К.: Четверта хвиля – 1997, 320 с.
ISBN: 9665290118Підручник для студентів екон. спеціальн. вищ. навч. закл
У книзі розглянуто способи та методи розв'язання економетричних задач та актуальні економетричні моделі: виробничої регресії, Кобба-Дугласа, індивідуального ринку, попиту та пропозиції, попиту на товари тривалого користування, зовнішньоекономічних відносин тощо. На основі наведеного теоретичного матеріалу розроблено лабораторний практикум розв'язання економетричних задач на ПЕОМ з використанням електронних таблиць Ехсеl.
Призначена для студентів, аспірантів, викладачів, наукових співробітників економічних спеціальностей.Зміст:
Вступ
Елементи лінійної алгебри
Матриці
Дії над матрицями
Клітинні матриці
Дії над клітинними матрицями
Блочно-діагональні матриці
Диференціальне обчислювання в матричній формі
Звичайні жорданові виключення (ЗЖВ)
Визначення рангу матриці
Розв'язування загальної системи лінійних рівнянь
Знаходження оберненої матриці
Знаходження оберненої матриці в оболонці електронних таблиць
Порядок знаходження добутку матриць в електронних таблицях Ехсеl
Розв'язування системи n лінійних рівнянь з n невідомими методом ЗЖВ
Матрична форма розв'язку системи рівнянь
Парна регресія
Статистична база економетричних моделей
Парна лінійна регресія
МНК для парної лінійної регресії
Вираження параметрів парної лінійної регресії через числові характеристики показника і фактора
Оцінки параметрів парної лінійної регресії для згрупованих даних
Коефіцієнт кореляції
Індекс кореляції (кореляційне відношення)
Дослідження рівняння регресії
Коефіцієнт еластичності
Спряжені регресії
Спрощені методи оцінки параметрів лінійної регресії
Нелінійна парна регресія
Лабораторні роботи
Множинна регресія
Оцінки параметрів множинної лінійної регресії МНК
Метод найменших квадратів у матричній формі
Коефіцієнт множинної кореляції
Надійні інтервали базисних даних та прогнозу
Коваріаційна та кореляційна матриці
Частинні коефіцієнти кореляції
Співвідношення між коефіцієнтами кореляції
Вираження оцінок параметрів регресії через числові характеристики.
Множинна лінійна регресія в стандартизованому масштабі
Матрична форма МНК для оцінки параметрів множинної лінійної регресії в стандартизованому масштабі
Мультиколінеарність
Узагальнений метод найменших квадратів
Критерій Дарбіна-Уотсона
Ітераційний метод Кокрана-Оркута
Множинні нелінійні регресії
Оцінка параметрів логістичної регресії
Оцінки параметрів регресії у вигляді многочлена
Прогноз і довірчий інтервал регресії у вигляді многочлена
Аналіз індивідуального ринку
Оцінка параметрів кривої Лаффера
Виробнича регресія
Двофакторна виробнича регресія
Гранична продуктивність і граничний продукт
Використання фіктивних факторів у множинній регресії
Лагові величини
Лабораторні роботи
Системи одночасних регресій
Система незалежних регресій
Рекурсивна модель
Непрямий метод найменших квадратів (НМНК) оцінки параметрів системи двох регресій
НМНК у матричній формі для системи двох регресій
НМНК для системи двох регресій з центрованими величинами
Непрямий метод найменших квадратів для системи з п регресій
Двокроковий метод найменших квадратів
Модифікований двокроковий метод найменших квадратів (МДМНК)
Оцінки параметрів системи п одночасних регресій МДММК
МДМНК у матричній формі
Лабораторні роботиДодатки
Література
Висновок
