- •Эконометрика
- •Содержание
- •1. Введение в эконометрическое моделирование
- •1.1. Эконометрическая модель и экспериментальные данные
- •1.2. Этапы эконометрического моделирования
- •2. Регрессионная модель. Общие положения
- •3. Парная линейная регрессия
- •3.1. Вид уравнения и предпосылки для регрессионного анализа
- •3.2.Отыскание оценок параметров парной регрессии
- •3.3. Оценка значимости уравнения и его параметров
- •3.4. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.
- •4. Множественная линейная регрессия
- •4.1. Матричная форма регрессионной модели
- •4.2. Отбор факторов для моделей множественной регрессии
- •4.3. Влияние на качество модели множественной регрессии избыточных переменных и отсутствия существенных переменных Пусть истинная модель представляется в виде:
- •4.4. Оценка параметров модели множественной регрессии
- •4.5. Оценка надёжности результатов множественной регрессии.
- •5. Нелинейная парная регрессия
- •5.1. Функции и их характеристики
- •5.2 Корреляция при нелинейной регрессии
- •6. Модели ancova (модели ковариационного анализа). Фиктивные переменные.
- •7. Оценка точности регрессионных моделей.
- •8. Гетероскедастичность остатков.
- •8.1. Сущность и причины гетероскедастичности
- •8.2. Выявление гетероскедастичности
- •8.3. Устранение гетероскедастичности
- •9. Автокорреляция в остатках
- •9.1 Сущность и причины автокорреляции в остатках
- •9.2. Обнаружение автокорреляции в остатках
- •9.3. Методы устранения автокорреляции
- •10. Системы одновременных уравнений
- •10.1. Виды переменных и уравнений соу
- •10.2. Проблемы идентификации
- •Для первого уравнения матрица a запишется:
- •10.3. Оценивание параметров структурной модели
- •11. Динамические эконометрические модели
- •11.1. Интерпретация параметров модели с распределенным лагом
- •11.2. Интерпретация параметров модели авторегрессии
- •11.3. Соображения о выборе лаговых структур в модели с распределенным лагом
- •11.4. Полиномиальные лаговые структуры Алмон
- •11.5. Геометрические структуры Койка
- •11.6. Оценка параметров авторегрессионных моделей первого порядка (ar(1)–моделей)
- •11.7. Модель адаптивных ожиданий
- •12. Сглаживание временных рядов
- •12.1. Метод скользящей средней
- •12.2. Регрессионная модель и метод конечных разностей
- •12.3. Стационарные и нестационарные временные ряды
- •12.4. Преобразования arma и arima
- •13. Моделирование временного ряда при наличии структурных изменений
- •14. Статистико-математические таблицы
- •2. Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне
- •3. Критические значения корреляции для уровней значимости
- •4. Значения статистик Дарбина – Уотсона dL dU при
- •5. Критические значения количества рядов (таблица Сведа-Эйзенхарта
- •Эконометрика Учебное пособие Безруков Анатолий Владимирович
- •Редактор
- •454021 Челябинск, ул. Братьев Кашириных, 129
- •454021 Челябинск, ул. Молодогвардейцев, 57б
Эконометрика
Конспект лекций
Содержание
1. Введение в эконометрическое моделирование……………………………….
1.1. Эконометрическая модель и экспериментальные данные…………………
1.2. Этапы эконометрического моделирования………………………………….
2. Регрессионная модель. Общие положения……………………………………
3. Парная линейная регрессия…………………………………………………….
3.1. Вид уравнения и предпосылки для регрессионного анализа………………
3.2.Отыскание оценок параметров парной регрессии…………………………..
3.3. Оценка значимости уравнения и его параметров……………………………
4. Множественная линейная регрессия…………………………………………...
4.1. Матричная форма регрессионной модели…………………………………..
4.2. Отбор факторов для моделей множественной регрессии…………………..
4.3. Влияние на качество модели множественной регрессии избы-
точных переменных и отсутствия существенных переменных…………………
4.4. Оценка параметров модели множественной регрессии…………………….
4.5. Оценка надёжности результатов множественной регрессии……………....
5. Нелинейная парная регрессия………………………………………………….
5.1. Функции и их характеристики……………………………………………….
5.2 Корреляция при нелинейной регрессии………………………………………
6. Модели ANCOVA (модели ковариационного анализа). Фиктивные переменные……………………………………………………………………………...
7. Оценка точности регрессионных моделей……………………………………
8. Гетероскедастичность остатков………………………………………………..
8.1. Сущность и причины гетероскедастичности………………………………..
8.2. Выявление гетероскедастичности……………………………………………
8.3. Устранение гетероскедастичности…………………………………………..
9. Автокорреляция в остатках…………………………………………………….
9.1 Сущность и причины автокорреляции в остатках…………………………..
9.2. Обнаружение автокорреляции в остатках……………………………………
9.3. Методы устранения автокорреляции…………………………………………
10. Системы одновременных уравнений………………………………………….
10.1. Виды переменных и уравнений СОУ……………………………………….
10.2. Проблемы идентификации…………………………………………………..
10.3. Оценивание параметров структурной модели……………………………..
11. Динамические эконометрические модели……………………………………
11.1. Интерпретация параметров модели с распределенным лагом…………….
11.2. Интерпретация параметров модели авторегрессии………………………..
11.3. Соображения о выборе лаговых структур в модели с распределенным лагом………………………………………………………………………………...
11.4. Полиномиальные лаговые структуры Алмон………………………………
11.5. Геометрические структуры Койка………………………………………….
11.6. Оценка параметров авторегрессионных моделей первого порядка (AR(1)–моделей)……………………………………………………………………
11.7. Модель адаптивных ожиданий……………………………………………...
12. Сглаживание временных рядов………………………………………………..
12.1. Метод скользящей средней………………………………………………….
12.2. Регрессионная модель и метод конечных разностей………………………
12.3. Стационарные и нестационарные временные ряды……………………….
12.4. Преобразования ARMA и ARIMA………………………………………….
13. Моделирование временного ряда при наличии структурных изменений…………………………………………………………………………………..
14. Статистико-математические таблицы……………………………………