Учебник «Эконометрика» содержит изложение основ эконометрики и написан на базе курсов лекций, прочитанных автором в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара, на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и на отделении экономики экономического факультета Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ. Учебник «Эконометрика» состоит из четырех частей, объединенных в две книги. В первой части изучаются линейные модели регрессии, методы статистического анализа таких моделей, методы выявления нарушений стандартных предположений, лежащих в основе статистического анализа линейных моделей, и методы коррекции статистических выводов при выявлении таких нарушений. Во второй части рассматриваются модели стационарных и нестационарных временных рядов, особенности регрессионного анализа для стационарных и нестационарных переменных, в третьей - модели одновременных уравнений, модели, объясняющие наличие или отсутствие у субъекта некоторого признака значениями тех или иных характеристик субъекта, модели с цензурированными данными, модели, служащие для описания панельных данных. Четвертая часть содержит дополнительный материал по анализу временных рядов (прогнозирование, методология векторных авторегрессий и др.), в ней также рассматривается модель стохастической границы производственных возможностей. Материал каждой части рассчитан на изучение его в течение одного семестра (2 часа лекций и 2 часа практических занятий в неделю).
Каждая часть учебника «Эконометрика» состоит из разделов, объединяющих несколько тем. В конце темы приводятся контрольные вопросы, позволяющие закрепить усвоенный материал. В каждой части имеется набор заданий для самостоятельной работы и работы в компьютерном классе под руководством преподавателя. Методические указания по выполнению практических заданий на компьютере ориентированы в основном на использование пакета эконо-метрического анализа Econometric Views, а для некоторых разделов курса - на использование пакета Stata. В конце каждой части приведен словарь употребляемых в ней терминов.

Для удобства читателя при первом упоминании в тексте основные термины выделяются жирным шрифтом, а в скобках приводятся их англоязычные эквиваленты. Некоторые слова или целые предложения, требующие привлечения внимания читателя, выделены светлым курсивом.
Автор считает своим приятным долгом выразить признательность академику РАН Револьду Михайловичу Энтову и доктору экономических наук Сергею Германовичу Синельникову-Мурылеву, которые инициировали работу по написанию данного учебника и поддерживали автора на всех этапах этой продолжительной работы. В значительной мере на изложение материала повлияли заинтересованные обсуждения лекций автора по различным аспектам эконометрических исследований в коллективе Института экономики переходного периода (в настоящее время - Институт экономической политики им. Е.Т. Гайдара). Автор благодарен Марине Юрьевне Турунцевой и Илье Борисовичу Воскобойникову, которые внимательно прочитали материал, вошедший во вторую часть учебника, и сделали ряд замечаний, способствовавших улучшению изложения. Автор весьма признателен Ирине Михайловне Промахиной, апробировавшей все задания, содержащиеся в учебнике, на занятиях со студентами отделения экономики экономического факультета Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, что позволило устранить имевшиеся неточности в формулировках заданий и в методических указаниях по их выполнению. Автор благодарен Надежде Викторовне Андриановой за тщательную правку текста при подготовке учебника к изданию.
Учебник «Эконометрика» предназначен для студентов, аспирантов, преподавателей, а также для специалистов по прикладной экономике.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ МЕТОДЫ
ЭКОНОМЕТРИКА И ЕЕ СВЯЗЬ С ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИЕЙ. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

Модели связи и модели наблюдений; эконометрическая модель, подобранная модель
Метод наименьших квадратов. Прямолинейный характер связи между двумя экономическими факторами
Примеры подбора линейных моделей связи между двумя факторами. Ложная линейная связь
Нелинейная связь между экономическими факторами

ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ НАБЛЮДЕНИЙ. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Линейные модели с несколькими объясняющими переменными. Оценивание и интерпретация коэффициентов
Свойства оценок коэффициентов при стандартных предположениях о вероятностной структуре ошибок. Доверительные интервалы для коэффициентов

Приложение П-2а. Случайные векторы и их характеристики
Приложение П-26. Многомерное нормальное распределение
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ, ВЫБОР «НАИЛУЧШЕЙ» МОДЕЛИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПО ОЦЕНЕННОЙ МОДЕЛИ

Проверка статистических гипотез о значениях отдельных коэффициентов и общей линейной гипотезы
Использование F-статистики для редукции исходной эконометрической модели. Проверка односторонних гипотез
Сравнение альтернативных моделей. Мультиколлинеарность. Прогнозирование по оцененной модели

ПРОВЕРКА ВЫПОЛНЕНИЯ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ НАБЛЮДЕНИЙ

Графические методы
Формальные статистические критерии

УЧЕТ НАРУШЕНИЙ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ

Включение в модель фиктивных переменных
Учет гетероскедастичности
Учет автокоррелированности ошибок

ОСОБЕННОСТИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ОБЪЯСНЯЮЩИХ ПЕРЕМЕННЫХ

Линейные регрессионные модели со стохастическими объясняющими переменными
Метод инструментальных переменных

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
СТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARMA

Стационарные модели ARMА
Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений

Приложение П- 7. Проверка гипотезы случайности
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ СТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

Асимптотическая обоснованность стандартных процедур
Динамические модели. Векторная авторегрессия

НЕСТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARIMA

Нестационарные ARMA модели
Проблема различения TS- и AS-рядов. Гипотеза единичного корня

ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ РАЗЛИЧЕНИЯ TS- И DS-РЯДОВ

Критерии Дики-Фуллера. Многовариантные процедуры проверки гипотезы единичного корня
Обзор некоторых других процедур

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ. КОИНТЕГРИРОВАННЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК

Проблема ложной регрессии. Коинтегрированные временные ряды. Модели коррекции ошибок
Оценивание коинтегрированных систем временных рядов
Оценивание ранга коинтеграции и модели коррекции ошибок методом Йохансена

Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе и для самостоятельной работы
Литература

  • Содержание
  • Предисловие 7
  • Глава 1. Модели с дискретными объясняемыми переменными. Метод максимального правдоподобия 10
  • 1.1 Модели, в которых объясняемая переменная принимает только два различных значения 10
  • 1.2. Использование метода максимального правдоподобия для оценивания моделей бинарного выбора 18
  • 1.3. Показатели качества моделей бинарного выбора, критерии согласия с имеющимися данными, сравнение альтернативных моделей 24
  • 1.4. Интерпретация коэффициентов 35
  • 1.5. Проверка выполнения стандартных предположений 38
  • 1.6. Модели, в которых объясняемая переменная принимает несколько различных значений 47
  • 1.6.1. Порядковая пробит-модель 47
  • 1.6.2. Мультиномиальная модель 55
  • 1.7. Цензурированная модель регрессии (тобит-модель) 67
  • 1.8. Модель Тобит-П 86
  • Глава 2. Инструментальные переменные. Системы одновременных уравнений 99
  • 2.1. Проблема коррелированности случайных ошибок с объясняющими переменными 99
  • 2.2. Модели, в которых некоторые объясняющие переменные коррелированы с ошибкой 111
  • 2.2.1. Модели с ошибками в измерении объясняющих переменных 111
  • 2.2.2. Модели одновременных уравнений 113
  • 2.3. Метод инструментальных переменных 116
  • 2.4. Проблема идентифицируемости структурной формы системы одновременных уравнений 125
  • 2.5. Проверка выполнения условий идентифицируемости структурных уравнений 133
  • 2.6. Оценивание систем одновременных уравнений 158
  • 2.6.1. Косвенный метод наименьших квадратов 158
  • 2.6.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов 159
  • 2.6.3. GLS-оценивание систем одновременных уравнений. Трехшаговый метод наименьших квадратов 167
  • 2.6.4. Оценивание систем одновременных уравнений с использованием метода максимального правдоподобия 170
  • 2.6.5. Связь между различными оценками систем одновременных уравнений 175
  • 2.6.6. Проверка правильности спецификации системы одновременных уравнений 177
  • 2.6.7. Примеры оценивания систем одновременных уравнений 183
  • 2.6.8. Прогнозирование по оцененной системе одновременных уравнений 207
  • Глава 3. Панельные данные 213
  • 3.1. Модель кажущихся несвязанными регрессий, модель ковариационного анализа 213
  • 3.2. Фиксированные эффекты 242
  • 3.3. Случайные эффекты 248
  • 3.4. Коэффициенты детерминации, разложение полной суммы квадратов 258
  • 3.5. Выбор между моделями с фиксированными или случайными эффектами 264
  • 3.6. Автокоррелированные ошибки 272
  • 3.7. Двухфакторные (двунаправленные) модели 276
  • 3.7.1. Фиксированные эффекты 276
  • 3.7.2. Случайные эффекты 279
  • 3.7.3. Критерии для индивидуальных и временных эффектов 281
  • 3.8. Несбалансированные панели 284
  • 3.9. Эндогенные объясняющие переменные 285
  • 3.10. Модели с индивидуально-специфическими переменными 291
  • 3.10.1. Оценивание в RE- и FE-моделях 291
  • 3.10.2. Модель Хаусмана-Тейлора 294
  • 3.11. Динамические модели 297
  • 3.12. Модели бинарного выбора 313
  • 3.12.1. Логит-модель с фиксированными эффектами 319
  • 3.12.2. Пробит-модель со случайными эффектами 323
  • 3.12.3. Пример 325
  • 3.13. Тобит-модели 334
  • Глава 4. Структурные и приведенные формы векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок 347
  • Литература 372
  • Предметный указатель 374

В учебнике излагаются методы эконометрического анализа - от самых простых до весьма продвинутых. В основе учебника - курсы лекций, прочитанные автором в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара, на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и на экономическом факультете РАНХиГС.
Учебник состоит из двух книг (четырех частей): в кн. 1 рассматриваются линейные модели регрессии; модели стационарных и нестационарных временных рядов, особенности регрессионного анализа для стационарных и нестационарных переменных; в кн. 2 - модели одновременных уравнений, модели с дискретными и цензурированными объясняемыми переменными, модели для анализа панельных данных; модель стохастической границы производственных возможностей, а также содержится дополнительный материал по анализу временных рядов (прогнозирование, методология векторных авторегрессий и др.). В каждой части учебника имеется словарь употребляемых в ней терминов. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также для специалистов по прикладной экономике.

Учебник содержит изложение основ эконометрики и написан на базе курсов лекций, прочитанных автором в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара, на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и на отделении экономики экономического факультета Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ.

Учебник состоит из четырех частей, объединенных в две книги. В первой части изучаются линейные модели регрессии, методы статистического анализа таких моделей, методы выявления нарушений стандартных предположений, лежащих в основе статистического анализа линейных моделей, и методы коррекции статистических выводов при выявлении таких нарушений. Во второй части рассматриваются модели стационарных и нестационарных временных рядов, особенности регрессионного анализа для стационарных и нестационарных переменных, в третьей - модели одновременных уравнений, модели, объясняющие наличие или отсутствие у субъекта некоторого признака значениями тех или иных характеристик субъекта, модели с цензурированными данными, модели, служащие для описания панельных данных. Четвертая часть содержит дополнительный материал по анализу временных рядов (прогнозирование, методология векторных авторегрессий и др.), в ней также рассматривается модель стохастической границы производственных возможностей. Материал каждой части рассчитан на изучение его в течение одного семестра (2 часа лекций и 2 часа практических занятий в неделю).

Содержание
Предисловие 6
Предисловие к первой книге 8
Часть 1 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ МЕТОДЫ
Раздел 1. ЭКОНОМЕТРИКА И ЕЕ СВЯЗЬ С ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИЕЙ. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ 11
Тема 1.1. Модели связи и модели наблюдений; эконометрическая модель, подобранная модель 11
Тема 1.2. Метод наименьших квадратов. Прямолинейный характер связи между двумя экономическими факторами 26
Тема 1.3. Примеры подбора линейных моделей связи между двумя факторами. Ложная линейная связь 45
Тема 1.4. Нелинейная связь между экономическими факторами 51
Раздел 2. ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ НАБЛЮДЕНИЙ. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 74
Тема 2.1. Линейные модели с несколькими объясняющими переменными. Оценивание и интерпретация коэффициентов 74
Тема 2.2. Свойства оценок коэффициентов при стандартных предположениях о вероятностной структуре ошибок. Доверительные интервалы для коэффициентов 90
Приложение П-2а. Случайные векторы и их характеристики 109
Приложение П-26. Многомерное нормальное распределение 111
Раздел 3. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ, ВЫБОР «НАИЛУЧШЕЙ» МОДЕЛИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПО ОЦЕНЕННОЙ МОДЕЛИ 113
Тема 3.1. Проверка статистических гипотез о значениях отдельных коэффициентов и общей линейной гипотезы 113
Тема 3.2. Использование F-статистики для редукции исходной эконометрической модели. Проверка односторонних гипотез 127
Тема 3.3. Сравнение альтернативных моделей. Мультиколлинеарность. Прогнозирование по оцененной модели 149
Раздел 4. ПРОВЕРКА ВЫПОЛНЕНИЯ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ НАБЛЮДЕНИЙ 170
Тема 4.1. Графические методы 170
Тема 4.2. Формальные статистические критерии 184
Раздел 5. УЧЕТ НАРУШЕНИЙ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ 203
Тема 5.1. Включение в модель фиктивных переменных 203
Тема 5.2. Учет гетероскедастичности 215
Тема 5.3. Учет автокоррелированности ошибок 224
Раздел 6. ОСОБЕННОСТИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ОБЪЯСНЯЮЩИХ ПЕРЕМЕННЫХ 234
Тема 6.1. Линейные регрессионные модели со стохастическими объясняющими переменными 234
Тема 6.2. Метод инструментальных переменных 243
Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе и для самостоятельной работы 261
Приложение. Таблицы статистических данных к заданиям 287
Литература 291
Глоссарий 292
Часть 2 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Раздел 7. СТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARMA 307
Тема 7.1. Стационарные модели ARMA 307
Тема 7.2. Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений 340
Приложение П-7. Проверка гипотезы случайности 369
Раздел 8. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ СТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ 377
Тема 8.1. Асимптотическая обоснованность стандартных процедур 377
Тема 8.2. Динамические модели. Векторная авторегрессия 383
Раздел 9. НЕСТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARIMA 423
Тема 9.1. Нестационарные ARMA модели 423
Тема 9.2. Проблема различения TS- и AS-рядов. Гипотеза единичного корня 448
Раздел 10. ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ РАЗЛИЧЕНИЯ TS- И DS-РЯДОВ 454
Тема 10.1. Критерии Дики-Фуллера. Многовариантные процедуры проверки гипотезы единичного корня 454
Тема 10.2. Обзор некоторых других процедур 489
Раздел 11. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ. КОИНТЕГРИРОВАННЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК 520
Тема 11.1. Проблема ложной регрессии. Коинтегрированные временные ряды. Модели коррекции ошибок 520
Тема 11.2. Оценивание коинтегрированных систем временных рядов 558
Тема 11.3. Оценивание ранга коинтеграции и модели коррекции ошибок методом Йохансена 579
Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе и для самостоятельной работы 605
Приложение. Таблицы статистических данных к заданиям 637
Литература 647
Глоссарий 651
Предметный указатель 665

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Эконометрика, Книга 1, Часть 1-2, Носко В.П., 2011 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Год выпуска: 2011

Жанр: Экономика

Издательство: «Дело» РАНХиГС

Формат: DjVu

Качество: Отсканированные страницы

Количество страниц: 672

Описание: Учебник «Эконометрика» содержит изложение основ эконометрики и написан на базе курсов лекций, прочитанных автором в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара, на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и на отделении экономики экономического факультета Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ. Учебник «Эконометрика» состоит из четырех частей, объединенных в две книги. В первой части изучаются линейные модели регрессии, методы статистического анализа таких моделей, методы выявления нарушений стандартных предположений, лежащих в основе статистического анализа линейных моделей, и методы коррекции статистических выводов при выявлении таких нарушений. Во второй части рассматриваются модели стационарных и нестационарных временных рядов, особенности регрессионного анализа для стационарных и нестационарных переменных, в третьей - модели одновременных уравнений, модели, объясняющие наличие или отсутствие у субъекта некоторого признака значениями тех или иных характеристик субъекта, модели с цензурированными данными, модели, служащие для описания панельных данных. Четвертая часть содержит дополнительный материал по анализу временных рядов (прогнозирование, методология векторных авторегрессий и др.), в ней также рассматривается модель стохастической границы производственных возможностей. Материал каждой части рассчитан на изучение его в течение одного семестра (2 часа лекций и 2 часа практических занятий в неделю).
Каждая часть учебника «Эконометрика» состоит из разделов, объединяющих несколько тем. В конце темы приводятся контрольные вопросы, позволяющие закрепить усвоенный материал. В каждой части имеется набор заданий для самостоятельной работы и работы в компьютерном классе под руководством преподавателя. Методические указания по выполнению практических заданий на компьютере ориентированы в основном на использование пакета эконо-метрического анализа Econometric Views, а для некоторых разделов курса - на использование пакета Stata. В конце каждой части приведен словарь употребляемых в ней терминов.
Для удобства читателя при первом упоминании в тексте основные термины выделяются жирным шрифтом, а в скобках приводятся их англоязычные эквиваленты. Некоторые слова или целые предложения, требующие привлечения внимания читателя, выделены светлым курсивом.
Автор считает своим приятным долгом выразить признательность академику РАН Револьду Михайловичу Энтову и доктору экономических наук Сергею Германовичу Синельникову-Мурылеву, которые инициировали работу по написанию данного учебника и поддерживали автора на всех этапах этой продолжительной работы. В значительной мере на изложение материала повлияли заинтересованные обсуждения лекций автора по различным аспектам эконометрических исследований в коллективе Института экономики переходного периода (в настоящее время - Институт экономической политики им. Е.Т. Гайдара). Автор благодарен Марине Юрьевне Турунцевой и Илье Борисовичу Воскобойникову, которые внимательно прочитали материал, вошедший во вторую часть учебника, и сделали ряд замечаний, способствовавших улучшению изложения. Автор весьма признателен Ирине Михайловне Промахиной, апробировавшей все задания, содержащиеся в учебнике, на занятиях со студентами отделения экономики экономического факультета Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, что позволило устранить имевшиеся неточности в формулировках заданий и в методических указаниях по их выполнению. Автор благодарен Надежде Викторовне Андриановой за тщательную правку текста при подготовке учебника к изданию.
Учебник «Эконометрика» предназначен для студентов, аспирантов, преподавателей, а также для специалистов по прикладной экономике. Содержание учебника
«Эконометрика»

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ МЕТОДЫ
ЭКОНОМЕТРИКА И ЕЕ СВЯЗЬ С ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИЕЙ. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

  1. Модели связи и модели наблюдений; эконометрическая модель, подобранная модель
  2. Метод наименьших квадратов. Прямолинейный характер связи между двумя экономическими факторами
  3. Примеры подбора линейных моделей связи между двумя факторами. Ложная линейная связь
  4. Нелинейная связь между экономическими факторами
ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ НАБЛЮДЕНИЙ. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
  1. Линейные модели с несколькими объясняющими переменными. Оценивание и интерпретация коэффициентов
  2. Свойства оценок коэффициентов при стандартных предположениях о вероятностной структуре ошибок. Доверительные интервалы для коэффициентов
Приложение П-2а. Случайные векторы и их характеристики
Приложение П-26. Многомерное нормальное распределение
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ, ВЫБОР «НАИЛУЧШЕЙ» МОДЕЛИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПО ОЦЕНЕННОЙ МОДЕЛИ
  1. Проверка статистических гипотез о значениях отдельных коэффициентов и общей линейной гипотезы
  2. Использование F-статистики для редукции исходной эконометрической модели. Проверка односторонних гипотез
  3. Сравнение альтернативных моделей. Мультиколлинеарность. Прогнозирование по оцененной модели
ПРОВЕРКА ВЫПОЛНЕНИЯ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ НАБЛЮДЕНИЙ
  1. Графические методы
  2. Формальные статистические критерии
УЧЕТ НАРУШЕНИЙ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ
  1. Включение в модель фиктивных переменных
  2. Учет гетероскедастичности
  3. Учет автокоррелированности ошибок
ОСОБЕННОСТИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ОБЪЯСНЯЮЩИХ ПЕРЕМЕННЫХ
  1. Линейные регрессионные модели со стохастическими объясняющими переменными
  2. Метод инструментальных переменных
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
СТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARMA
  1. Стационарные модели ARMА
  2. Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений
Приложение П- 7. Проверка гипотезы случайности
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ СТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ
  1. Асимптотическая обоснованность стандартных процедур
  2. Динамические модели. Векторная авторегрессия
НЕСТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARIMA
  1. Нестационарные ARMA модели
  2. Проблема различения TS- и AS-рядов. Гипотеза единичного корня
ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ РАЗЛИЧЕНИЯ TS- И DS-РЯДОВ
  1. Критерии Дики-Фуллера. Многовариантные процедуры проверки гипотезы единичного корня
  2. Обзор некоторых других процедур
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ. КОИНТЕГРИРОВАННЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК
  1. Проблема ложной регрессии. Коинтегрированные временные ряды. Модели коррекции ошибок
  2. Оценивание коинтегрированных систем временных рядов
  3. Оценивание ранга коинтеграции и модели коррекции ошибок методом Йохансена
Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе и для самостоятельной работы
Литература