I. MAGNUS, P

Nazwa: Ekonometryczny - kurs początkowy.

Podręcznik zawiera systematyczną prezentację fundamentów ekonometrii i jest napisany na podstawie wykładów, że autorzy przeczytali przez wiele lat w Rosyjskiej Szkole Gospodarczej i Wyższej Szkole Ekonomii. Modele regresji liniowej są szczegółowo badane (metoda najmniejszych kwadratów, hipotezy, heterosdukcja, błędy autokorrelacji, specyfikacja modelu). Poszczególne rozdziały są poświęcone systemom równania jednoczesnego, maksymalnej prawdomównej metody w modelach regresji, modele z dyskretnymi i ograniczonymi zmiennymi zależnymi.
W szóstej edycji książki dodano trzy nowe rozdziały. Szef "danych panelowych" uzupełnia książkę do pełnej listy tematów, tradycyjnie zawartych w nowoczesnych podstawowych kursach ekonometrycznych. Dodaje się również rozdział "Pre-testing" i "ekonometryczne rynki finansowe", które będą przydatne dla tych, którzy są zainteresowani teoretycznymi i stosowanymi aspektami ekonometrii. Liczba ćwiczeń jest znacznie zwiększona. Włączone ćwiczenia z prawdziwymi danymi dostępnymi dla czytelnika na stronie internetowej książki.
Dla studentów, absolwentów, nauczycieli, a także ekspertów w gospodarce stosowanej i finansów.

Ekonometria (wraz z mikroekonomiczną i makroekonomią) należy do podstawowych dyscyplin współczesnej edukacji gospodarczej. Co to jest ekonometria? Kiedy zajmujesz się życiem, rozwijającą się naukę, zawsze powoduje trudności przy próbie przekazania krótkiego opisu jej przedmiotu i metod. Czy można powiedzieć, że ekonometryk jest nauka o wymiarach ekonomicznych, jak sugeruje jego nazwę? Oczywiście jest to możliwe, ale wtedy pojawia się pytanie, które sensowne inwestowanie w termin "wymiary ekonomiczne". Jest to podobne do zidentyfikowania matematyki jako nauki o liczbach. Dlatego, nie próbując rozwijać tego problemu bardziej szczegółowo, dajemy oświadczenia uznanych władz w gospodarce i ekonometrycznej.

1. Wstęp
1.1. Modele
1.2. Rodzaje modeli
1.3. Typy danych.
2. Model sparowanej regresji
2.1. Montaż Cruvinary.
2.2. Metoda najmniejszych kwadratów (MNC)
2.3. Model regresji liniowej z dwiema zmiennymi
2.4. Twierdzenie Gaussa Markova. Błąd oceny Dyspersja A2
2.5. Właściwości statystyczne szacunków MNK parametrów regresji. Sprawdzanie hipotezy B \u003d interwały BO-Trust dla współczynników regresji
2.6. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynnik determinacji Y2.
2.7. Ocena maksymalnego prawdopodobieństwa współczynników regresji
Ćwiczenia
3. Model regresji wielu
3.1. Podstawowa hipoteza
3.2. Najmniejsza metoda kwadrata. Theorem Gauss Markova.
3.3. Właściwości statystyczne szacunków MNK
3.4. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynniki R2 i dostosowane r
3.5. Sprawdź hipotezy. Interwały zaufania i obszary zaufania
Ćwiczenia
4. Różne aspekty regresji wielu
4.1. Multicollinrity.
4.2. Zmienne fikcyjne
4.3. Korelacja prywatna
4.4. Specyfikacja modelu
Ćwiczenia
5. Niektóre uogólnienia regresji wielu
5.1. Stochastyczne regresiory
5.2. Uogólniona metoda Smalesta
5.3. Niedrogi ogólna metoda najmniejszych kwadratów
Ćwiczenia
6. Heterosedalizm i korelacja czasu
6.1. Heterosastyczny
6.2. Korelacja w czasie
Ćwiczenia
7. Prognozowanie w modelach regresji
7.1. Bezwarunkowe prognozowanie
7.2. Warunkowe prognozowanie
7.3. Prognozowanie w obecności błędów autorganowych
Ćwiczenia
8. Zmienne instrumentalne.
8.1. Spójność szacunków uzyskanych przy użyciu zmiennych instrumentalnych
8.2. Wpływ błędów pomiarowych
8.3. Dwukierunkowa metoda najmniejszych kwadratów
8.4. Test Hausman.
Ćwiczenia
9. Równania regresji
3.1. Zewnętrznie nie związane równania
9.1. Systemy równań jednoczesnych
Ćwiczenia
10. Sposób maksymalnych wiary w modelach regresji
10.1. Wprowadzenie
10.2. Aparat matematyczny 246.
10.3. Oszacowanie maksymalnej prawdomówności parametrów wielowymiarowej dystrybucji normalnej
10.4. Właściwości maksymalnej szacunków prawdy
10.5. Ocena maksymalnej prawdy w modelu liniowym
10.6. Sprawdź hipotezy w modelu liniowym, ja
10.7. Sprawdź hipotezy w modelu liniowym, II
10.8. Ograniczenia nieliniowe.
Ćwiczenia
11. Tymczasowe wiersze
11.1. Modele rozproszonych opóźnień
11.2. Modele dynamiczne
11.3. Pojedyncze korzenie i kointegracja
11.4 Boks Modele Jenkins (Arima)
11.5. Model GRACH.
Ćwiczenia
12. Dyskretne zmienne zależne i cenzurowane próbki
12.1. Modele binarne i wielokrotne
12.2. Modele z próbkami przyciętych i cenzurowanych
Ćwiczenia
13. Dane panelowe.
13.1 Wprowadzenie
13.2. Oznaczenia i główne modele
13.3. Stały model efektu.
13.4. Losowy
13.5. Jakość dopasowanie
13.6. Wybierz model.
13.7. Modele dynamiczne
13.8. Model wyboru binarnego z danymi panelowymi
13.9. Uogólniona metoda chwil
Ćwiczenia
14. Testowanie wstępne: Wprowadzenie
14.1. Wprowadzenie
14.2. Sformułowanie problemu
14.3. Główny wynik
14.4. Pretest szacunek
14.5. Ocena walki
14.6. Twierdzenie równoważności
14.7. Przedstawienie wstępne i efekt "Dilizacji"
14.8. Efekt "dopuszczalności". Jeden parametr pomocniczy
14.9. Wybór modelu: od wspólnej do szczególności i prywatnych dla generała
14.10. Efekt "dopuszczalności". Dwa parametry pomocnicze.
14.11. Prognozowanie i testowanie wstępne
14.12. Uogólnia
14.13. Inne pytania
Ćwiczenia
15. Ekonometryczne rynki finansowe
15.1. Wprowadzenie
15.2. Hipoteza wydajności rynku finansowego
15.3. Optymalizacja portfela papierów wartościowych
15.4. Test na włączeniu nowych aktywów w skutecznym portfelu
15.5. Optymalne portfolio w obecności aktywów bez ryzyka
15.6. Finansowe modele oceny zgody
Ćwiczenia
16. Perspektywy ekonometrii
1,6.1. Wprowadzenie
16.2. Co właściwie praktyka ekonometryczna?
16.3. Ekonometria i fizyka
16.4. Ekonometria i statystyki matematyczne
16.5. Teoria i praktyka
16.6. Metoda ekonometryczna
16.7. Słaby link
16.8. Zbiór
16.9. Jak korzystać z innych prac
16.10. Wniosek
Aplikacja LA. Algebra liniowa
1. Przestrzeń wektorowa
2. Wektor LP przestrzeń
3. Uzależnienie liniowe.
4. Podgrzęga liniowa
5. Baza. Wymiar
6. Operatorzy liniowi
7. Matrix.
8. Operacje z matrycami
9. Niezmiennicy matryc: szlak, determinant
10. Ranga Matrix.
11. Odwróć matrycę.
12. Równania liniowe.
13. Liczby własne i wektory
14. Matryce symetryczne.
15. Pozytywnie zdefiniowane matryce
16. Matryce idmpotent.
17. Matryce blokowe.
18. Praca Kononkera
19. Zróżnicowanie argumentu wektorowego
Ćwiczenia
Aplikacja MS. Teoria prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej
1. Zmienne losowe, losowe wektory
2. Dystrybucje warunkowe.
3. Niektóre specjalne dystrybucje
4. Wielowymiarowa dystrybucja normalna
5. Prawo dużych liczb. Centralny limit twierdzenie.
6 Podstawowe koncepcje i cele statystyk matematycznych
7. Ocena parametrów
8. Sprawdzanie hipotezów
Dodatek EP. Przegląd pakietów ekonometrycznych
1. Pochodzenie pakietów. Wersja Windows. Grafika
2. Na niektórych pakietach
3. Praktyczne doświadczenie
Załącznik Art. Krótki słownik angielsko-rosyjski
Aplikacja jest. Stoły
Literatura
Indeks tematyczny.

UDC 330.43 (075.8)
BBK 65V6Y73.

Magnus Ya.r., Katyshev P.K., przeniesienia A.a.
Ekonometria. Uruchamianie kursu: badania. - 8 ed., Działać. - m.:, 2007. - 504 p.

Isbn 978-5-7749-0473-0.

Rozdział "Dane panelowe" uzupełnia książkę do pełnej listy tematów tradycyjnie zawartych w nowoczesnych kursach ekonometrii. Rozdziały "Pre-testing" i "Ekonometria rynku finansowego" będą przydatne dla tych, którzy są zainteresowani teoretycznymi i stosowanymi aspektami ekonometrii. Liczba ćwiczeń jest znacznie zwiększona. Włączone ćwiczenia z prawdziwymi danymi dostępnymi dla czytelnika na stronie internetowej książki.

Dla studentów, absolwentów, nauczycieli, a także ekspertów w gospodarce stosowanej i finansów.

Spis treści Word Otwarcie przedmowa do pierwszej edycji premory do trzeciej edycji premory do szóstej edycji 1. Wprowadzenie 1.1. Modele 1.2. Rodzaje modeli 1.3. Typy danych 2. Model recesji parowej 2.1. Krzywa 2.2. Metoda najmniejszych kwadratów (MNC) 2.3. Model regresji liniowej z dwiema zmiennymi 2.4. Twierdzenie Gaussa Markova. Ocena błędów dyspersyjnych A2 2.5. Właściwości statystyczne szacunków MNK parametrów regresji. Sprawdzanie hipotezy B \u003d interwały BO-Trust dla współczynników regresji 2.6. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynnik determinacyjny YA2 2.7. Ocena maksymalnego prawdopodobieństwa współczynników regresji ćwiczeń 3. Model regresji wielokrotnej 3.1. Podstawowa hipoteza 3.2. Najmniejsza metoda kwadrata. Twierdzenie Gaussa Markova 3.3. Właściwości statystyczne szacunków MNK 3.4. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynniki R2 i regulowane R 3.5. Sprawdź hipotezy. Przedziały zaufania i obszary zaufania do ćwiczeń 4. Różne aspekty regresji wielokrotnej 4.1. MultiCollery 4.2. Zmienne fikcyjne 4.3. Prywatna korelacja 4.4. Specyfikacja modelu ćwiczeń 5. Niektóre uogólnienia regresji wielokrotnej 5.1. Regresory stochastyczne 5.2. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów 5.3. Dostępny ogólny sposób ćwiczenia mniejszych kwadratów 6. Heterosealizm i korelacja czasu 6.1. Heterosedalizm 6.2. Korelacja według czasu ćwiczeń 7. Przewidywanie w modelach regresji 7.1. Bezwarunkowe prognozowanie 7.2. Prognozowanie warunkowe 7.3. Prognozowanie w obecności błędów autoryzacji ćwiczeń 8. Zmienne narzędzia 8.1. Spójność szacunków uzyskanych przy użyciu zmiennych instrumentalnych 8.2. Wpływ błędów pomiarowych 8.3. Dwustopniowa metoda najmniejszych kwadratów 8.4. Test Hausman Ćwiczenia 9. Systemy równań regresji 3.1. Zewnętrznie nie związane równania 9.1. Systemy równanich ćwiczeń jednoczesnych 10. Metoda maksymalnego wiary w modele regresji 10.1. Wprowadzenie 10.2. Aparatura matematyczna 246 10.3. Ocena maksymalnego prawdopodobieństwa parametrów wielowymiarowej dystrybucji normalnej 10.4. Właściwości szacunków maksymalnego wierzenia 10.5. Ocena maksymalnej prawdomówności w modelu liniowym 10.6. Sprawdzanie hipotez w modelu liniowym, 10.7. Sprawdzanie hipotez w modelu liniowym, II 10.8. Nieliniowe ograniczenia ćwiczeń 11. Tymczasowe wiersze 11.1. Modele rozproszonych LGDS 11.2. Dynamiczne modele 11. 3. Pojedyncze korzenie i współtworzenie 11.4 Boks-Jenkins Model (Arima) 11.5. Modele do ćwiczeń Garch 12. Dyskretne zmienne zależne i cenzurowane próbki 12.1. Modele binarnego i wielokrotnego wyboru 12.2. Modele z przyciętych i cenzurowanymi próbkami ćwiczeń 13. Dane panelowe 13.1 Wprowadzenie 13.2. Oznaczenia i główne modele 13.3. Model o stałym skutku 13.4. Model z losowym efektem 13.5. Jakość montażu 13.6. Wybierz model 13.7. Modele dynamiczne 13.8. Modele wyboru binarnego z danymi panelu 13.9. Uogólnione chwilowość Moments Ćwiczenie 14. Testowanie wstępne: Wprowadzenie 14.1. Wprowadzenie 14.2. Ustawianie problemu 14.3. Główny wynik 14.4. Pretest-wynik 14.5. Wals-Score 14.6. Twierdzenie równoważności 14.7. Wstępne testowanie i efekt "Dilizacji" 14.8. Efekt "dopuszczalności". Jeden parametr pomocniczy 14.9. Wybór modelu: od całkowitej do prywatnych i prywatnych do łącznie 14.10. Efekt "dopuszczalności". Dwa parametry pomocnicze 14.11. Prognozowanie i testowanie wstępne 14.12. Uogólnienie 14.13. Inne kwestie ćwiczeń 15. Rynek finansowy Ekonometria 15.1. Wprowadzenie 15.2. Hipoteza skuteczności rynku finansowego 15.3. Optymalizacja portfela papierów wartościowych 15.4. Test włączenia nowych aktywów w skutecznym portfelu 15.5. Optymalne portfolio w obecności zasobu wolnego od ryzyka 15.6. Modele oceny ćwiczeń aktywów finansowych 16. Ekonometria Outlook 1,6.1. Wprowadzenie 16.2. Co właściwie praktyka ekonometryczna? 16.3. Ekonometria i fizyka 16.4. Ekonometria i statystyki matematyczne 16.5. Teoria i praktyka 16.6. Metoda ekonometryczna 16.7. Słaby link 16.8. Agregacja 16.9. Jak korzystać z innych prac 16.10. Wniosek do wniosku Liniowa algebra 1. Przestrzeń wektor 2. Space LP 3. Zależność liniowa 4. Podkład liniowy 5. Podstawa. Wymiar 6. Operatorzy liniowi 7. Matrix 8. Operacje z matrycami 9. Inmienie matryc: szlak, determinant 10. Zadzwonić Matrix 11. Odwróć Matrix 12. Systemy równań liniowych 13. Numery własne i wektory 14. Matryce symetryczne 15. Pozytywnie zdefiniowane macierze 16. Idmpotent Matrices 17. Matryce blokowe 18. Produkcja Kerel 19. Zróżnicowanie według aplikacji Ćwiczenia wektorowego MS. Teoria prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 1. Zmienne losowe, losowe wektory 2. Dystrybucje warunkowe 3. Niektóre specjalne dystrybucje 4. Wielowymiarowa dystrybucja normalna 5. Prawo dużych liczb. Central Limit Twierdzenie 6 Podstawowe koncepcje i cele statystyki matematycznej 7. Ocena parametrów 8. Sprawdzanie stosowania hipotezu EP. Przegląd pakietów ekonometrycznych 1. Pochodzenie pakietów. Wersja Windows. Grafika 2. Na niektórych pakietach 3. Doświadczenie praktycznej pracy Załącznik Art. Krótki słownik angielsko-rosyjski WARUNKI App Ta. Stoły temat literatury

6 ed., Peerab. i dodaj. - M.: Case, 2004. - 576 p.

W szóstej edycji książki dodano trzy nowe rozdziały. Szef "danych panelowych" uzupełnia książkę do pełnej listy tematów, tradycyjnie zawartych w nowoczesnych podstawowych kursach ekonometrycznych. Dodaje się również rozdział "Pre-testing" i "ekonometryczne rynki finansowe", które będą przydatne dla tych, którzy są zainteresowani teoretycznymi i stosowanymi aspektami ekonometrii. Liczba ćwiczeń jest znacznie zwiększona. Włączone ćwiczenia z prawdziwymi danymi dostępnymi dla czytelnika na stronie internetowej książki.

Dla studentów, studentów, nauczycieli, a także stosowanej ekonomii i specjalistów finansowych

Format: djvu.

Rozmiar: 5,9 MB.

Ściągnij: yandex.disk.

Format: PDF.

Rozmiar: 21, 7 MB

Ściągnij: drive.google.

Spis treści
Otwieranie słowa 10.
Przedmowa pierwszej wydania 13
Przedmowa trzeciej wydania 18
Przedmowa do szóstej edycji 23
1. Wprowadzenie 26.
1.1. Modele 26.
1.2. Rodzaje modeli 28.
1.3. Typy danych 30.
2. Model regresji parowej 32
2.1. Regulacja koła 32.
2.2. Metoda najmniejszych kwadratów (MNC) 34
2.3. Model regresji liniowej z dwiema zmiennymi 38
2.4. Twierdzenie Gaussa Markova. Błędy dyspersji oceny A2 41
2.5. Właściwości statystyczne szacunków MNK parametrów regresji. Sprawdź hipotezę B \u003d interwały BO-Trust dla współczynników regresji 46
2.6. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynnik określania Y2 51
2.7. Oszacowanie maksymalnej przystępności współczynników regresji 55
Ćwiczenia 58.
3. Model regresji wielu 67
3.1. Podstawowa hipoteza 68.
3.2. Najmniejsza metoda kwadrata. Twierdzenie Gaussa Markova 69
3.3. Właściwości statystyczne szacunków MNK 72
3.4. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynniki R2 i dostosowane r ^, 74
3.5. Sprawdź hipotezy. Interwały zaufania i obszary zaufania 78 "
Ćwiczenia 88.
4. Różne aspekty regresji wielokrotnej 108
4.1. Multicollarity 109;
4.2. Zmienne fikcyjne 112.
4.3. Prywatna korelacja 118.
4.4. Specyfikacja modelu 124.
Ćwiczenia 135.
5. Niektóre uogólnienia regresji wielokrotnej 148
5.1. Regresory stochastyczne 149.
5.2. Ogólna metoda najmniejszych kwadratów .... 154
5.3. Dostępna ogólna metoda najmniejszych kwadratów 160
Ćwiczenia 163.
6. Heterosedalizm i korelacja czasu 167
6.1. Heterosdastyczność 168.
6.2. Korelacja według czasu 184
Ćwiczenia 192.
7. Prognozowanie w modelach regresji 204
7.1. Bezwarunkowe prognozowanie 205.
7.2. Prognozowanie warunkowe 208.
7.3. Prognozowanie w obecności błędów autorganowych 209
Ćwiczenia 211.
osiem . Zmienne narzędziowe 212.
8.1. Bogactwo szacunków uzyskanych przy użyciu zmiennych instrumentalnych 213
8.2. Wpływ błędów pomiarowych 214
8.3. Dwuosobowa metoda najmniejszych kwadratów .... 215
8.4. Test Hausman 217.
Ćwiczenia 218.
9. Równania regresji 220 Systemy
3.1. Zewnętrznie nie związane równania 221
9.1. Systemy równań jednoczesnych 224
Ćwiczenia 241.
10. Metoda maksymalnego wiary w modele regresji 244
10.1. Wprowadzenie 245.
10.2. Aparat matematyczny 246.
10.3. Ocena maksymalnej prawdomówności parametrów wielowymiarowej dystrybucji normalnej. . 248.
10.4. Właściwości maksymalnej szacunków prawdy. 249.
10.5. Ocena maksymalnego prawdomówki w modelu liniowym 250
10.6. Sprawdź hipotezy w modelu liniowym, i 253
10.7. Sprawdź hipotezy w modelu liniowym, II 257
10.8. Ograniczenia nieliniowe 258.
Ćwiczenia 260.
11. Tymczasowe wiersze 264
11.1. Modele rozproszonych LGD 266
11.2. Dynamiczne modele 268.
11.3. Pojedyncze korzenie i współtworzenie 276
11.4 Boks Jenkins (Arima) 28
11.5. Model GRACH 3.
Ćwiczenia 3JJ.
12. Dyskretne zmienne zależne i cenzurowane próbki 3
12.1. Modele binarnego i wielokrotnego wyboru ... 3!
12.2. Modele z przycięte i cenzurowane próbki 3.
Ćwiczenia 3;
13. Dane panelowe 31
13.1 Wprowadzenie 3.
13.2. Oznaczenia i główne modele 3
13.3. Model ze stałym efektem 3
13.4. Model z losowym efektem 31
13.5. Dopasowanie jakości Z1.
13.6. Wybierz model 3 "
13.7. Dynamiczne modele 3.
13.8. Modele wyboru binarnego z danymi panelowymi 3
13.9. Generic Mother Mode 3
Ćwiczenia 39.
14. Testowanie wstępne: Wprowadzenie 39
14.1. Wprowadzenie 3!
14.2. Ustawianie problemu 40.
14.3. Główny wynik 40 "
14.4. Pretest-ration 4 $
14.5. Wals-Score 40
14.6. Twierdzenie równoważności 4.
14.7. Testowanie wstępne i efekt "Tryfizacji" 407
14.8. Efekt "dopuszczalności". Jeden parametr pomocniczy 412
14.9. Wybór modelu: od całkowitej do prywatnych i od prywatnych do łącznie 415
14.10. Efekt "dopuszczalności". Dwa parametry pomocnicze 419
11. Przewidywanie i testowanie wstępne 425
.12. Uogólnienia 429.
13. Inne pytania 432
Ćwiczenia 434.
15. Rynek finansowy Ekonometria 435
11,5.1. Wprowadzenie 436.
15.2. Hipoteza skuteczności rynku finansowego. . . 438.
15.3. Optymalizacja portfela papierów wartościowych 446
15.4. Test na włączeniu nowych aktywów w skutecznym portfecie 450
15.5. Optymalne portfolio w obecności zasobu wolnego od ryzyka 456
15.6. Modele oceny finansowej 461
Ćwiczenia 471.
16. Perspektywy dla ekonometrii 472
1,6.1. Wprowadzenie 472.
16.2. Co właściwie praktyka ekonometryczna? .... 473.
16.3. Ekonometria i fizyka 474
16.4. Ekonometria i statystyki matematyczne. . . 475.
16.5. Teoria i praktyka 476
16.6. Metoda ekonometryczna 477.
16.7. Słaby link 480.
1.6.8. Agregacja 481.
16.9. Jak korzystać z innych prac 481
16.10. Wniosek 482.
Aplikacja LA. Liniowa algebra 484.
1. Przestrzeń wektorowa 484
2. Wektor przestrzeń LP 485
3. Zależność liniowa 485
4. Podgrzęga liniowa 486
5. Baza. Wymiar 486.
6. Operatorzy liniowe 487
7. Matrix 488.
8. Operacje z matrycami 489
9. Matrycy niezmienniki: szlak, determinant 492
10. Ranking Matrix 494
11. Matrix Odwróć 495
12. Równania liniowe 496 Systems
13. Sowy i wektory 496
14. Matryce symetryczne 498
15. Pozytywnie określone matryce 500
16. Matryce idmpotent 502
17. Matryce blokowe 503
18. Produkcja KrakeKera 504
19. Zróżnicowanie według argumentu wektorowego. . 505.
Ćwiczenia 507.
Aplikacja MS. Teoria prawdopodobieństwa i statystyki matematyczne 509
1. Losowe zmienne Losowe wektory 509
2. Dystrybucje warunkowe 516
3. Niektóre specjalne dystrybucje 518
4. Wielowymiarowa dystrybucja normalna 524
5. Prawo dużych liczb. Central Limit Twierdzenie 528
6 Podstawowe koncepcje i cele statystyki matematycznej 531
7. Ocena parametrów 533
8. Sprawdź hipotezę 539
Dodatek EP. Przegląd pakietów ekonometrycznych 542
1. Pochodzenie pakietów. Wersja Windows. Graphics 543.
2. O niektórych pakietach 544
3. Praktyczne doświadczenie zawodowe 546
Załącznik Art. Krótki słownik angielsko-rosyjski terminów 547
Aplikacja jest. Tabele 555.
Literatura 561.
Temat 570.

Podręcznik zawiera systematyczną prezentację fundamentów ekonometrii i jest napisany na podstawie wykładów, że autorzy przeczytali przez wiele lat w Rosyjskiej Szkole Gospodarczej i Wyższej Szkole Ekonomii. Para liniowa i modele regresji wielokrotnej są szczegółowo badane, w tym motywy, takie jak metoda najmniejszych kwadratów, test hipotezowy, uogólniona metoda najmniejszych kwadratów, heterosfitting i błędów autokorrelacji, prognozy, problemy ze specyfikacją modelu. Oddzielny rozdział poświęcony jest systemom równania jednoczesnych.

W porównaniu z Editioniem z 1997 r. Książka zawiera trzy nowe rozdziały dotyczące metody maksymalnego wiary w modelach regresji, tymczasowych wierszy i modeli z dyskretnymi i ograniczonymi zmiennymi zależnymi. Liczba przykładów z rosyjskiej gospodarki, zadania i ćwiczeń jest znacznie zwiększona.

Dla studentów, absolwentów, nauczycieli, a także ekspertów w gospodarce stosowanej i finansów.

"Ekonometria dokonuje ilościowej analizy rzeczywistych zjawisk ekonomicznych, w oparciu o obecny rozwój teorii i obserwacji związanych z metodami uzyskania wniosków" (Samuelson).

"Głównym zadaniem ekonometrii jest wypełnienie treści empirycznych o rozumowaniu ekonomicznym priori" (Klein).

"Celem ekonometrii jest empiryczny zawarcie przepisów gospodarczych. Ekonometria uzupełnia teorię za pomocą rzeczywistych danych do sprawdzania i wyjaśnienia postulowanych relacji "(Maleno).

Ta książka jest adresowana przede wszystkim do studentów, najpierw zaczynając studiować ekonometrię i ma dwa cele. Po pierwsze, chcemy przygotować czytelnika do stosowania badań w dziedzinie ekonomii. Po drugie, uważamy, że będzie to przydatne dla studentów, którzy będą dogłębne, aby studiować teorię ekonometrii w przyszłości. Nie jest wymagana wstępna wiedza o ekonometrii. Zakłada się jednak, że zapoznamy się z kursami liniowych algebry, teorii prawdopodobieństw i statystyk matematycznych w początkowej objętości (na przykład Gelfand, 1971; Ilyin, Poznyak, 1984; Ventcel, 1964). Zakładamy również, że czytelnik posiada analizę matematyczną w ramach standardowego przebiegu Uniwersytetu Technicznego.

W języku angielskim znajduje się kilka doskonałych podręczników ekonometrycznych. Na przykład książka (Greene, 1997) może słusznie uznać za "Encyklopedia ekonometryczna" - zawiera prawie wszystkie sekcje nowoczesnej ekonometrii. W podręczniku (Goldberger, 1990), więcej uwagi jest wypłacana do formalnej strony matematycznej ekonometrii. Bardzo udany, nowoczesny i zrównoważony z punktu widzenia teorii i aplikacji, jest, naszym zdaniem książka (Johnston i Dinardo, 1997). Należy również odnotować podręczniki (Griffs, Hill and Sudge, 1993) oraz (Pindyck i Rubinfeld, 1991), zorientowane czytelnicy, którzy nie mają silnego szkolenia matematycznego i wyposażone w dużą liczbę przykładów i ćwiczeń. Dobry uzupełnienie standardowych podręczników może służyć jako książka (Kennedy, 1998), gdzie głównym naciskiem jest na stronie treści analizy ekonometrycznej i która zawiera dużą liczbę ciekawych ćwiczeń. Konieczne jest również wspomnieć o książce (Hamilton, 1994), gdzie teoria serii tymczasowej jest również opisana na wysokim poziomie matematycznym, a książka (Stewart, 1991) zawierająca udane i kompaktowe sekcje na teorii serii tymczasowej.

Dlatego może być konieczne, aby przynieść jakieś argumenty na rzecz pisania nowej książki zamiast prostego tłumaczenia jednego z istniejących podręczników. Nasza książka opiera się na materiale wykłady, że jeden z autorów (Ya. Magnus) przeczytał jako początkowy kurs ekonometrii w programie głównym dla studentów rosyjskiej szkoły gospodarczej (RSH) w marcu-kwietniu 1993 r. Dwóch innych autorów ( P. Katyshev, i. Spostrzegawcza) prowadzone zajęcia praktyczne. Intensywny 7-tygodniowy kurs obejmował fundamenty ekonometrii. Był pierwszym rokiem istnienia rosyjskiej szkoły gospodarczej. W kolejnych latach autorzy współpracowali w tworzeniu programu wszystkich trzech kursów ekonometrycznych dla studentów pierwszego roku studiów w RSH. W procesie pracy, w szczególności, wyniosła przykłady z rosyjskiej gospodarki, która stosowana zamiast tradycyjnie uważana za przykłady z gospodarek Europy Zachodniej i Stanów Zjednoczonych. W końcu przyszliśmy przekonani, że pożądane byłoby, aby podręcznik napisał specjalnie dla studentów rosyjskich i przerobił program kursu w niezależnej książce. Ta książka jest zatem wynikiem pięcioletniego doświadczenia w nauczaniu ekonometrii dla rosyjskich studentów.

Rozdziały 2-4 zawierają klasyczną teorię modeli regresji liniowej. Ten materiał jest rdzeniem ekonometrii, a uczniowie muszą go dobrze opanować przed przystąpieniem do badania reszty książki. Rozdział 2 omawia najprostszy model z dwoma regresorami, rozdział 3 jest poświęcony modeli wielowymiarowych. W pewnym sensie głowa 2 jest zbędna, ale z punktu widzenia pedagogicznego jest niezwykle przydatny do zbadania modeli regresji z dwiema zmiennymi. Następnie, na przykład, możesz zrobić bez macierzystych algebry w dwuwymiarowym przypadku łatwiej jest zrozumieć graficzną interpretację regresji. Rozdział 4 zawiera kilka dodatkowych sekcji (problem wielokolorowości, fikcyjnych zmiennych, specyfikacji modelu), ale jego materiał może być również przypisywany standardowymi baz ekonometrii.

W rozdziałach 5-9 badano pewne uogólnienia standardowego modelu regresji wielokrotnego badania, takie jak regresory stochastyczne, uogólniona metoda najmniejszych kwadratów, heterosdukcji i autokorelacji pozostałości, niedrogie ogólna metoda najmniejszych kwadratów, prognozowania, metody zmiennych instrumentalnych. Zaskakująco w teorii ekonometrii, że na tym poziomie, większość twierdzeń standardowego jądra teorii (rozdział 2-4) pozostaje sprawiedliwy, co najmniej w przybliżeniu lub asymptotycznie, gdy warunki teoremy są osłabione. Zdecydowanie zalecamy stale korelować wyniki rozdziałów 5-9 z głównymi wynikami przedstawionymi w rozdziałach 2-4.

Rozdział 10 zawiera teorię systemów równań jednoczesnych, tj. Przypadek, gdy model zawiera więcej niż jedno równanie. Istnieją problemy z którymi ekonometrista może wystąpić w praktyce.

Książka zawiera kilka aplikacji, w tym przegląd pakietów ekonometrycznych i krótki angielsko-rosyjski słownik terminów.

Nasze doświadczenie pokazuje, że materiał rozdziałów 1-7 wystarczy na 7-tygodniowy kurs przez 6 godzin tygodniowo, a materiał rozdziałów 1-10 jest przeznaczony dla standardowej pojedynczej równiarki. Otrzymaliśmy dobre wyniki z następującą strukturą kursu: dwie dwugodzinne wykłady tygodniowo i jedno seminarium (w więcej małych podgrupach), ale możliwe są również inne struktury kursu.

Uczniowie.

Problem zadań jest kluczami do badania matematyki, statystyk, a także ekonometrii. Nasi nauczyciele powiedzieli nam o tym, kiedy byliśmy studentami, a my powtarzamy go tutaj. I to ma rację! Dla studentów z orientacją na temat działalności praktycznej eksperymenty z danymi są potrzebne. Usuń kilka obserwacji z danych i zobacz, co dzieje się z twoimi szacunkami i dlaczego. Dodaj zmienne wyjaśniające i zobacz, jak zmieni się szacunki i prognozy. Ogólnie rzecz biorąc, eksperyment. Student skoncentrowany na studiach teorii musi z pewnego powodu zadawać sobie pytanie, lub konieczne jest inny stan twierdzenia. Dlaczego twierdzenie przestaje być sprawiedliwe, jeśli usuniesz lub zmienisz jedno z warunków. Znajdź HOUNTEMEN.

Nauczyciele

Ważne jest, aby wszyscy uczniowie mają wymagany poziom matematyczny i statystyczny szkolenia na początku kursu. Jeśli tak nie jest, kurs powinien rozpocząć się od przeglądu niezbędnych koncepcji liniowej algebry i statystyk matematycznych. Rozdziały 2-4 powinny stać na początku kursu. Istnieje pewna swoboda w wyborze dalszych, jeśli czas nie pozwala włączyć całej książki do kursu. W przypadku niedoboru czasu regresiory stochastyczne mogą być przełożone (klauzula 5.1) oraz testy dla heterosfitowania (ale nie pojęcie heterosfakcji) na następny kurs. Rozdziały 7-10 zawierają specjalne, ale ważne sekcje, które można włączyć do kursu z pewnym stopniem szczegółów, w zależności od gustów nauczyciela.

Będziemy wdzięczni za wszelkie komentarze, raporty o literach, niejasne miejsca, błędy w tej książce.

Dzięki

Jesteśmy w ogromnym zadłużeniu do pięciu pokoleń studentów rosyjskiej szkoły gospodarczej, co w trakcie studiowania kursu dał wiele krytycznych komentarzy używanych przez nas podczas pracy nad książką. Bez nich ta książka nigdy nie zostanie napisana.

Jesteśmy wdzięczni absolwentom wysypka Vladislav Kargin i Alexey Attzkom, który przygotował przykład do książki na rynku mieszkań w Moskwie, a także studenci Roshe Eleny Pichoy i Gauhar Turmukhambetova, wysiłki, których udało im się uniknąć wielu literówek . Jesteśmy również wdzięczni naszym koleżem Alexander Salanikovowi, który wziął prace nad edycją rękopisów. W pracy na manuskrypcie, P. Katyshev i A. Perestec otrzymali wsparcie finansowe z rosyjskiej humanitarnej fundacji naukowej, projekt 96-02-16011a.

Tilburg / Moskwa, marzec 1997 roku