- •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
- •3.3. Оценка значимости уравнения и его параметров
- •3.2.Отыскание оценок параметров парной регрессии
- •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
2. Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне
значимости 0,10, 0,05, 0,01 (двухсторонний)
Число степеней свободы d.f. |
γ |
|
Число степеней свободы d.f. |
γ |
||||
0,1 |
0,05 |
0,01 |
0,1 |
0,05 |
0,01 |
|||
1 |
6,3138 |
12,706 |
63,657 |
18 |
1,7341 |
2,1009 |
2,8784 |
|
2 |
2,92 |
4,3027 |
9,9248 |
19 |
1,7291 |
2,093 |
2,8609 |
|
3 |
2,3534 |
3,1825 |
5,8409 |
20 |
1,7247 |
2,086 |
2,8453 |
|
4 |
2,1318 |
2,7764 |
4,6041 |
21 |
1,7207 |
2,0796 |
2,8314 |
|
5 |
2,015 |
2,5706 |
4,0321 |
22 |
1,7171 |
2,0739 |
2,8188 |
|
6 |
1,9432 |
2,4469 |
3,7074 |
23 |
1,7139 |
2,0687 |
2,8073 |
|
7 |
1,8946 |
2,3646 |
3,4995 |
24 |
1,7109 |
2,0639 |
2,7969 |
|
8 |
1,8595 |
2,306 |
3,3554 |
25 |
1,7081 |
2,0595 |
2,7874 |
|
9 |
1,8331 |
2,2622 |
3,2498 |
26 |
1,7056 |
2,0555 |
2,7787 |
|
10 |
1,8125 |
2,2281 |
3,1693 |
27 |
1,7033 |
2,0518 |
2,7707 |
|
11 |
1,7959 |
2,201 |
3,1058 |
28 |
1,7011 |
2,0484 |
2,7633 |
|
12 |
1,7823 |
2,1788 |
3,0545 |
29 |
1,6991 |
2,0452 |
2,7564 |
|
13 |
1,7709 |
2,1604 |
3,0123 |
30 |
1,6973 |
2,0423 |
2,75 |
|
14 |
1,7613 |
2,1448 |
2,9768 |
40 |
1,6839 |
2,0211 |
2,7045 |
|
15 |
1,753 |
2,1315 |
2,9467 |
60 |
1,6707 |
2,0003 |
2,6603 |
|
16 |
1,7459 |
2,1199 |
2,9208 |
120 |
1,6577 |
1,9799 |
2,6174 |
|
17 |
1,7396 |
2,1098 |
2,8982 |
∞ |
1,6449 |
1,96 |
2,5758 |
|
3. Критические значения корреляции для уровней значимости
0,05 и 0,01
d.f. |
γ = 0,05 |
γ = 0,01 |
|
d.f. |
γ = 0,05 |
γ = 0,01 |
1 |
0,996917 |
0,9998766 |
17 |
0,4555 |
0,5751 |
|
2 |
0,95000 |
0,99000 |
18 |
0,4438 |
0,5614 |
|
3 |
0,8783 |
0,95873 |
19 |
0,4329 |
0,5487 |
|
4 |
0,8114 |
0,91720 |
20 |
0,4227 |
0,5368 |
|
5 |
0,7545 |
0,8745 |
25 |
0,3809 |
0,4869 |
|
6 |
0,7067 |
0,8343 |
30 |
0,3494 |
0,4487 |
|
7 |
0,6664 |
0,7977 |
35 |
0,3246 |
0,4182 |
|
8 |
0,6319 |
0,7646 |
40 |
0,3044 |
0,3932 |
|
9 |
0,6021 |
0,7348 |
45 |
0,2875 |
0,3721 |
|
10 |
0,5760 |
0,7079 |
50 |
0,2732 |
0,3541 |
|
11 |
0,5529 |
0,6835 |
60 |
0,2500 |
0,3248 |
|
12 |
0,5324 |
0,6614 |
70 |
0,2319 |
0,3017 |
|
13 |
0,5139 |
0,6411 |
80 |
0,2172 |
0,2830 |
|
14 |
0,4973 |
0,6226 |
90 |
0,2050 |
0,2673 |
|
15 |
0,4821 |
0,6055 |
100 |
0,1946 |
0,2540 |
|
16 |
0,4683 |
0,5897 |
|
|
|