для нахождения оценок коэффициентов парной регрессии (19мин.)
• 3.3. Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от ее выборочного среднего. Дисперсионный анализ (39мин.)
• 3.4. Коэффициент детерминации для парной регрессии и его свойства (19мин.)
• 3.5. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов (19мин.)
• Задачи с решениями (39мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Тест:  ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ОДНОЙ ОБЪЯСНЯЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ(ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ) (20мин.)

Глава 4. КЛАССИЧЕСКАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ДЛЯ СЛУЧАЯ ОДНОЙ ОБЪЯСНЯЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ

• 4.1. Теорема Гаусса — Маркова для случая парной регрессии (39мин.)
• 4.2. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии (97мин.)
• • 4.2.1. Проверка гипотез о конкретном значении коэффициентов парной регрессии (58мин.)
  • 4.2.2. Проверка гипотез о значимости коэффициентов парной регрессии (39мин.)
  • 4.2.3. Доверительные интервалы для коэффициентов парной регрессии (19мин.)
• 4.3. Проверка нормальности распределения (58мин.)
• Задачи с решениями (39мин.)
• Упражнения с пояснениями (77мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Тест:  КЛАССИЧЕСКАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ДЛЯ СЛУЧАЯ ОДНОЙ ОБЪЯСНЯЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ (10мин.)

Глава 5. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С НЕСКОЛЬКИМИ ОБЪЯСНЯЮЩИМИ ПЕРЕМЕННЫМИ(МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ)

• 5.1. Формула для МНК-оценок коэффициентов множественной линейной регрессии (39мин.)
• 5.2. Показатели качества подгонки множественной регрессии (39мин.)
• 5.3. Теорема Гаусса — Маркова для случая множественной регрессии (19мин.)
• 5.4. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии (77мин.)
• • 5.4.1. Проверка гипотез о конкретном значении, значимости и построение доверительных интервалов для коэффициентов множественной регрессии (19мин.)
  • 5.4.2. Проверка гипотезы об адекватности множественной регрессии (19мин.)
  • 5.4.3. Проверка общей линейной гипотезы о наличии нескольких линейных соотношений между коэффициентами регрессии (39мин.)
• 5.5. Прогнозирование в модели множественной регрессии (39мин.)
• Задачи с решениями (39мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (58мин.)
• Тест:  ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С НЕСКОЛЬКИМИ ОБЪЯСНЯЮЩИМИ ПЕРЕМЕННЫМИ(МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ) (12мин.)

Глава 6. МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ

• 6.1. Основная идея и примеры применения метода максимального правдоподобия (39мин.)
• 6.2. Применение метода максимального правдоподобия для оценки параметров множественной линейной регрессионной модели (39мин.)
• 6.3. Свойства ММП-оценок (19мин.)
• 6.4. Проверка линейных гипотез с помощью теста отношения правдоподобия (19мин.)
• Задачи с решениями (39мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Тест:  МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ (10мин.)

Глава 7. ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ РЕГРЕССИИ

• 7.1. Фиктивные (dummy) переменные и их использование для дифференциации свободных членов и коэффициентов наклона регрессии (58мин.)
• 7.2. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии с помощью теста Чоу (19мин.)
• 7.3. Категориальные переменные. Ловушка фиктивных переменных (39мин.)
• Задачи с решениями (77мин.)
• Упражнения с пояснениями (174мин.)
• Задания для самостоятельной работы (58мин.)
• Тест:  ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ РЕГРЕССИИ (10мин.)

Глава 8. ВЫБОР ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ МОДЕЛИ

• 8.1. Линейная модель (19мин.)
• 8.2. Полулогарифмическая модель (модель с постоянным темпом роста) (19мин.)
• 8.3. Линейная в логарифмах регрессия как модель с постоянной эластичностью (19мин.)
• 8.4. Выбор между моделями (58мин.)
• • 8.4.1. Тест Бера и МакАлера и PE-тест МакКиннона, Уайта и Дэвидсона (39мин.)
  • 8.4.2. Тест Бокса — Кокса (19мин.)
• Задачи с решениями (19мин.)
• Упражнения с пояснениями (155мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Тест:  ВЫБОР ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ МОДЕЛИ (14мин.)

Глава 9. ПРОБЛЕМА ПРОПУЩЕННЫХИ ИЗБЫТОЧНЫХ ФАКТОРОВ. ЭНДОГЕННОСТЬ И МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ

• 9.1. Смещение в оценках коэффициентов, вызванное невключением существенных переменных (39мин.)
• 9.2. RESET-тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных (19мин.)
• 9.3. Стохастические регрессоры (39мин.)
• • 9.3.1. Проблема эндогенности (19мин.)
  • 9.3.2. Инструментальные переменные (39мин.)
  • 9.3.3. Тест Хаусмана (19мин.)
• 9.4. Уменьшение эффективности оценок коэффициентов при включении в модель излишних переменных (19мин.)
• • Тест Хаусмана — Тейлора в модели со случайными эффектами (14мин.)
• 9.5. Мультиколлинеарность данных (97мин.)
• • 9.5.1. Идеальная и практическая мультиколлинеарность данных (39мин.)
  • 9.5.2. Диагностика и последствия наличия мультиколлинеарности данных для оценок параметров регрессионной модели (19мин.)
  • 9.5.3. Методы борьбы с мультиколлинеарностью данных (39мин.)
• Задачи с решениями (77мин.)
• Упражнения с пояснениями (174мин.)
• Задания для самостоятельной работы (77мин.)
• Тест:  ПРОБЛЕМА ПРОПУЩЕННЫХИ ИЗБЫТОЧНЫХ ФАКТОРОВ. ЭНДОГЕННОСТЬ И МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ (18мин.)

Глава 10. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ

• 10.1. Нарушение гипотезы о гомоскедастичности ошибок (19мин.)
• 10.2. Тесты Голдфелда — Квандта, Глейзера, Уайта, Бройша — Пагана для диагностирования гетероскедастичности ошибок (39мин.)
• • Устранение гетероскедастичности методом Бройша — Пагана в Stata (9мин.)
• 10.3. Оценивание параметров множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности ошибок (39мин.)
• Задачи с решениями (58мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Устранение гетероскедастичности. МНК (25мин.)
• Тест:  ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ (12мин.)

Глава 11. МОДЕЛИ БИНАРНОГО ВЫБОРА

• 11.1. Модели с бинарными зависимыми переменными. Недостатки модели линейной вероятности (19мин.)
• 11.2. Модели бинарного выбора. Логит- и пробит-модели (19мин.)
• 11.3. Оценивание параметров моделей бинарного выбора (19мин.)
• 11.4. Интерпретация результатов оценивания логит- и пробит-моделей. Предельные эффекты (19мин.)
• 11.5. Показатели качества оценки моделей бинарного выбора (19мин.)
• Задачи с решениями (39мин.)
• Упражнения с пояснениями (77мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Тест:  МОДЕЛИ БИНАРНОГО ВЫБОРА (10мин.)

Глава 12. ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

• 12.1. Специфика временнЫх рядов (19мин.)
• 12.2. Стационарные процессы (39мин.)
• 12.3. Процессы AR, MA и ARMA (39мин.)
• 12.4. Ус ловия стационарности процессов типа ARMA(p, q) (19мин.)
• 12.5. Нестационарные процессы (77мин.)
• 12.6. Тесты на стационарность ряда (77мин.)
• 12.7. Ложная корреляция и коинтеграция (58мин.)
• Задачи с решениями (77мин.)
• Упражнения с пояснениями. Работа в пакете EViews (232мин.)
• Задания для самостоятельной работы (39мин.)
• Тест:  ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ (10мин.)

Глава 13. ПРОЦЕДУРА БОКСА — ДЖЕНКИНСА

• 13.1. Определение оптимальных параметров модели и их оценивание (155мин.)
• 13.2. Автокорреляция и другие проблемы моделей временнЫх рядов (39мин.)
• 13.3. Способы диагностирования автокорреляции (97мин.)
• • 13.3.1. Графический метод (19мин.)
  • 13.3.2. Тест Дарбина — Уотсона (39мин.)
  • 13.3.3. Тест Бройша — Годфри (19мин.)
  • 13.3.4. Как избавиться от автокорреляции в моделях (39мин.)
• 13.4. Прогнозирование (19мин.)
• 13.5. Методология исследования ряда (19мин.)
• Задачи с решениями (19мин.)
• Упражнения с пояснениями (426мин.)
• Задания для самостоятельного решения (19мин.)
• Тест:  ПРОЦЕДУРА БОКСА — ДЖЕНКИНСА (10мин.)

Список литературы

• Новые издания по дисциплине «Эконометрика» и смежным дисциплинам (19мин.)

Приложение 1. Описания баз данных

Приложение 2. Статистические таблицы

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (50мин.)