Эконометрика
-
Скопировать в буфер библиографическое описание
Демидова, О. А. Эконометрика : учебник и практикум для среднего профессионального образования / О. А. Демидова, Д. И. Малахов. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 334 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-13226-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/519354 (дата обращения: 07.09.2024).
- Добавить в избранное
- Поделиться
-
Демидова О. А., Малахов Д. И.
Эконометрика является одним из базовых курсов программы обучения студентов экономических специальностей. Данный учебник содержит все основные темы курса эконометрики уровня бакалавриата: парная и множественная регрессии, метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия, проверка статистических гипотез о параметрах уравнения регрессии, проблема выбора правильной спецификации моделей, мультиколлинеарность, гетероскедастичность, эндогенность, модели бинарного выбора, модели для временны?х рядов. Данный учебник выгодно отличает то, что, кроме изложения теоретического материала приводится разбор решения теоретических задач, а также подробные пояснения по решению задач эконометрики в офисном пакете Excel и статистических пакетах Stata, R, Econometric Views.
- Предисловие
-
Тема 1. Предмет эконометрики
- 1.1. Цели и отличительные черты эконометрики. Описание шагов, включенных в анализ эконометрической модели
- 1.2. Типы экономических данных. Примеры баз данных
- 1.3. Методы оценки и верификации эконометрических моделей
- 1.4. Основные статистические пакеты, применяемые для оценки эконометрических моделей
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 2. Повторение теории вероятностей и математической статистики
- 2.1. Основные понятия теории вероятностей
- 2.2. Нормальное распределение и связанные с ним распределения: хи-квадрат, Стьюдента, Фишера
- 2.3. Основные понятия математической статистики
- 2.4. Методы визуализации статистической информации
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 3. Линейная регрессия с одной объясняющей переменной (парная регрессия)
- 3.1. Теоретическая и выборочная парная регрессия
- 3.2. Метод наименьших квадратов для нахождения оценок коэффициентов парной регрессии
- 3.3. Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от ее выборочного среднего. Дисперсионный анализ
- 3.4. Коэффициент детерминации для парной регрессии и его свойства
- 3.5. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
- Тема 4. Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной
-
Тема 5. Линейная регрессия с несколькими объясняющими переменными (множественная регрессия)
- 5.1. Формула для МНК-оценок коэффициентов множественной линейной регрессии
- 5.2. Показатели качества подгонки множественной регрессии
- 5.3. Теорема Гаусса — Маркова для случая множественной регрессии
-
5.4. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии
- 5.4.1. Проверка гипотез о конкретном значении, значимости и построение доверительных интервалов для коэффициентов множественной регрессии
- 5.4.2. Проверка гипотезы об адекватности множественной регрессии
- 5.4.3. Проверка общей линейной гипотезы о наличии нескольких линейных соотношений между коэффициентами регрессии
- 5.5. Прогнозирование в модели множественной регрессии
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 6. Метод максимального правдоподобия
- 6.1. Основная идея и примеры применения метода максимального правдоподобия
- 6.2. Применение метода максимального правдоподобия для оценки параметров множественной линейной регрессионной модели
- 6.3. Свойства ММП-оценок
- 6.4. Проверка линейных гипотез с помощью теста отношения правдоподобия
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 7. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии
- 7.1. Фиктивные (dummy) переменные и их использование для дифференциации свободных членов и коэффициентов наклона регрессии
- 7.2. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии с помощью теста Чоу
- 7.3. Категориальные переменные. Ловушка фиктивных переменных
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
- Тема 8. Выбор функциональной формы модели
-
Тема 9. Проблема пропущенных и избыточных факторов. Эндогенность и мультиколлинеарность
- 9.1. Смещение в оценках коэффициентов, вызванное невключением существенных переменных
- 9.2. RESET-тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных
- 9.3. Стохастические регрессоры
- 9.4. Уменьшение эффективности оценок коэффициентов при включении в модель излишних переменных
- 9.5. Мультиколлинеарность данных
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 10. Гетероскедастичность
- 10.1. Нарушение гипотезы о гомоскедастичности ошибок
- 10.2. Тесты Голдфелда — Квандта, Глейзера, Уайта, Бройша — Пагана для диагностирования гетероскедастичности ошибок
- 10.3. Оценивание параметров множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности ошибок
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 11. Модели бинарного выбора
- 11.1. Модели с бинарными зависимыми переменными. Недостатки модели линейной вероятности
- 11.2. Модели бинарного выбора. Логит- и пробит-модели
- 11.3. Оценивание параметров моделей бинарного выбора
- 11.4. Интерпретация результатов оценивания логит- и пробит-моделей. Предельные эффекты
- 11.5. Показатели качества оценки моделей бинарного выбора
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 12. Введение в анализ временны´х рядов
- 12.1. Специфика временны´х рядов
- 12.2. Стационарные процессы
- 12.3. Процессы AR, MA и ARMA
- 12.4. Условия стационарности процессов типа ARMA(p, q)
- 12.5. Нестационарные процессы
- 12.6. Тесты на стационарность ряда
- 12.7. Ложная корреляция и коинтеграция
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями. Работа в пакете EViews
- Задания для самостоятельной работы
-
Тема 13. Процедура Бокса — Дженкинса
- 13.1. Определение оптимальных параметров модели и их оценивание
- 13.2. Автокорреляция и другие проблемы моделей временны´х рядов
- 13.3. Способы диагностирования автокорреляции
- 13.4. Прогнозирование
- 13.5. Методология исследования ряда
- Задачи с решениями
- Упражнения с пояснениями
- Задания для самостоятельного решения
- Список литературы
- Приложение 1. Описания баз данных
- Приложение 2. Статистические таблицы