- •Глава I. Основные аспекты эконометрического моделирования
- •Глава II. Корреляционный анализ
- •Глава III. Множественный регрессионный анализ
- •Глава IV. Временные ряды
- •Глава V. Некоторые вопросы практического построения регрессионных моделей
- •Введение Определение эконометрики
- •Значение эконометрики в экономике
- •Задачи эконометрики
- •Глава I. Основные аспекты эконометрического
- •1.1. Понятие о модели, системе
- •1.2. Адекватность модели
- •1.3. Модель типа черного ящика
- •1.4. Основная предпосылка эконометрического анализа
- •1.5. Построение параметрической регрессионной модели
- •1.6. Классификация эконометрических моделн.
- •1.6.1. По структуре уравнений регрессии
- •1.6.2. По способу учета динамики:
- •1.6.3. По виду связи между
- •1.6.4. По алгоритму оценки параметров модели
- •1.7. Типы данных
- •1.7.1. Данные пространственного типа
- •1.7.2. Временной (динамический) ряд
- •1.8. Этапы построения эконометрической модели
- •Глава II. Корреляционный анализ
- •2.1. Цель корреляционного анализа
- •2.2. Числовые меры корреляционной связи
- •2.2.1. Ковариация
- •2.2.2. Выборочная оценка коэффициента линейной парной корреляции
- •2.2.3. Математический смысл коэффициента линейной парной корреляции
- •2.2.4. Статистический смысл коэффициента линейной парной корреляции
- •2.2.5. Геометрическая интерпретация коэффициента корреляции
- •2.3. Проверка статистической значимости коэффициента корреляции
- •2.4. Множественный корреляционный анализ
- •2.4.1. Корреляционная матрица
- •2.4.2. Выборочный линейный коэффициент множественной корреляции
- •2.4.3. Частный коэффициент корреляции
- •2.4.4. Коэффициент детерминации
- •2.4.5. Оценка значимости множественного коэффициента детерминации
- •2.4.6. Индекс корреляции при нелинейной связи двух случайных величин
- •2.4.7. Индекс множественной корреляции
- •2.5. Коэффициент ранговой корреляции
- •Глава III. Множественный регрессионный анализ
- •3.1. Постановка задачи
- •3.2. Метод наименьших квадратов (мнк) в скалярной форме
- •3.3. Матричная форма метода наименьших квадратов.
- •3.3.1.Уравнение наблюдений в матричной форме
- •3.3.2.Нормальные уравнения регрессии и формула для параметров уравнения
- •3.4. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •3.5. Свойства оценок, получаемых по методу наименьших квадратов
- •3.6. Оценка адекватности уравнения регрессии (проверка гипотез о предпосылках метода наименьших квадратов)
- •3.6.1.Гипотеза о близости к нулю математического ожидания остатков
- •3.6.2. Гипотеза о статистической значимости коэффициентов регрессии bj
- •3.6.3. Гипотеза о статистической значимости всего уравнения регрессии в целом
- •3.6.4. Оценка качества уравнения регрессии
- •3.6.5. Скорректированный коэффициент детерминации
- •3.6.6. Проверка гипотезы о чисто случайном характере остатков
- •3.6.7. Проверка гипотезы о нормальном законе распределения остатков
- •3.7. Точечный прогноз и оценка доверительных интервалов прогноза
- •3.8. Оценка погрешностей расчета по уравнению регрессии
- •3.9. Коэффициент эластичности, бета-коэффициент и дельта-коэффициент для линейного уравнения регрессии
- •Глава IV. Временные ряды
- •4.1. Понятие о временных рядах, их классификация
- •4.2. Компонентный анализ временных рядов
- •4.3. Понятие случайного процесса
- •4.4. Понятие о коэффициенте корреляции во временном ряде. Автокорреляционная функция (акф)
- •4.5. Выборочная оценка коэффициента автокорреляции для числа степеней свободы
- •4.6. Частный коэффициент автокорреляции
- •4.7. Предварительный анализ временных рядов
- •4.8. Авторегрессионные модели.
- •Ar(p) – порядка p
- •4.9. Авторегрессионная модель скользящей средней
- •4.10. Разностные уравнения с лаговыми пременными
- •4.11. Оценка коэффициентов авторегрессионных моделей.
- •4.12. Прогнозирование по разностной авторегрессионной модели
- •Глава V. Некоторые вопросы практического построения регрессионных моделей
- •5.1.Проблема спецификации переменных. Мультиколлинеарность
- •5.2.Способы устранения мультиколлинеарности
- •5.3. Метод пошаговой регрессии (конструктивный метод)
- •5.4. Деструктивный подход (“расщепления”) мультиколлинеарных пар
- •5.5.Случай нелинейных координатных функций
- •5.5.1.Формальная замена переменных
- •5.5.2. Специальное преобразование
- •5.6. Линейные уравнения регрессии с переменной структурой. Фиктивные переменные
- •5.7. Способ устранения коррелированности регрессоров с остатками с помощью инструментальных переменных
- •5.8. Двухшаговый метод наименьших квадратов
- •Литература
Литература
Айвазян С.А., Мхиторян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для ВУЗов. – М.: ЮНИТИ, 1998.
Букаев Г.Н., Бублик Н.Д., Горбатков С.А., Сатаров Р.Ф. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий. – М.: Наука, 2001.
Бублик Н.Д., Голичев Н.Н., Горбатков С.А., Смирнов А.В. Теоретические основы разработки технологии налогового контроля и управления. – Уфа: Изд. Башкирского государственного университета, 2004.
Гринченко В.Т., Мацыпура В.Т., Снарский А.А. Введение в нелинейную динамику: Хаос и фракталы. Изд. 2-е. – М.: Изд. ЛКИ, 2007.
Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для ВУЗов/ Под ред. Проф. Н.Ш.Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б., Подлазов А.В. Нелинейная динамика: Подходы, результаты, надежды. – М.:КомКнига, 2006.
Орлов А.И. Эконометрика: Учебное пособие для ВУЗов. – М.:ЭКЗАМЕН, 2007.
Перегудов Ф.Н, Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие для ВУЗов. – М.:Высшая школа, 1989.
Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка: Пер. с англ. – М: Мир, 2000.
Прангишвили Н.В. Системный подход и общесистемные закономерности. – М.:СИНТЕГ, 2000.
Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001.
Горбатков С.А., Полупанов Д.В. Методы нейроматематики в налоговом контроле. – Уфа: Изд. Башкирского государственного университета, 2008.
Бублик Н.Д., Голичев Н.Н., Горбатков С.А. Стохастическая оптимизация риска как ресурса вэкономических системах. – Уфа: Изд. Башкирского государственного университета, 2000.
Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и стаистика, 2004.
Савицкая Г.В. Теория анализа хозяйственной деятельности: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2006.