Пособие состоит из двенадцати глав и лабораторного практикума. В первой главе освещены история возникновения эконометрики и предмет ее исследований. Во второй главе изучается парная регрессия и классические предпосылки использования метода наименьших квадратов (МНК). Множественная регрессия на базе матричного анализа рассматривается в третьей главе. Здесь подробно изучаются вопросы проверки адекватности модели и прогнозирования. Особое внимание уделено случаю мультиколлинеарности объясняющих переменных и моделям с переменной структурой. В четвертой главе изучаются модели с наличием гетероскедастичности в ошибках наблюдений, подходы к решению проблемы гетероскедастичности. Главы пятая и шестая посвящены первичному анализу временных рядов. В пятой главе рассматриваются вопросы выделения линейного и нелинейного тренда, а в шестой главе – адаптивные модели сглаживания временного ряда. В седьмой главе изучаются методы идентификации системы одновременных уравнений на основе косвенного и двухшагового метода наименьших квадратов. Краткий обзор понятий структурного моделирования приведен в восьмой главе. Остальные главы посвящены построению эконометрических моделей временных рядов. В девятой главе изучается вспомогательный материал по теории разностных уравнений. В десятой главе изучаются эконометрические модели Бокса-Дженкинса. В одиннадцатой главе изучаются временные ряды с изменяющейся условной дисперсией. В двенадцатой главе поднимаются вопросы связанные с ложной регрессией, коинтеграцией временных рядов и построение моделей долгосрочной тенденции с коррекцией ошибок.
Лабораторный практикум состоит из семи лабораторных работ отражающих содержание основных глав пособия.
Изложение материала сопровождается контрольными вопросами, примерами, задачами.
Оглавление.
Введение
Сущность и история возникновения эконометрики
О предмете исследований эконометрики
Об этапах развития эконометрики
Контрольные вопросы к главе 1
Парный регрессионный анализ
Основные понятия регрессионного анализа
Регрессия по методу МНК
Предположения и проверка адекватности уравнения регрессии
Точечный и интервальный прогнозы по уравнению парной регрессии
Контрольные вопросы и варианты контрольной работы «Парный регрессионный анализ»
Лабораторная работа № 1 «Модель парной линейной регрессии»Множественная регрессия
Постановка задачи
МНК- модель
Оценки математического ожидания и ковариаций МНК- коэффициентов модели
Оценка качества модели
Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии и проверка гипотезы об их значимости
Доверительный интервал для функции регрессии и для индивидуальных значений зависимой переменной
Выбор наилучшего набора переменных. Частный коэффициент корреляции
Процедура шаговой регрессии
Проблема мультиколлинеарности факторов
Метод главных компонент
Линейные регрессионные модели с фиктивными переменными
Пример использования фиктивной переменной для повышения качества прогнозов при использовании оперативной информации в период уборки урожая
Тест Г. Чоу для проверки структурных изменений модели
Выбор модели оптимальной сложности. Тесты Акайка и Шварца
Контрольные вопросы к главе 3
Лабораторная работа № 2 «Модель множественной линейной регрессии»
Лабораторная работа № 3 «Мультиколлинеарность. Отбор наиболее существенных объясняющих переменных в регрессионной модели»
Лабораторная работа № 4 «Фиктивные переменные во множественной регрессии»[b]Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
Определение гетероскедастичности модели
Тестирование гетероскедастичности
Последствия гетероскедастичности
Подходы к решению проблемы гетероскедастичности
Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Теорема Айткена и обобщенный метод наименьших квадратов
Контрольные вопросы к главе 4Методологические вопросы прогнозирования временных рядов
Принципы разработки прогнозов
Анализ и моделирование временных рядов
Коррелограмма и ее применение
Выделение тренда в случае нестационарного временного ряда
Автокорреляция остатков
Лабораторная работа № 5 «Исследование временного ряда»
Гармонический анализ временных рядов
Контрольные вопросы к главе 5Сглаживание временных рядов
Линейные фильтры
Простая скользящая средняя
Методы взвешенных скользящих средних
Простое экспоненциальное сглаживание
Лабораторная работа № 6 Сглаживание временного ряда
Элементы диалога в модуле ПП STATISTICA – Анализ временных рядов. Прогнозирование
Контрольные вопросы к главе 6
Лабораторная работа № 7 «Сглаживание временных рядов в пакете STATISTICA»Одновременные уравнения. Методы идентификации
Уравнения со случайными объясняющими переменными
Метод инструментальных переменных
Структурная и приведенная формы системы одновременных уравнений
Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов и проблема идентифицируемости
Контрольные вопросы и упражнения к главе
Моделирование структурными уравнениями
Обзор основных понятий
Идеи, лежащие в основе структурного моделирования
Моделирование структурными уравнениями и диаграммы путей
Контрольные вопросы к главе 8Разностные уравнения и их решение
Уравнения первого и второго порядков
Системы разностных уравнений более высокого порядка
Потребление и инвестиции
Контрольные вопросы к главе 9Стационарные временные ряды, модели авторегрессии-скользящего среднегоОсновные определения
Тесты проверки стационарности временного ряда
Процессы авторегрессии- скользящего среднего
Условия стационарности для АРСС(p, q) процесса
Автокорреляционные функции
Построение АРСС-моделей
Селекция моделей АРСС
Алгоритм выбора модели оптимальной сложности для временного ряда в классе АРСС(p, q)-моделей
Учет сезонности в модели
Контрольные вопросы к главе 10Временные ряды с высокой изменчивостью.
Авторегрессионые условно - гетероскедастические модели
Обобщенные авторегрессионые условно
гетероскедастические модели (ОАРУГ - модели)
АРУГ-М модели
ММП - оценивание ОАРУГ и АРУГ - М моделей
Контрольные вопросы к главе 11Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
Проблема обнаружения ложной корреляции в данных
Краткосрочные модели, коинтеграция и механизм корректировки ошибок.
Контрольные вопросы к главе 12
Приложение 1.
Элементы линейной алгебры: основные понятия и факты.
Приложение 2.
Элементы теории вероятностей и математической статистики: основные понятия и факты.
Приложение 3
Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов
Приложение 4
Критические точки распределения Стьюдента
Приложение 5
Критические точки распределения Фишера
Заключение
Литература
Учебные материалы по эконометрике на английском языке в Интернете.
