Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Большое. внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных. Для студентов, бакалавров и магистров. МВА, второго высшего образования и проходящих профессиональную переподготовку. Формат. Размер. 7,5 Мб Смотреть, скачать: yandex.
Формат. 3. 11с.) Размер. Мб Смотреть, скачать: yandex. Оглавление. Предисловие 3. Введение 6. Глава 1.
Зарегистрируйтесь и получите в подарок 30 бесплатных книг в Личном кабинете, статус Книголюб в Библиоклубе и 300 клубных баллов (1 балл = 1 российскому рублю) для оформления заказов. Эконометрика, ее задача и метод. Помощь, решение задач по эконометрике для заочников. Изложены методы построения эконометрических моделей, даны Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт.
Основные аспекты эконометрического моделирования 9. Введение в эконометрическое моделирование 9. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования 1. Эконометрическая модель и экспериментальные данные 1.
Линейная регрессионная модель 1. Система одновременных уравнений 1. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования 2. Глава 2. Элементы теории вероятностей и математической статистики 2. Случайные величины и их числовые характеристики 2. Функция распределения случайной величины.
Лекции для студентов 3 курса факультета математики и информатики специальности «Экономическая кибернетика». Открытый доступ: все научные публикации в КиберЛенинке доступны бесплатно. Бывшев Виктор Алексеевич; Богомолов Александр Иванович; Костюнин Владимир Ильич.
Непрерывные случайные величины 2. Некоторые распределения случайных величин 3. Многомерные случайные величины. Условные законы распределения 3. Двумерный (л- мерный) нормальный закон распределения 4. Закон больших чисел и предельные теоремы 4. Точечные и интервальные оценки параметров 4.
Проверка (тестирование) статистических гипотез 4. Упражнения 4. 8Глава 3. Парный регрессионный анализ 5. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости 5. Линейная парная регрессия 5. Коэффициент корреляции 5. Основные положения регрессионного анализа.
Оценка параметров парной. Теорема Гаусса—Маркова 6.
Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров 6. Оценка значимости уравнения регрессии.
Коэффициент детерминации 7. Геометрическая интерпретация регрессии и коэффициента детерминации 7. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена 7.
Упражнения 8. 0Глава 4. Множественный регрессионный анализ 8. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии 8. Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка 9. Доказательство теоремы Гаусса—Маркова. Оценка дисперсии возмущений 9.
Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии. Оценка значимости множественной регрессии. Коэффициенты детерминации R2 и R. Упражнения 1. 06.
Глава 5. Некоторые вопросы практического использования регрессионных моделей. Мультиколлинеарность 1. Отбор наиболее существенных объясняющих переменных в регрессионной модели. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные. Нелинейные модели регрессии 1. Частная корреляция 1.
Упражнения 1. 30. Глава 6. Временные ряды и прогнозирование 1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа 1. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция. Аналитическое выравнивание (сглаживание) временного ряда (выделение.
Прогнозирование на основе моделей временных рядов 1. Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней 1. Упражнения 1. 49. Глава 7. Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция. Обобщенная линейная модель множественной регрессии 1.
Обобщенный метод наименьших квадратов 1. Гетероскедастичность пространственной выборки 1.
Тесты на гетероскедастичность 1. Устранение гетероскедастичности 1. Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная. Авторегрессия первого порядка.
Статистика Дарбина—Уотсона 1. Тесты на наличие автокорреляции 1. Устранение автокорреляции.
Идентификация временного ряда 1. Авторегрессионная модель первого порядка 1. Доступный (обобщенный) метод наименьших квадратов 1. Упражнения 1. 88.
Глава 8. Регрессионные динамические модели 1. Стохастические регрессоры 1. Метод инструментальных переменных 1.
Оценивание моделей с распределенными лагами. Обычный метод наименьших.
Оценивание моделей с распределенными лагами. Нелинейный метод наименьших. Оценивание моделей с лотовыми переменными. Метод максимального правдоподобия. Модель частичной корректировки 2. Модель адаптивных ожиданий 2. Модель потребления Фридмена 2.
Автокорреляция ошибок в моделях со стохастическими регрессорами 2. GARCH- модели 2. 14. Нестационарные временные ряды 2. Упражнения 2. 21.
Глава 9. Системы одновременных уравнений 2. Общий вид системы одновременных уравнений. Модель спроса и предложения.
Косвенный метод наименьших квадратов 2. Проблемы идентифицируемости 2. Метод инструментальных переменных 2. Одновременное оценивание регрессионных уравнений. Внешне не связанные.
Трехшаговый метод наименьших квадратов 2. Экономически значимые примеры систем одновременных уравнений 2. Упражнения 2. 41. Глава 1. 0. Проблемы спецификации модели 2. Выбор одной из двух классических моделей. Теоретические аспекты 2. Выбор одной из двух классических моделей.
Практические аспекты 2. Спецификация модели пространственной выборки при наличии. Спецификация регрессионной модели временных рядов 2. Важность экономического анализа 2. Упражнения 2. 55.
Глава 1. 1. Модели с различными типами выборочных данных 2. Статистические модели с панельными данными 2. Межгрупповые оценки с панельными данными 2. Модели с фиксированным и случайным эффектами 2. Оценивание модели с фиксированным эффектом 2. Оценивание модели со случайным эффектом 2. Проблема выбора модели с панельными данными 2.
Бинарные модели с дискретными зависимыми переменными 2. Probit- и logit- модели 2. Дискретные модели с панельными данными 2. Выборка с ограничениями 2. Упражнения 2. 73. Приложения 2. 75.
Глава 1. 2. Элементы линейной алгебры 2. Определитель и след квадратной матрицы 2. Обратная матрица 2. Ранг матрицы и линейная зависимость ее строк (столбцов) 2. Система линейных уравнений 2. Собственные векторы и собственные значения квадратной матрицы 2.
Симметрические, положительно определенные, ортогональные и идемпотентные. Произведение Кронекера 2. Матричное дифференцирование 2. Упражнения 2. 94. Глава 1. 3. Эконометрические компьютерные пакеты 2. Оценивание модели с помощью компьютерных программ 2. Метод Монте- Карло 3.
Упражнения 3. 04. Литература 3. 06.
Математико- статистические таблицы 3. Предметный указатель 3.
Эконометрика» как дисциплина федерального (регионального) компонента по циклу. Государственными. Однако в настоящее время. Авторы данного учебника попытались хотя бы в некоторой степени восполнить.
Учебник написан в соответствии с требованиями Государственного. Эконометрика» для экономических. При изложении учебного материала предполагается, что. Во введении дано определение эконометрики, показано ее место в ряду. В главе 1 изложены основные аспекты эконометрического моделирования, его. В связи с тем, что основой математического инструментария эконометрики является. Следует иметь в виду, что данный обзор.
В главах 3,4 рассмотрены классические линейные регрессионные модели: в главе 3 —. Применение в главе 4. О том, как читать книги в форматах.