Эконометрика

Скопировать в буфер библиографическое описание
Эконометрика : учебник для бакалавриата и магистратуры / И. И. Елисеева [и др.] ; под редакцией И. И. Елисеевой. — Москва : Издательство Юрайт, 2015. — 449 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-5161-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/385019 (дата обращения: 22.12.2024).
Добавить в избранное

Учебник для бакалавриата и магистратуры

Обложка книги ЭКОНОМЕТРИКА Елисеева И.И. - Отв. ред. Учебник

Подробнее

2015

Страниц 449

Обложка Твердая

Гриф Гриф УМО ВО

ISBN 978-5-9916-5161-5

Библиографическое описание

Эконометрика : учебник для бакалавриата и магистратуры / И. И. Елисеева [и др.] ; под редакцией И. И. Елисеевой. — Москва : Издательство Юрайт, 2015. — 449 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-5161-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/385019 (дата обращения: 22.12.2024).

Серия

Высшее образование

Тематика/подтематика

Математика и статистика / Эконометрика. Финансовая математика

Дисциплины

Эконометрика , Эконометрика (продвинутый курс) , Основы эконометрики , Эконометрика (продвинутый уровень) , Введение в эконометрику , Анализ панельных данных

Показать все

Учебник охватывает все основные разделы современного курса эконометрики. Рассматриваются этапы возникновения и развития эконометрики, методы построения и оценки качества парной и множественной регрессий. Особое внимание уделяется мультиколлинеарности и гетероскедастичности случайных остатков, а также прогнозированию на основе модели множественной регрессии. Обсуждаются возможности построения регрессии с разнотипными переменными, разные виды регрессии с фиктивными переменными. Освещаются проблемы структурного моделирования. Подробно рассматривается эконометрика временных рядов начиная с моделирования изолированного временного ряда, моделей по временным рядам, с лаговыми переменными и заканчивая моделями ARMA, ARIMA, ARCH и GARCH. Обсуждается проблема коинтеграции. Одна из глав посвящена анализу панельных данных, в рамках которой выделены модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. Обсуждаются проблемы выбора модели и качества подгонки.