год издания — 2005, кол-во страниц — 504, ISBN — 5-7749-0055-X, тираж — 5000, язык — русский, тип обложки — твёрд. 7Б, масса книги — 820 гр., издательство — Дело

цена: 2000.00 руб

Сохранность книги — хорошая

Р е ц е н з е н т ы:
Елисеева И. И., д-р экон. наук, проф., член-корр. РАН, засл. деятель науки РФ, зав. каф. статистики и эконометрики СПбГУ экономики и финансов
Суворов Б. П., д-р экон. наук, засл. деятель науки РФ, проф. экон. ф-та МГУ им. М. В. Ломоносова

Формат 70x100 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная

Учебник содержит систематическое изложение основ эконометрики и написан на основе лекций, которые авторы в течение ряда лет читали в Российской экономической школе и Высшей школе экономики. Подробно изучаются линейные регрессионные модели (метод наименьших квадратов, проверка гипотез, гетероскедастичность, автокорреляция ошибок, спецификация модели). Отдельные главы посвящены системам одновременных уравнений, методу максимального правдоподобия в моделях регрессии, моделям с дискретными, цензурированными и урезанными переменными. Глава «Панельные данные» дополняет книгу до полного списка тем, традиционно включаемых в современные базисные курсы эконометрики. Главы «Предварительное тестирование» и «Эконометрика финансовых рынков» будут полезны тем, кто интересуется соответственно теоретическими и прикладными аспектами эконометрики. Включены упражнения с реальными данными, доступными для читателя на web-сайте книги.

Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и финансам.

Вступительное слово	8
Предисловие к первому изданию	11
Предисловие к третьему изданию	16
Предисловие к шестому изданию	21

1. Введение	24

1.1. Модели	24
1.2. Типы моделей	26
1.3. Типы данных	28

2. Модель парной регрессии	29

2.1. Подгонка кривой	29
2.2. Метод наименьших квадратов (МНК)	31
2.3. Линейная регрессионная модель с двумя переменными	34
2.4. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок σ²	37
2.5. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии.
Проверка гипотезы b = b₀. Доверительные интервалы для
коэффициентов регрессии	42
2.6. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии.
Коэффициент детерминации R²	46
2.7. Оценка максимального правдоподобия коэффициентов регрессии	50
Упражнения	53

3. Модель множественной регрессии	60

3.1. Основные гипотезы	60
3.2. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова	61
3.3. Статистические свойства МНК-оценок	65
3.4. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии.
Коэффициенты R² и скорректированный R²_adj	67
3.5. Проверка гипотез. Доверительные интервалы
и доверительные области	70
Упражнения	80

4. Различные аспекты множественной регрессии	97

4.1. Мультиколлинеарность	98
4.2. Фиктивные переменные	100
4.3. Частная корреляция	105
4.4. Спецификация модели	110
Упражнения	121

5. Некоторые обобщения множественной регрессии	133

5.1. Стохастические регрессоры	134
5.2. Обобщённый метод наименьших квадратов	138
5.3. Доступный обобщённый метод наименьших квадратов	143
Упражнения	146

6. Гетероскедастичность и корреляция по времени	150

6.1. Гетероскедастичность	150
6.2. Корреляция по времени	164
Упражнения	172

7. Прогнозирование в регрессионных моделях	183

7.1. Безусловное прогнозирование	184
7.2. Условное прогнозирование	187
7.3. Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок	188
Упражнения	189

8. Инструментальные переменные	190

8.1. Состоятельность оценок, полученных с помощью инструментальных
переменных	190
8.2. Влияние ошибок измерения	192
8.3. Двухшаговый метод наименьших квадратов	192
8.4. Тест Хаусмана	194
Упражнения	195

9. Системы регрессионных уравнений	197

9.1. Внешне не связанные уравнения	198
9.2. Системы одновременных уравнений	200
Упражнения	215

10. Метод максимального правдоподобия в моделях регрессии	218

10.1. Введение	218
10.2. Математический аппарат	220
10.3. Оценка максимального правдоподобия параметров многомерного
нормального распределения	221
10.4. Свойства оценок максимального правдоподобия	222
10.5. Оценка максимального правдоподобия в линейной модели	224
10.6. Проверка гипотез в линейной модели, I	226
10.7. Проверка гипотез в линейной модели, II	229
10.8. Нелинейные ограничения	230
Упражнения	232

11. Временные ряды	235

11.1. Модели распределённых лагов	236
11.2. Динамические модели	239
11.3. Единичные корни и коинтеграция	245
11.4. Модели Бокса-Дженкинса (ARIMA)	253
11.5. GARCH модели	276
Упражнения	280

12. Дискретные зависимые переменные
и цензурированные выборки	283

12.1. Модели бинарного и множественного выбора	285
12.2. Модели с урезанными и цензурированными выборками	299
Упражнения	310

13. Панельные данные	316

13.1. Введение	316
13.2. Обозначения и основные модели	319
13.3. Модель с фиксированным эффектом	320
13.4. Модель со случайным эффектом	325
13.5. Качество подгонки	330
13.6. Выбор модели	331
13.7. Динамические модели	335
13.8. Модели бинарного выбора с панельными данными	340
13.9. Обобщённый метод моментов	343
Упражнения	347

14. Предварительное тестирование: введение	351

14.1. Введение	351
14.2. Постановка задачи	352
14.3. Основной результат	354
14.4. Pretest-оценка	355
14.5. WALS-оценка	356
14.6. Теорема эквивалентности	357
14.7. Предварительное тестирование и эффект «занижения»	358
14.8. Эффект «занижения». Один вспомогательный параметр	363
14.9. Выбор модели: от общего к частному и от частного к общему	365
14.10. Эффект «занижения». Два вспомогательных параметра	369
14.11. Прогнозирование и предварительное тестирование	374
14.12. Обобщения	377
14.13. Другие вопросы	380
Упражнения	382

15. Эконометрика финансовых рынков	383

15.1. Введение	384
15.2. Гипотеза эффективности финансового рынка	385
15.3. Оптимизация портфеля ценных бумаг	393
15.4. Тест на включение новых активов в эффективный портфель	396
15.5. Оптимальный портфель при наличии безрискового актива	401
15.6. Модели оценки финансовых активов	405
Упражнения	414

16. Перспективы эконометрики	415

16.1. Введение	415
16.2. Чем собственно занимается эконометрист?	415
16.3. Эконометрика и физика	416
16.4. Эконометрика и математическая статистика	417
16.5. Теория и практика	418
16.6. Эконометрический метод	419
16.7. Слабое звено	421
16.8. Агрегирование	422
16.9. Как использовать другие работы	422
16.10. Заключение	423

Приложение ЛА. Линейная алгебра	424

1. Векторное пространство	424
2. Векторное пространство Rⁿ	425
3. Линейная зависимость	425
4. Линейное подпространство	425
5. Базис. Размерность	426
6. Линейные операторы	427
7. Матрицы	427
8. Операции с матрицами	428
9. Инварианты матриц: след, определитель	431
10. Ранг матрицы	432
11. Обратная матрица	433
12. Системы линейных уравнений	434
13. Собственные числа и векторы	434
14. Симметричные матрицы	436
15. Положительно определённые матрицы	437
16. Идемпотентные матрицы	439
17. Блочные матрицы	440
18. Произведение Кронекера	441
19. Дифференцирование по векторному аргументу	442
Упражнения	443

Приложение МС. Теория вероятностей
и математическая статистика	445

1. Случайные величины, случайные векторы	445
2. Условные распределения	451
3. Некоторые специальные распределения	452
4. Многомерное нормальное распределение	458
5. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема	462
6. Основные понятия и задачи математической статистики	465
7. Оценивание параметров	467
8. Проверка гипотез	471

Приложение ЭП. Обзор эконометрических пакетов	474

1. Происхождение пакетов. Windows-версии. Графика	474
2. О некоторых пакетах	475
3. Опыт практической работы	477

Приложение СТ. Краткий англо-русский словарь терминов	478

Приложение ТА. Таблицы	484

Литература	490
Предметный указатель	499

Книги на ту же тему

Методы эконометрики: учебник, Айвазян С. А., 2010
Введение в эконометрику, Доугерти К., 1999
Статистические методы эконометрии. Выпуск 1, Маленво Э., 1975
Прикладной многомерный статистический анализ, 1978
Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров, Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., 2000
Анализ таблиц сопряжённости, Аптон Г., 1982
Основы прикладной статистики, Мелник М., 1983
Элементарная теория статистических решений, Чернов Г., Мозес Л., 1962
Регрессионный анализ в экспериментальной физике, Живописцев Ф. А., Иванов В. А., 1995
Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. (комплект из 2 книг), Мостеллер Ф., Тьюки Д., 1982
Спектральный анализ временных рядов, Журбенко И. Г., 1982
Статистический анализ временных рядов, Андерсон Т., 1976
Временные ряды. Обработка данных и теория, Бриллинджер Д. Р., 1980
Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем, Нейлор Т., 1975
Математическое моделирование экономических процессов и систем. — 2-е изд., стереотип., Волгина О. А., Голодная Н. Ю., Одияко Н. Н., Шуман Г. И., 2012

elapsed time 0.020 sec

/Экономика

ОГЛАВЛЕНИЕ

Книги на ту же тему