- •Раздел 1. Основные понятия эконометрики
- •1.1. Предмет и задачи дисциплины эконометрики
- •1.2. Виды взаимосвязей между признаками
- •1.3. Виды эконометрических моделей
- •Раздел 2. Модели множественной регрессии
- •2.1. Особенности проведения этапа спецификации при построении модели множественной регрессии
- •2.2. Оценка мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии
- •2.3. Подходы к устранению мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии
- •2.4. Компонентный анализ
- •Матрица факторных нагрузок
- •Матрицы главных компонент
- •2.5. Непосредственная оценка параметров множественной регрессии
- •2.6. Пример построения линейной парной регрессионной модели
- •2.7. Нелинейная регрессия. Виды моделей нелинейной регрессии
- •2.8. Оценка качества регрессионной модели в целом
- •2.9. Оценка значимости факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- •2.10. Оценка погрешности регрессионной модели
- •2.11. Анализ влияния факторов на результативный показатель
- •2.12. Фиктивные переменные модели множественной регрессии
- •2.13. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •2.14. Обобщенный мнк
- •2.15. Метод наименьших модулей отклонений
- •Раздел 3. Система эконометрических уравнений
- •3.1. Классификация систем эконометрических уравнений
- •3.2. Приведенная форма системы эконометрических уравнений. Проблема идентификации в системах взаимозависимых уравнений
- •3.3. Косвенный мнк (кмнк)
- •3.4. Необходимое условие идентификации структурной формы системы эконометрических уравнений
- •3.5. Достаточное условие идентификации структурной системы эконометрических уравнений
- •3.6. Двухшаговый мнк
- •Раздел 4. Динамические эконометрические модели
- •4.1. Виды динамических зконометрических моделей
- •4.2. Одномерные временные ряды
- •4.3. Временные ряды с детерминированными зависимостями
- •4.4. Моделирование временных рядов со стохастическими зависимостями
- •4.5. Анализ автокорреляции остатков
- •Пример 1, иллюстрирующий проблему автокорреляции
- •Пример 2, иллюстрирующий проблему лагов и изменения условий
- •Пример 3
- •Решение
- •4.7. Динамические модели авторегрессии
- •4.8. Выравнивание одномерного временного ряда
- •4.9. Адаптация эконометрических моделей
- •Раздел 5. Экономико-статистическое прогнозирование
- •5.1. Сущность прогнозов и их классификация
- •Экономические прогнозы в свою очередь могут подразделяться в зависимости от масштаба объекта на:
- •5.2. Методы прогнозирования и их классификация
- •5.3. Прогнозная статистическая экстраполяция
- •5.4. Прогнозные модели технического анализа
- •Раздел 6. Информационные технологии эконометрических исследований
- •Литература
- •Терминологический словарь
Раздел 6. Информационные технологии эконометрических исследований
Высокий уровень сложности эконометрических расчетов требует их автоматизации на базе современных информационных технологий. Необходимо при этом отметить, что компьютеры сразу же после своего появления стали использоваться для решения задач статистики и статические программы развивались и совершенствовались на протяжение длительного времени. В результате распространения нереальных компьютеров произошло дальнейшее развития статистических программ и в настоящее время рынок таких программ чрезвычайно разнообразен и насчитывает свыше тысячи наименований. Среди них большое число мощных специализированных программ, ряд универсальных. Наиболее известные среди универсальных пакетов – это STATGRAPHICS фирмы Manugistic Inc и (STATistikal GRAPHICs System) и STATISTICAL фирмы stat. Soft, а также российская программа Statia в качестве простейшего программного обеспечения эконометрических расчетов может использоваться программа EXCEL. Выбор того или иного пакета для эконометрических и статических исследований зависит от характера задач, объема обрабатываемого материала, квалификации пользователей и имеющегося оборудования. Пользователи, имеющие дело со сверхбольшими объемами данных или узкоспециализированными методами анализа, используют специальные профессиональными пакеты, типа SAS, обладающие наиболее широкими возможностями.
Универсальные пакеты, как правило, имеют модульную структуру и включают:
модуль ввода данных по принципу электронной таблицы;
обрабатывающие модули.
В частности STATGRAPHICS включает более 250 процедур, которые объединены в группы:
Describe – описательная статистика;
Compare – сравнение данных, дисперсиональный анализ;
Relate – регрессионный анализ;
Special – контроль качества, планирования эксперимента, анализ временных рядов, многомерные методы, расширенный регрессионный анализ.
Каждая опция наряду с получением результата производит его объяснение, т.е. этот пакет имеет элементы экспертной системы – Stat Advisor (стат. консультант).
Кроме того, в Stat graphics реализовано уникальное средство для сохранения результатов работы и создания собственных статических проектов – Stat folio.
Statfolio отображает технологическую цепочку анализа данных в виде набора пиктограмм, в связи с чем отпадает необходимость записи макросов.
Аналогичными возможностями обладают программы Statistica и Stadia.
Для специфического анализа одномерных временных рядов (технического анализа курсов валют, ценных бумаг, товаров) используются специальные ПО; наиболее известной является программа Metastock. В то же время каждая фирма-брокер разрабатывает свои пакеты программ анализа рынка (мета трейдер, гута трейдер, RUMUS и др.).
Литература
Основная:
1. Эконометрика: Учебник/Под ред.И.И.Елисеевой.-М.:Финансы и статистика. 2001.-344с.:ил.
Дополнительная:
2. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер.с англ.-М.:ИНФРА,1999.-Х1V,402с.
3. Практикум по эконометрике: Учеб.пособие./И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М.Гордиенко и др.; Под ред.И.И.Елисеевой.- М.: Финансыи статистика, 2001.-192с.:ил.
4. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах-СПб: Питер, 1997.-240с.:ил.
5. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб.пособие/В.П.Боровиков, Г.И.Ивченко.-М.: Финансы и статистика, 2000.-384с.:ил.
6.Луговская Л.В. Эконометрика в вопросах и ответах: учеб.пособие. – М.:ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005. – 208 с.