Предисловие

Тема 1. Основные понятия эконометрического анализа

• 1.1. Этапы эконометрического анализа (68мин.)
• 1.2. Измерительные шкалы (91мин.)
• 1.3. Модели и методы эконометрического анализа (68мин.)
• Тест:  Основные понятия эконометрического анализа (16мин.)

Тема 2. Корреляционный анализ

• 2.1. Корреляционный анализ в "сильных" шкалах (183мин.)
• • 2.1.1. Коэффициент корреляции и его свойства (23мин.)
  • 2.1.2. Проверка значимости коэффициента корреляции (23мин.)
  • 2.1.3. Интервальная оценка коэффициента корреляции (23мин.)
  • 2.1.4. Проверка гипотез о значении и об однородности (23мин.)
  • 2.1.5. Частная и множественная корреляции (46мин.)
  • 2.1.6. Корреляционное отношение (23мин.)
• 2.2. Корреляционный анализ в "слабых" шкалах (91мин.)
• • 2.2.1. Ранговая корреляция (23мин.)
  • 2.2.2. Таблицы сопряженности и критерий c2 (68мин.)
• Тест:  Корреляционный анализ (16мин.)

Тема 3. Модель парной линейной регрессии

• 3.1. Основная задача парного регрессионного анализа (23мин.)
• 3.2. Методы решения (46мин.)
• 3.3. Оценивание параметров методом наименьших квадратов (23мин.)
• 3.4. Интерпретация параметров уравнения парной регрессии (46мин.)
• 3.5. Свойства МНК-оценок коэффициентов регрессии (23мин.)
• 3.6. Оценка дисперсии ошибки (46мин.)
• 3.7. Статистические свойства оценок параметров. Распределения основных статистик (46мин.)
• 3.8. Проверка статистических гипотез о параметрах. Доверительные интервалы (68мин.)
• 3.9. Разложение суммы квадратов и проверка значимости уравнения регрессии (91мин.)
• 3.10. Таблица дисперсионного анализа (23мин.)
• 3.11. Прогнозирование в регрессионных моделях (68мин.)
• 3.12. Ортогональная регрессия (114мин.)
• Тест:  Модель парной линейной регрессии (16мин.)

Тема 4. Модель множественной регрессии

• 4.1. Основная задача множественного регрессионного анализа (46мин.)
• 4.2. Оценивание параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов (23мин.)
• 4.3. Свойства МНК-оценок (46мин.)
• 4.4. Остатки и их свойства (23мин.)
• 4.5. Оценивание дисперсии ошибки (23мин.)
• 4.6. Статистические свойства оценок параметров. Распределения основных статистик (23мин.)
• 4.7. Проверка статистических гипотез о параметрах. Доверительные интервалы (46мин.)
• 4.8. Проверка значимости уравнения множественной регрессии (46мин.)
• 4.9. Таблица дисперсионного анализа (46мин.)
• 4.10. Прогнозирование по модели множественной регрессии (23мин.)
• • 4.10.1. Безусловное прогнозирование (23мин.)
  • 4.10.2. Условное прогнозирование (23мин.)
• 4.11. Частные уравнения регрессии (23мин.)
• 4.12. Множественная и частная корреляции (46мин.)
• 4.13. Коэффициенты эластичности (23мин.)
• 4.14. Ранжирование факторов (23мин.)
• 4.15. Нелинейная регрессия (46мин.)
• 4.16. Мультиколлинеарность (91мин.)
• 4.17. Обобщенный метод наименьших квадратов (68мин.)
• Тест:  Модель множественной регрессии (16мин.)

Тема 5. Системы эконометрических уравнений

• 5.1. Системы независимых уравнений (23мин.)
• 5.2. Системы внешне несвязанных уравнений (46мин.)
• 5.3. Системы рекурсивных уравнений (23мин.)
• 5.4. Системы одновременных уравнений (23мин.)
• 5.5. Идентифицируемость систем эконометрических уравнений (91мин.)
• 5.6. Методы оценивания параметров систем одновременных уравнений (114мин.)
• • 5.6.1. Косвенный метод наименьших квадратов (23мин.)
  • 5.6.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов (46мин.)
  • 5.6.3. Трехшаговый метод наименьших квадратов (46мин.)
• 5.7. Прогнозирование в системах эконометрических уравнений (46мин.)
• Тест:  Системы эконометрических уравнений (16мин.)

Тема 6. Основные понятия теории временных рядов

• 6.1. Специфика временных данных (23мин.)
• 6.2. Связь случайных процессов и временных рядов (46мин.)
• 6.3. Типы факторов, определяющих значения временного ряда (23мин.)
• 6.4. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов (46мин.)
• 6.5. Стационарные временные ряды (23мин.)
• 6.6. Автокорреляционные функции (46мин.)
• 6.7. Коррелограммы (91мин.)
• 6.8. Критерии выявления наличия неслучайных компонент в структуре временного ряда (160мин.)
• • 6.8.1. Критерий серий (23мин.)
  • 6.8.2. Критерий восходящих и нисходящих серий (23мин.)
  • 6.8.3. Критерий Аббе (критерий квадратов последовательных разностей) (23мин.)
  • 6.8.4. Критерий разности средних уровней (23мин.)
  • 6.8.5. Критерий Фостера - Стьюарта (23мин.)
  • 6.8.6. Критерий инверсий (46мин.)
• Тест:  Основные понятия теории временных рядов (20мин.)

Тема 7. Модели временных рядов

• 7.1. Построение моделей для неслучайных компонент (205мин.)
• • 7.1.1. Построение модели тренда (114мин.)
  • 7.1.2. Построение модели сезонности (68мин.)
  • 7.1.3. Построение смешанных моделей (23мин.)
• 7.2. Анализ структурных изменений (137мин.)
• • 7.2.1. Понятие структурных изменений (23мин.)
  • 7.2.2. Критерий Чоу (46мин.)
  • 7.2.3. Критерий Гуджарати (68мин.)
• 7.3. Анализ остатков (319мин.)
• • 7.3.1. Автокорреляция (91мин.)
  • 7.3.2. Простейшие способы оценивания в условиях автокорреляции (46мин.)
  • 7.3.3. Построение модели остатков (ошибок) (183мин.)
• 7.4. Анализ взаимосвязей временных рядов (274мин.)
• • 7.4.1. Особенности анализа взаимосвязей временных рядов (68мин.)
  • 7.4.2. Модели с распределенными лагами (91мин.)
  • 7.4.3. Модели авторегрессии (46мин.)
  • 7.4.4. Коинтегрированные временные ряды (46мин.)
• Тест:  Модели временных рядов (16мин.)

Тема 8. Особенности проведения регрессионного анализа при нарушении классических предположений

• 8.1. Проблема гетероскедастичности (114мин.)
• • 8.1.1. Выявление гетероскедастичности (46мин.)
  • 8.1.2. Определение формы гетероскедастичности (46мин.)
• 8.2. Условие нормальности в регрессионном анализе (91мин.)
• • 8.2.1. Критерий Жака - Бера (23мин.)
  • 8.2.2. Критерий Неймана - Пирсона (46мин.)
  • 8.2.3. Критерий Колмогорова - Смирнова (23мин.)
• 8.3. Проблема аномальных наблюдений (выбросов) (46мин.)
• 8.4. Методы устойчивого оценивания регрессионных моделей (137мин.)
• • 8.4.1. Метод наименьших модулей (23мин.)
  • 8.4.2. LTS-метод (23мин.)
  • 8.4.3. Знаковый метод (46мин.)
  • 8.4.4. LMS-метод (23мин.)
• 8.5. Проблемы выбора спецификации регрессионных моделей (68мин.)
• Тест:  Особенности проведения регрессионного анализа при нарушении классических предположений (16мин.)

Тема 9. Модели с качественными факторами

• 9.1. Модели дисперсионного анализа (228мин.)
• • 9.1.1. Специфика качественных факторов (23мин.)
  • 9.1.2. Простейшие модели (68мин.)
  • 9.1.3. Случайные и фиксированные эффекты (23мин.)
  • 9.1.4. Проблема идентифицируемости. Методы оценивания (46мин.)
  • 9.1.5. Проверка гипотез о значимости (46мин.)
  • 9.1.6. Таблица дисперсионного анализа (23мин.)
• 9.2. Модели панельных данных (137мин.)
• • 9.2.1. Постановка задачи (46мин.)
  • 9.2.2. Методы оценивания параметров (91мин.)
• 9.3. Пример анализа панельных данных (137мин.)
• Тест:  Модели с качественными факторами (10мин.)

Тема 10. Основы теории планирования оптимальных экспериментов

• 10.1. Определения понятия эксперимента. Виды экспериментов (91мин.)
• 10.2. Постановка задачи планирования регрессионных экспериментов (23мин.)
• 10.3. Понятие плана эксперимента (46мин.)
• 10.4. Информационная матрица плана эксперимента (23мин.)
• 10.5. Критерии оптимальности планов экспериментов (114мин.)
• • 10.5.1. Критерии, отражающие точность оценок параметров (46мин.)
  • 10.5.2. Критерии, отражающие точность модели (46мин.)
  • 10.5.3. Критерии дискриминации моделей (23мин.)
• 10.6. Определение оптимального числа экспериментов (68мин.)
• Тест:  Основы теории планирования оптимальных экспериментов (16мин.)

Тема 11. Факторный анализ

• 11.1. Постановка задачи (23мин.)
• 11.2. Этапы факторного анализа (274мин.)
• 11.3. Примеры интерпретации латентных факторов (137мин.)
• Тест:  Факторный анализ (20мин.)

Список использованной литературы

• Дополнительная литература (114мин.)

Кто есть кто в эконометрике

Приложение. Статистические таблицы

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (60мин.)