
- •1.Предмет, задачи и методы эконометрики.
- •2.1 Общие положения.
- •2.2 Метод наименьших квадратов.
- •2.3 Свойства оценок полученных мнк.
- •3.1 Выбор функционального показателя.
- •4.1 Общие положения.
- •3.2 Отбор факторов-аргументов.
- •3.3. Выбор формы связи
- •3.4 Отбор исходных данных.
- •4.2 Проверка случ-ти колебаний уровня остаточной последоват-ти.
- •4.4 Проверка рав-ва матем.Ожидания случайной компоненты нулю.
- •4.3 Проверка соответствия распределения случ.Компоненты нормальному з-ну распредел-я.
- •4.5 Проверка независ-ти значений уровней случайной компоненты.
- •4.6 Определение точности модели.
- •5.1 Линейные ур-я регрессии. Закон сложения дисперсий.
- •5.2 Коэф.Парной и частной коррел., коэф.Эластичности.
- •5.3 Коэф.Множественной коррел.И детерминации.
- •6.1 Критерий Фишера.
- •6.2 Критерий Стьюдента.
- •7.1.Гетероскедастичность остатков в ур.Регрессии и ее последствия.
- •7.2.1. Тест ранговой корреляции Спирмена.
- •7.2.2.Тест Голфенда-Квандта.
- •7.2.3 Тест Глейзера.
- •7.3 Методы устранения гетероскедастичности.
- •8.1 Автокорреляция (остатков) и связанные с ней факторы.
- •8.2. Обнаруж-е автокоррел.1-го порядка. Критерий Дарбина–Уотсона
- •8.3.1. Устранение автокоррел, описыв.Авторегрессионной схемой 1го порядка в общем случае. Поправка Прайса – Уинстена.
- •9.2, 9.3 Мультиколлин-ть: способы ее обнаружения и устранения.
- •10. Обобщенный мнк и его исп-ие для оценки эфф-ти методов определения параметров уравнения регрессии.
- •11.1.Фиктивные переменные для пространственных выборок и временных рядов.
- •11.2.Фиктивные переменные для коэф-та наклона ур-ия регрессии.
- •11.3 Тест Чоу.
- •12.1 Линеаризация уравнения регрессии путем замены переменных.
- •12.2 Линеаризация уравнения регрессии с использованием логарфмического преобразования (степенные и показательные функции).
- •12.3 Представление случайного члена в преобразованных нелинейных ур-ях регрессии.
- •12.4 Определение параметров нелин-го ур-ия герессии, не приводимого к лин-му ур-ию.
- •12.5 Выбор вида ур-ия регрессии с использ-ем теста Бокса-Кокса.
- •13.1 Общая характеристика временных рядов. Трендовые модели.
- •13.2 Предварительный анализ временных рядовю. Метод Ирвина.
- •13.3 Сглаживание временных рядов экономич. Показ-ей.
- •13.5 Замещающие переменные и их использование при построении уравнения регрессии (общие сведения).
- •13.6 Непреднамеренное использование замещающих переменных.
- •13.7 Лаговые переменные и их использование пи построении уравнения регрессии(общие сведения).
- •14.1 Система линейных одновременных уравнений слоу (общие сведения)
- •14.2 Структурная и приведённая формы слоу.
- •14.3 Косвенный метод наименьших квадратов (кмнк) и его использование для определения параметров слоу.
- •14.4 Метод инструментальных переменных (мип) и его применение для параметров уравнения регрессия (общий случай)
- •14.5 Метод инструментальной переменной (мип) и его применение для слоу.
- •14.6 Идентифицируемость слоу.
- •14.7 Двухшаговый метод наименьших квадратов.
- •14.8 Трехшаговый мнк.
14.8 Трехшаговый мнк.
В тех случаях, когда:
А) коэффициенты системы одновременных уравнений связаны между собой дополнительными связями или имеется три уравнения, связывающие эндогенные переменные между собой. В этих случаях используют ТМНК. Это вызвано тем, что параметры уравнения из систем уравнения находятся отдельно, сначала для первого, затем для второго без учета взаимосвязи между уравнениями.
Б) в этом случае может создаваться ситуация, когда доп. Связи между коэф. будут нарушаться, хотя оценки параметров будут несмещенными, состоятельными и эффективными. Чтобы учесть эти дополнительные ограничения и используется трехшаговая процедура нахождения параметров
Первые два шага аналогичны ДМНК, затем делается третий шаг: после определения параметров системы одновременных уравнений производится увязка систем уравнений между собой. В качестве меры связи обычно выступает ковариация ошибок
Минимум ковариации ошибок достигается путем пересчета коэффициентов уравнения регрессии.