Эконометрика для начинающих. Носко В.П.

М.: 2000. - 255 с.

Предлагаемое учебное пособие имеет своей целью обеспечить базу для изучения вводного полугодового курса эконометрики, когда в распоряжении преподавателя имеется всего порядка 12 лекций и некоторое количество часов практических занятий. При этом от читателя не требуется никаких предварительных знаний из теории вероятностей и математической статистики. Что касается математического анализа и линейной алгебры, то желательно, чтобы читатель имел хотя бы некоторое представление о производной и интеграле, а также о матрицах и операциях над ними. Соответственно, акценты в изложении смещаются в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением большого количества иллюстративных примеров.

С целью постепенного введения студентов в круг понятий и методов эконометрики, в первой части пособия вообще не используются понятия теории вероятностей и математической статистики. И только когда дальнейшее игнорирование этих понятий в процессе анализа данных становится попросту невозможным, дается необходимый минимум сведений из этих дисциплин. Вторая часть пособия посвящена построению и статистическому анализу линейных регрессионных моделей при классических предположениях о модели наблюдений. В третьей части рассматриваются графические и формальные статистические методы выявления ряда нарушений классических предположений и методы коррекции статистических выводов при обнаружении таких нарушений. Пособие написано на основании курса лекций, который читался автором на протяжении ряда лет в Международном университете (г. Москва), и лекций для аспирантов Института экономических проблем переходного периода.

Формат: pdf / zip

Размер: 1 Мб

Скачать: ifolder.ru

Onlinedisk

ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие 6
Часть 1. Оценивание и подбор моделей связи между переменными без привлечения вероятностно-статистических методов 7
1.1. Эконометрика и ее связь с экономической теорией 7
1.2. Две переменные: меры изменчивости и связи 10
1.3. Метод наименьших квадратов. Прямолинейный характер связи между двумя экономическими факторами 18
1.4. Свойства выборочной ковариации, выборочной дисперсии и выборочного коэффициента корреляции 34
1.5. «Обратная» модель прямолинейной связи 40
1.6. Пропорциональная связь между переменными 43
1.7. Примеры подбора линейных моделей связи между двумя факторами. Фиктивная линейная связь 49
1.8. Очистка переменных. Частный коэффициент корреляции 60
1.9. Процентное изменение факторов в линейной модели связи 62
1.10. Нелинейная связь между переменными 66
1.11. Пример подбора моделей нелинейной связи, сводящихся к линейной модели 73
1.12. Линейные модели с несколькими объясняющими переменными 80
Часть 2. Статистические выводы при стандартных предположениях о вероятностной структуре ошибок в линейной модели наблюдений 85
2.1. Вероятностное моделирование ошибок 85
2.2. Гауссовское (нормальное) распределение ошибок в линейной модели наблюдений 92
2.3. Числовые характеристики случайных величин и их свойства 98
2.4. Нормальные линейные модели с несколькими объясняющими переменными 104
2.5. Нормальная множественная регрессия: доверительные интервалы для коэффициентов 113
2.6. Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные 118
2.7. Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов 126
2.8. Проверка значимости параметров линейной регрессии и подбор модели с использованием F-критериев 136
2.9. Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии 147
2.10. Проверка гипотез о значениях коэффициентов: односторонние критерии 158
2.11. Некоторые проблемы, связанные с проверкой гипотез о значениях коэффициентов 164
2.12. Использование оцененной модели для прогнозирования 172
Часть 3. Проверка выполнения стандартных предположений об ошибках в линейной модели наблюдений. Коррекция статистических выводов при нарушении стандартных предположений об ошибках 180
3.1. Проверка адекватности подобранной модели имеющимся статистическим данным: графические методы 180
3.2. Проверка адекватности подобранной модели имеющимся статистическим данным: формальные статистические процедуры 194
3.3. Неадекватность подобранной модели: примеры и последствия 204
3.4. Коррекция статистических выводов при наличии гетероскедастичности (неоднородности дисперсий ошибок) 214
3.5. Коррекция статистических выводов при автокоррелированности ошибок 223
3.6. Коррекция статистических выводов при наличии сезонности. Фиктивные переменные 235
Заключение 247
Список литературы 248
Алфавитный указатель 249