- •Основні положення регресійного аналізу. Парна регресійна модель. Множинний регресійний аналіз
- •Інтервальна оцінка функції регресії
- •Преревірка значущості рівняння регресії. Інтервальна оцінка параметрів парної моделі
- •Нелінійна регресія
- •Множинний регресійний аналіз
- •Контрольні питання
- •Введення в аналіз часових рядів Загальні відомості про часові ряди і завдання їх аналізу
- •Стаціонарні часові ряди та їх характеристики. Автокореляційна функція
- •Аналітичне вирівнювання (згладжування) часового ряду (виділення невипадкової компоненти)
- •Часові ряди і прогнозування. Автокореляція збурень
- •Авторегресійна модель
- •Перевірка гіпотез про рівність часток ознаки в двох і більше сукупностях
- •Порівняння часток ознаки в кількох сукупностях
- •Порівняння дисперсій декількох сукупностей
- •Перевірка гіпотез про закон розподілу. Критерій Колмогорова
- •Поняття про багатовимірний кореляційний аналіз. Множинний та частинний коефіцієнти кореляції. Рангова кореляція
- •Множинний коефіцієнт кореляції
- •Частинний коефіцієнт кореляції
- •Рангова кореляція
- •Коефіцієнт рангової кореляції Кендалла
- •Матриця коваріації і її вибіркова оцінка
- •Мультиколінеарність
- •Поняття про інші методи багатовимірного статистичного аналізу
- •Метод головних компонент (компонентний аналіз)
- •Лінійні регресійні моделі фінансового ринку
- •Регресійні моделі
- •Ринкова модель
- •Моделі залежності від дотичного портфеля
- •Неврівноважені і врівноважені моделі
- •Модель оцінки фінансових активів (сарм)
- •Зв'язок між очікуваною прибутковістю і ризиком оптимального портфеля
- •Багатофакторні моделі
- •Список використаної та рекомендованої літератури
Список використаної та рекомендованої літератури
Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика.-М., : Юнити, 2004.-574с.
Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных.-М.,: Финансы и статистика, 1983.-250с.
Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей.-М.,: Финансы и статистика, 1985.-220с.
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.-М., : Юнити, 1998.-374с.
Бочаров П.П., Печенкин А.В. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 245 с.
Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. – М.: Наука, 1990.-296 с.
Крамер Г. Математические методы статистики. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1975. – 145с.
Кремер Н.Ш. Математическая статистика. – М.: Экономическое образование, 1992.-195с.
Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. – М.: Наука, 1969. – 286с.
Справочник по прикладной статистике / под ред. Э. Ллойда, У. Лидермана: пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 411с.
Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютерах / под ред. В.Э. Фигурнова. - М.: ИНФРА- М, 1998. – 245с.
Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: Пер. с нем. – М.: Финансы и статистика, 1983.
Хьютсон А. Дисперсионный анализ: пер. с англ. – М.: Статистика, 1971.
Шарп У., Гордон Дж. А., Бейли Д. Инвестиции: пер. с англ. – М.:
ИНФРА-М, 1997.
Экономико – математические методы и прикладные модели/под ред. В.В. Федосеева. – М.: ЮНИТИ, 1999.
