Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 499744)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
"Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта."

Эконометрика (1800,00 руб.)

0   0
АвторыМхитарян В. С.
ИздательствоМ.: Проспект
Страниц384
ID632778
АннотацияРассматриваются методы и алгоритмы построения эконометрических моделей по пространственным, временным и пространственно-временным выборкам, методы оценки параметров моделей и проверки их значимости. Изложение регрессионного анализа начинается с классической двумерной и множественной линейной модели, которая в дальнейшем обобщается на условия мультиколлинеарности и нелинейности, гетероскедастичности и автокоррелированности регрессионных остатков. Рассматриваются также модели с переменной структурой, бинарного и множественного выбора, типологическая регрессия. Значительное место в учебнике отводится анализу временных рядов и системе одновременных уравнений.
Кому рекомендованоДля преподавателей, аспирантов и студентов экономических вузов, а также научных сотрудников, занимающихся применением методов эконометрики в социально-экономических исследованиях.
ISBN978-5-392-13469-4
УДК330.43(075.8)
ББК65в6я73
Эконометрика : учебник / ред.: В.С. Мхитарян .— М. : Проспект, 2014 .— 384 с. — ISBN 978-5-392-13469-4

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Рассматриваются также модели с переменной структурой, бинарного и множественного выбора, типологическая регрессия. <...> ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ОСОБЕННОСТИ ИХ ПОСТРОЕНИЯ Глава 1. <...> Эконометрические модели и особенности их построения 1.1. <...> Эконометрические модели и особенности их построения или объясняемые, которые формируются в процессе функционирования моделируемой системы и обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу. <...> Построение прогноза неизвестных индивидуальныхYX YX () значений результативных показателей по заданным значениям X объясняющих переменных. <...> Заме fX , которые являются отправной точкой при по ()и состава объясняющих перемен ()и средних T 1.2. <...> В этом случае каждому фиксированному значению XX a * соответствует случайная величина yX и объясняющие перемен ()* ные X играют роль неслучайных параметров, от которых зависит закон распределения результативного показателя, т. е. yX f X X . () () ()aCε случайных остатков было равно нулю (MX (1.3) Модель строится таким образом, чтобы математическое ожидание ε()a0), а дисперсия конеч fX не удовлетворяет ()и ^()  3 2, т. е. коэффи () (с учетом () для це лей исследования типа 2и3на следующем примере [2]. <...> Корреляционнорегрессионная зависимость имеет место тогда, когда зависит от множества неконтро y и элементы вектораXx x xk 1 2 вектор@Aподчиняется() yx x xk ,,,., 1 2 T a(, , ., ) T лируемых факторов, так что являются случайными величинами по своей физической сущности. <...> Теоретически наиболее разработан случай, когда kC1 мерному нормальному закону распределения вероятностей. <...> Именно знание ковариационной матрицы позволяет анализировать ха рактеристики случайного рассеивания и статистической взаимосвязи (кор релированности) компонент анализируемого многомерного признака. <...> В дальнейшем мы рассмотрим частную, но наиболее часто встречае мую в экономической практике модель корреляционного анализа, осно 12 a(, , ., ) подчиняется kмерному нормальному закону распреде ления <...>
Эконометрика.pdf
Стр.2
Стр.378
Стр.379
Стр.380
Эконометрика.pdf
УДК 330.43(075.8) ББК 65â6ÿ73 Ý40 Электронные версии книг на сайте www.prospekt.org Авторы: Â. Ñ. Мхитарян — ä-ð ýêîí. íàóê, ïðîô. (ïðåäèñëîâèå, ãë. 1, 2, 3, ðàçä. 5.1); Ì. Þ. Архипова — êàíä. ýêîí. íàóê, äîö. (ãë. 7, 9, ðàçä. 5.3 и 5.5); Â. À. Балаш — ä-ð ýêîí. íàóê, ïðîô., ÷ë.-êîðð. РАЕН (ãë. 6); Î. Ñ. Балаш — êàíä. ýêîí. íàóê, äîö. (ãë. 8); Ò. À. Дуброва — ä-ð ýêîí. íàóê, ïðîô. (ãë. 10); Â. Ï. Сиротин — êàíä. òåõí. наук (ãë. 4, 11, ðàçä. 5.2 и 5.4). Рецензенты: Кафедра статистики и эконометрики Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов (заведующая кафедрой — чл.-корр. РАН, ä-ð ýêîí. íàóê, ïðîô. È. È. Åëèñååâà); Н. Ш. Кремер — проф., заведующий кафедрой высшей математики Всероссийского заочного финансово-экономического института. Ý40 Эконометрика: учебник / под ред. д-ра экон. наук, проф. Â. Ñ. Мхитаряна. — Москва : Ïðîñïåêò, 2014. — 384 ñ. ISBN 978-5-392-13469-4 Рассматриваются методы и алгоритмы построения эконометрических моделей по пространственным, временным и пространственно-временным выборкам, методы оценки параметров моделей и проверки их значимости. Изложение регрессионного анализа начинается с классической двумерной и множественной линейной модели, которая в дальнейшем обобщается на условия мультиколлинеарности и нелинейности, гетероскедастичности и автокоррелированности регрессионных остатков. Рассматриваются также модели с переменной структурой, бинарного и множественного выбора, типологическая регрессия. Значительное место в учебнике отводится анализу временных рядов и системе одновременных уравнений. Для преподавателей, аспирантов и студентов экономических вузов, а также научных сотрудников, занимающихся применением методов эконометрики в социально-экономических исследованиях. УДК 330.43(075.8) ББК 65â6ÿ73 Учебное издание Мхитарян Владимир Сергеевич и др. ЭКОНОМЕТРИКА Учебник Оригинал-макет подготовлен компанией ООО «Оригинал-макет» www.o-maket.ru; òåë.: (495) 726-18-84 Санитарно-эпидемиологическое заключение ¹ 77.99.60.953.Ä.004173.04.09 от 17.04.2009 ã. Подписано в печать 01.08.10. Формат 60 ƀ 901/16. Печать îôñåòíàÿ. Ïå÷. ë. 24,0. Тираж 1000 ýêç. Заказ ¹ 2664. ООО «Проспект» 111020, ã. Ìîñêâà, óë. Áîðîâàÿ, ä. 7, ñòð. 4. Отпечатано в ОАО «Областная типография «Печатный двор» 432049, ã. Ульяновск, óë. Пушкарева, 27. W UVSQWP IQRTWR © Коллектив àâòîðîâ, 2014 © ООО «Ïðîñïåêò», 2014
Стр.2
ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие..................................................................................................3 Глава 1. Эконометрические модели и особенности их построения ........5 1.1. Основные этапы построения моделей .................................5 1.2. Особенности выбора вида эконометрической модели и входящих в нее факторов ...................................................7 1.3. Место корреляционного анализа в эконометрическом моделировании .................................10 1.4. Основы регрессионного анализа ........................................23 1.5. Вопросы для самопроверки ................................................28 Глава 2. Простейшая линейная модель регрессии .................................30 2.1. Оценивание параметров регрессии ....................................30 2.2. Определение интервальной оценки для β0 2.3. Определение интервальной оценки и проверка значимости β1 ......................................................................34 2.4. Определение интервальной оценки для условного математического ожидания ................................................37 2.5. Модель регрессии в случае двумерной нормальной генеральной совокупности .................................................40 2.6. Вопросы для самопроверки ................................................43 2.7. Задачи и тесты .....................................................................44 Глава 3. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР)...................................................................................48 3.1. Нахождение оценки уравнения регрессии.........................48 3.2. Проверка значимости уравнения регрессии ......................54 3.3. Доверительные интервалы для параметров линейной модели..................................................................................58 3.4. Регрессионный анализ фондоотдачи .................................60 3.5. Вопросы для самопроверки ................................................67 3.6. Задачи и тесты .....................................................................67 Глава 4. Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности..............................................................72 4.1. Виды мультиколлинеарности и ее последствия.................72 4.2. Построение регрессионной модели в условиях мультиколлинеарности без изменения состава регрессоров ..........................................................................75 4.3. Отбор наиболее информативных признаков для включения в модель......................................................77 ........................32
Стр.378
Оглавление 379 4.4. Переход к ортогонализованным признакам как радикальный метод борьбы с мультиколлинеарностью ....79 4.5. Вопросы для самопроверки ................................................92 Глава 5. Обобщенная линейная модель регрессии.................................93 5.1. Нарушения предпосылок построения классической линейной модели. Обобщенный метод наименьших квадратов .............................................................................93 5.2. Линейная регрессионная модель в условиях гетероскедастичности остатков. Взвешенный метод наименьших квадратов........................................................95 5.3. Линейная регрессионная модель с коррелированными остатками .......................................100 5.4. Примеры ............................................................................107 5.5. Задачи и тесты....................................................................115 5.6. Вопросы для самопроверки...............................................119 Глава 6. Эконометрические модели с переменной структурой ...........120 6.1. Причины изменчивости структуры модели .....................120 6.2. Регрессионные модели с фиктивными переменными.....121 6.3. Построение регрессионной модели по панельным данным ...............................................................................133 6.4. Задачи и тесты....................................................................168 6.5. Вопросы для самопроверки...............................................177 Глава 7. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация ...............178 7.1. Линеаризация нелинейных моделей ................................180 7.2. Гармонический анализ......................................................191 7.3. Методы нелинейной оптимизации...................................200 7.4. Выбор формы модели. Подбор линеаризующего преобразования (подход Бокса—Кокса) ..........................201 7.5. Виды ошибок спецификации............................................204 7.6. Преобразование случайного отклонения .........................208 7.7. Схема анализа нелинейных эконометрических зависимостей .....................................................................209 7.8. Задачи и тесты....................................................................210 7.9. Вопросы для самопроверки ..............................................214 Глава 8. Регрессионные модели с бинарными результативными показателями............................................................................216 8.1. Логит и пробитмодели....................................................216 8.2. Модели множественного выбора......................................233 8.3. Тобитмодель.....................................................................236 8.4. Задачи и тесты....................................................................251 8.5. Вопросы для самопроверки ..............................................254
Стр.379
380 Оглавление Глава 9. Типологическая регрессия.......................................................256 9.1. Методы построения типологических групп .....................258 9.2. Функционалы качества разбиения ...................................264 9.3. Иерархические кластерпроцедуры..................................264 9.4. Примеры ............................................................................265 9.5. Задачи и тесты....................................................................278 9.6. Вопросы для самопроверки ..............................................283 Глава 10. Анализ временных рядов и прогнозирование.........................284 10.1. Введение в анализ временных рядов................................284 10.2. Применение скользящих средних для сглаживания временных рядов ...............................................................288 10.3. Аналитическое выравнивание временных рядов. Прогнозирование тенденции развития с помощью моделей кривых роста .......................................................297 10.4. Cтатистический анализ и прогнозирование сезонных колебаний..........................................................306 10.5. Использование адаптивных методов при краткосрочном прогнозировании.....................................314 10.6. Прогнозирование с помощью моделей авторегрессии — проинтегрированного скользящего среднего (моделей ARIMA) .........................325 10.7. Задачи и тесты...................................................................336 10.8. Контрольные вопросы......................................................339 Глава 11. Системы одновременных уравнений ......................................341 11.1. Виды и формы систем регрессионных уравнений ..........341 11.2. Идентифицируемость систем регрессионных уравнений ..........................................................................345 11.3. Методы оценивания параметров систем регрессионных уравнений.................................................347 11.4. Пример идентификации эконометрической модели рынка рекламы ..................................................................352 11.5. Вопросы для самопроверки..............................................355 Приложение. Математикостатистические таблицы...............................356 Литература .................................................................................................376
Стр.380