Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
УМК Эконометрика.pdf
Скачиваний:
57
Добавлен:
02.04.2015
Размер:
1.69 Mб
Скачать

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙГОСУДАРСТВЕННЫЙЗАОЧНЫЙТЕХНИЧЕСКИЙУНИВЕРСИТЕТ

Кафедра информатики

ЭКОНОМЕТРИКА

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

Институт управления производственными и инновационными программами

Специальность 080105.65 – финансы и кредит

Направление подготовки бакалавра

080100.62 – экономика

Санкт-Петербург Издательство СЗТУ

2008

2

Утверждено редакционно-издательским советом университета УДК 519.2.06(07)

Эконометрика: учебно-методический комплекс / сост. М. Б. Шабаева – СПб.: Изд-во CЗТУ, 2008. – 159 с.

Учебно-методический комплекс разработан в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования.

Дисциплина посвящена изучению теоретических основ, методов и алгоритмов построения эконометрических моделей по пространственным и временным выборкам, методов оценки параметров моделей и проверки их значимости.

Рассмотрено на заседании кафедры информатики 9 апреля 2008 г., одобрено методической комиссией института общепрофессиональной подготовки 3 июня 2008 г.

Рецензенты: кафедра информатики СЗТУ (зав. каф. Г. Г. Ткаченко, канд. физ.-мат. наук, доцент); Е. А. Карпова, канд. физ.-мат. наук, доцент.

Составитель: М. Б. Шабаева, канд. физ.-мат. наук, доц.

©Северо-Западный государственный заочный технический университет, 2008

©Шабаева М. Б., 2008

3

1. Информация о дисциплине

1.1. Предисловие

Дисциплина «Эконометрика» изучается студентами специальности 080105.65 всех форм обучения в одном семестре. Данная дисциплина включает в себя разделы: «Парная линейная регрессия», «Множественная регрессия», «Нарушения предпосылок классической регрессионной модели», «Временные ряды» и «Системы одновременных уравнений». Изучение дисциплины заканчивается сдачей экзамена.

Целью изучения дисциплины является приобретение знаний и навыков, необходимых для проведения эконометрического моделирования.

Задача изучения дисциплины – усвоение студентами теоретических основ и принципов построения эконометрических моделей, их верификации и использования для анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов.

В результате изучения дисциплины студент должен овладеть основами знаний по дисциплине, формируемыми на нескольких уровнях:

иметь представление об основных классах эконометрических моделей, областях и возможностях их использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов;

знать и уметь использовать алгоритмы и методы оценки параметров моделей, делать выводы о качестве построенной модели, давать статистическую оценку значимости эффектов гетероскедастичности и автокорреляции остатков, а также мультиколлинеарности объясняющих переменных;

владеть математическим аппаратом описания задач эконометрики, навыками построения эконометрических моделей и получения прогнозных оценок с использованием информационных технологий.

4

Местодисциплинывучебномпроцессе

Теоретической и практической основами дисциплины являются курсы экономической теории и математической статистики.

Курс «Эконометрика» выступает в качестве базы для курсов прикладной микро- и макроэкономики, специальных дисциплин направлений «Экономика», «Теория управления» и «Менеджмент».

1.2. Содержание дисциплины и виды учебной работы

1.2.1. Содержание дисциплины по государственному образовательному стандарту

ЕН.Ф.04 ЭКОНОМЕТРИКА

Линейная модель множественной регрессии; метод наименьших квадратов (МНК); свойства оценок МНК; показатели качества регрессии; линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокорреляционными остатками; обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК); регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные); нелинейные модели регрессии и их линеаризация; характеристики временных рядов; модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация; система линейных одновременных уравнений; косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.

5

1.2.2. Объем дисциплины и виды учебной работы

 

 

 

Всего часов

 

 

 

 

 

 

 

Вид учебной работы

 

форма обучения

 

 

очно-

 

 

 

очная

 

 

 

заочная

 

 

 

 

 

 

заочная

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

Общая трудоемкость дисциплины (ОТД)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Работа под руководством преподавателя

60

 

60

 

 

60

(включая ДОТ)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В том числе аудиторные занятия:

 

 

 

 

 

 

лекции

32

 

16

 

 

6

практические занятия (ПЗ)

16

 

8

 

 

4

 

 

 

40

 

 

 

Самостоятельная работа студента (СР)

40

 

 

 

40

 

 

 

1

 

 

 

Промежуточный контроль, количество

1

 

 

 

1

В том числе: курсовой проект (работа)

-

 

-

 

 

-

контрольная работа (реферат)

-

 

1

 

 

1

 

 

 

Экзамен

 

 

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

Экзамен

 

 

Экзамен

 

 

 

 

 

 

 

Перечень видов практических занятий и контроля

-вопросы для самопроверки;

-тесты (по разделам дисциплины, тренировочные, общие);

-одна контрольная работа (для очно-заочной и заочной форм обучения);

-практические занятия – 16 часов для очной формы обучения,

8 часов для очно-заочной формы обучения;

4 часа для заочной формы обучения;

-экзамен.

6

2.Рабочие учебные материалы

2.1.Рабочая программа

(Объем дисциплины 100 часов)

Введение (2 часа)

[1], с. 9-49

Предмет и задачи дисциплины.

Предварительные сведения из теории вероятностей и математической статистики: условные распределения, функция регрессии. Коэффициент корреляции и его свойства. Выборочные ковариация и коэффициент корреляции.

Раздел 1. Парная линейная регрессия (18 часов)

[1], c. 50-81

Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Результирующий признак и объясняющий фактор, детерминированная составляющая, случайная составляющая. Сумма квадратов остатков, метод наименьших квадратов, линия регрессии, коэффициенты регрессии. Теорема Гаусса-Маркова, экономическая интерпретация коэффициентов регрессии. Коэффициент детерминации R2 и его свойства, связь коэффициента детерминации и коэффициента корреляции в парной регрессии. Статистические свойства МНК-оценок параметров парной регрессии. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии. Проверка гипотезы о наличии зависимости между объясняющим фактором и результирующим признаком по t-статистике, построение интервала для коэффициента регрессии b1. Построение доверительного интервала прогнозов в парной регрессии.

7

Раздел 2. Множественная регрессия (30 часов)

[1], с. 82-107, c. 115-128

Основные предположения классической линейной модели множественной регрессии. Метод наименьших квадратов, матричная форма записи коэффициентов множественной регрессии. Экономическая интерпретация частных коэффициентов множественной регрессии. Свойства оценок МНК. Теорема Гаусса-Маркова. Множественный коэффициент детерминации, скорректированный коэффициент детерминации. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов множественной регрессии по t-статистике. Доверительные интервалы параметров множественной регрессии. Проверка значимости уравнения регрессии в целом по F-статистике.

Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные.

Регрессии нелинейные по объясняющим переменным и нелинейные по параметрам. Индексы множественной корреляции и детерминации. Средняя ошибка аппроксимации. Коэффициент эластичности. Средний коэффициент эластичности. Степенная регрессия и сведение ее к линейной. Производственная функция Кобба-Дугласа. Кривая Филипса: уровень безработицы и темп роста заработной платы.

Раздел 3. Нарушения предпосылок классической регрессионной модели

(20 часов)

[1], с. 108-115, с. 128-132, с. 150-178

Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины и последствия гетероскедастичности. Тест Голдфельда-Квандта, тест ранговой корреляции Спирмена. Автокорреляция случайного возмущения. Авторегрессия первого порядка. Статистика Дарбина-Уотсона. Обобщенный метод наименьших квадратов.

8

Мультиколлинеарность случайного возмущения. Причины и последствия мультиколлинеарности. Матрица парных корреляций. Частные коэффициенты корреляции. Множественные коэффициенты корреляции и детерминации. Пошаговая регрессия.

Раздел 4. Временные ряды (16 часов)

[1], c. 133-150, c. 178-190

Основные компоненты временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели. Стационарные временные ряды и их характеристики. Выборочная автокорреляционная функция, выявление структуры временного ряда. Сглаживание временного ряда. Представление тренда в аналитическом виде. Прогнозирование временных рядов.

Динамические эконометрические модели. Оценивание моделей с распределенными лагами. Модели авторегрессии, интерпретация параметров. Метод инструментальных переменных.

Раздел 5. Системы одновременных уравнений (12 часов)

[1], c. 224-242

Структурная и приведенная форма модели. Проблема идентификации. Необходимое и достаточное условие идентификации модели. Модель Кейнса функции потребления. Косвенный метод наименьших квадратов. Двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.

Заключение (2 часа)

Эконометрические модели и методы представляют собой мощный инструментарий для принятия практических решений, получения новых знаний и прогнозирования в экономике в условиях стремительного развития социально-экономических процессов.

9

2.2. Тематический план дисциплины

Тематический план дисциплины для студентов очной формы обучения

 

 

-Колво часов по дневнойформе обучения

 

Виды занятий и контроля

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наименование

аудит.

ДОТ

аудит.

ДОТ

аудит.

ДОТ

Самостоятельработаная

Тесты

Контрольные работы

раздела

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

п/п

(отдельной темы)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВСЕГО

100

32

8

16

4

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

2

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.

Раздел 1. Парная линейная

18

4

1,5

4

0,5

 

 

8

 

 

 

регрессия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.1

Классическая линейная

 

2

0,5

1

 

 

 

 

 

 

 

модель парной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.2

Оценка качества модели

 

1

0,5

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.3

Прогноз по модели парной

 

1

0,5

1

 

 

 

 

 

 

 

регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.

Раздел 2. Множественная

30

10

2,5

6

2,5

 

 

9

 

 

 

регрессия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1.

Линейная модель

 

4

1

2

1

 

 

 

 

 

 

множественной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2

Оценка качества модели

 

2

1

2

1

 

 

 

 

 

2.3

Модели регрессии с

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

переменной структурой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.4

Нелинейные модели

 

2

0,5

2

0,5

 

 

 

 

 

 

регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

Раздел 3. Нарушения

20

8

2

6

1

 

 

3

 

 

 

предпосылок классической

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

регрессионной модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.1

Гетероскедастичность

 

2

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

случайного возмущения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.2

Автокорреляция случайного

 

2

0,5

2

 

 

 

 

 

 

 

возмущения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.3

Обобщенный метод

 

2

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

наименьших квадратов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.4

Мультиколлинеарность

 

2

0,5

4

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

4

Раздел 4. Временные ряды

16

4

1

 

 

 

 

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.1

Основные элементы и

 

1

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

структура временного ряда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.2

Стационарные временные

 

1

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

ряды и их характеристики

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.3

Моделирование тенденции

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

временного ряда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.4

Динамические

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

эконометрические модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

Раздел 5. Системы

12

4

1

 

 

 

 

7

 

 

 

одновременных уравнений

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.1

Основные понятия

 

2

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.2

Косвенный МНК

 

1

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.3

Двухшаговый и

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

трехшаговый МНК

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

2

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тематический план дисциплины

для студентов очно-заочной формы обучения

 

 

-Колво часов по дневнойформе обучения

 

Виды занятий и контроля

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наименование

аудит.

ДОТ

аудит.

ДОТ

аудит.

ДОТ

Самостоятельработаная

Тесты

Контрольные работы

раздела

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

п/п

(отдельной темы)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВСЕГО

100

16

24

8

12

 

 

40

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

2

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Раздел 1. Парная линейная

18

3

3

2

2

 

 

8

 

 

 

регрессия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.1

Классическая линейная

 

1

1

1

1

 

 

 

 

 

 

модель парной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.2

Оценка качества модели

 

1

1

0,5

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.3

Прогноз по модели парной

 

1

1

0,5

0,5

 

 

 

 

 

 

регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

2

Раздел 2. Множественная

30

6

8

4

6

 

 

6

 

 

 

регрессия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1

Линейная модель

 

2

2

1

2

 

 

 

 

 

 

множественной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2

Оценка качества модели

 

2

2

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.3

Модели регрессии с

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

переменной структурой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.4

Нелинейные модели

 

1

2

2

3

 

 

 

 

 

 

регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

Раздел 3. Нарушения

20

4

4

2

4

 

 

6

 

 

 

предпосылок классической

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

регрессионной модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.1

Гетероскедастичность

 

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

случайного возмущения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.2

Автокорреляция случайного

 

1

1

1

1

 

 

 

 

 

 

возмущения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.3

Обобщенный метод

 

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

наименьших квадратов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.4

Мультиколлинеарность

 

1

1

1

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

Раздел 4. Временные ряды

16

1

4

 

 

 

 

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.1

Основные элементы и

 

0,5

1

 

 

 

 

 

 

 

 

структура временного ряда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.2

Стационарные временные

 

0,5

1

 

 

 

 

 

 

 

 

ряды и их характеристики

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.3

Моделирование тенденции

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

временного ряда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.4

Динамические

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

эконометрические модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

Раздел 5. Системы

12

1

2

 

 

 

 

9

 

 

 

одновременных уравнений

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.1

Основные понятия

 

0,5

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.2

Косвенный МНК

 

0,5

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.3

Двухшаговый и

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

трехшаговый МНК

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения

 

 

-Колво часов по дневнойформе обучения

 

Виды занятий и контроля

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наименование

аудит.

ДОТ

аудит.

ДОТ

аудит.

ДОТ

Самостоятельработаная

Тесты

Контрольные работы

раздела

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

п/п

(отдельной темы)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВСЕГО

100

6

30

4

20

 

 

40

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

2

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Раздел 1. Парная линейная

18

2

6

 

4

 

 

6

 

 

 

регрессия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.1

Классическая линейная

 

1

2

 

2

 

 

 

 

 

 

модель парной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.2

Оценка качества модели

 

0,5

2

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.3

Прогноз по модели парной

 

0,5

2

 

1

 

 

 

 

 

 

регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

Раздел 2. Множественная

30

3

12

2

10

 

 

3

 

 

 

регрессия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1

Линейная модель

 

1

4

1

2

 

 

 

 

 

 

множественной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2

Оценка качества модели

 

0,5

2

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.3

Модели регрессии с

 

0,5

2

 

 

 

 

 

 

 

 

переменной структурой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.4

Нелинейные модели

 

1

4

1

4

 

 

 

 

 

 

регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

Раздел 3. Нарушения

20

1

6

2

6

 

 

5

 

 

 

предпосылок классической

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

регрессионной модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.1

Гетероскедастичность

 

0,5

2

 

 

 

 

 

 

 

 

случайного возмущения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.2

Автокорреляция случайного

 

0,5

1

 

2

 

 

 

 

 

 

возмущения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.3

Обобщенный метод

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

наименьших квадратов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13

3.4

Мультиколлинеарность

 

 

2

2

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

Раздел 4. Временные ряды

16

 

2

 

 

 

 

14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.1

Основные элементы и

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

структура временного ряда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.2

Стационарные временные

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

ряды и их характеристики

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.3

Моделирование тенденции

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

временного ряда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.4

Динамические

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

эконометрические модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

Раздел 5. Системы

12

 

2

 

 

 

 

10

 

 

 

одновременных уравнений

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.1

Основные понятия

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.2

Косвенный МНК

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.3

Двухшаговый и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

трехшаговый МНК

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

2

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.