Startrate. Ökonometrisch

Das Lehrbuch enthält eine systematische Präsentation der Grundlagen der Ökonometrie und ist auf der Grundlage von Vorträgen geschrieben, die die Autoren seit einigen Jahren in der russischen Wirtschaftsschule und höherer Wirtschaftsschule gelesen haben. Lineare Regressionsmodelle werden im Detail untersucht (Mindestens Quadrate-Methode, Hypothesen, Heterosduktion, Autokorrelationsfehler, Modellspezifikation). Einzelne Kapitel sind den Systemen gleichzeitiger Gleichungen, der maximal wahrheitsgemäßen Methode in Regressionsmodellen, Modellen mit diskreten und begrenzten abhängigen Variablen gewidmet.
In der sechsten Ausgabe des Buches fügte drei neue Kapitel hinzu. Der Leiter der "Panel-Daten" ergänzt das Buch in einer vollständigen Liste von Themen, die traditionell in modernen basischen ökonometrischen Kursen enthalten sind. In Kapitel "Pre-Testing" und "Econometrische Finanzmärkte" werden auch hinzugefügt, was für diejenigen nützlich sein wird, die an theoretischen und angewandten Aspekten der Ökonometrie interessiert sind. Die Anzahl der Übungen wird erheblich erhöht. Aktivierte Übungen mit realen Daten, die dem Leser auf der Buchseite zur Verfügung stehen.
Für Studierende, Doktoranden, Lehrer sowie angewandte Wirtschafts- und Finanzspezialisten

6. Ed., Pererab. und hinzufügen. - M.: Fall, 2004. - 576 mit

Format: PDF / ZIP
Größe: 21,5 MB
Tutorial herunterladen.:

Inhaltsverzeichnis
Eröffnungswort 10.
Vorwort zur ersten Ausgabe 13
Vorwort an die dritte Ausgabe 18
Vorwort zur sechsten Ausgabe 23
1. EINLEITUNG 26.
1.1. Modelle 26.
1.2. Arten von Modellen 28.
1.3. Datentypen 30.
2. DAMP-REGRESSION-Modell 32
2.1. Kreiseinstellung 32.
2.2. Methode von mindestens Quadraten (MNC) 34
2.3. Lineares Regressionsmodell mit zwei Variablen 38
2.4. Theorem Gauss Markov. Evaluierungsdispersionsfehler A2 41
2.5. Statistische Eigenschaften von MNK-Schätzungen der Regressionsparameter. Überprüfen Sie die Hypothese B \u003d BO-Trust-Intervalle für Regressionskoeffizienten 46
2.6. Analyse der Variation der abhängigen Variablen in der Regression. Bestimmungskoeffizient Y2 51
2.7. Schätzung der maximalen Erschwinglichkeit der Regressionskoeffizienten 55
Übungen 58.
3. Multiple Regressionsmodell 67
3.1. Grundlegende Hypothese 68.
3.2. Am wenigsten quadratische Methode. Theorem Gaussa Markova 69
3.3. Statistische Eigenschaften der MNK-Schätzungen 72
3.4. Analyse der Variation der abhängigen Variablen in der Regression. R2-Koeffizienten und eingestellte R ^, 74
3.5. Hypothesen prüfen. Vertrauensintervalle und Vertrauensbereiche 78 "
Übungen 88.
4. Verschiedene Aspekte mehrerer Regression 108
4.1. Multicollarity 109;
4.2. Fiktive Variablen 112.
4.3. Private Korrelation 118.
4.4. Modellspezifikation 124.
Übungen 135.
5. Einige Verallgemeinerungen mehrerer Regression 148
5.1. Stochastische Regresse 149.
5.2. Die generische Methode von kleinsten Quadraten .... 154
5.3. Verfügbare generalisierte Methode der kleinsten Quadrate 160
Übungen 163.
6. Heterosedalismus und Zeitkorrelation 167
6.1. Heterosdastizität 168.
6.2. Korrelation nach der Zeit 184
Übungen 192.
7. Prognose in Regressionsmodellen 204
7.1. Bedingungslose Prognose 205.
7.2. Bedingte Prognose 208.
7.3. Prognose in Gegenwart von AUTORorganfehlern 209
Übungen 211.
acht. Werkzeugvariablen 212.
8.1. Schätzungsreichtum mit Instrumentalvariablen 213
8.2. Wirkung von Messfehlern 214
8.3. Zwei-Hilfe-Methode von mindestens Quadraten ... 215
8.4. Test Hausman 217.
Übungen 218.
9. Regressionsgleichungen 220-Systeme
3.1. Äußerliche nicht verwandte Gleichungen 221
9.1. Systeme der gleichzeitigen Gleichungen 224
Übungen 241.
10. Methode des maximalen Glaubens an Regressionsmodelle 244
10.1. EINLEITUNG 245.
10.2. Mathematisches Gerät 246.
10.3. Bewertung der maximalen Wahrhaftigkeit der Parameter der multidimensionalen Normalverteilung. . 248.
10.4. Eigenschaften von maximalen Wahrheitsschätzungen. 249.
10.5. Beurteilung der maximalen Wahrheit im linearen Modell 250
10.6. Überprüfen Sie Hypothesen im linearen Modell, i 253
10.7. Überprüfen Sie Hypothesen im linearen Modell, II 257
10.8. Nichtlineare Einschränkungen 258.
Übungen 260.
11. Temporäre Reihen 264
11.1. Modelle der verteilten Verzögerungen 266
11.2. Dynamische Modelle 268.
11.3. Einzelne Wurzeln und Co-Integration 276
11.4 Boxenjenkins (Arima) 28
11.5. Garch Modell 3.
Übungen 3J.
12. Diskrete abhängige Variablen und zensierte Proben 3
12.1. Modelle der binären und mehreren Auswahl ... 3!
12.2. Modelle mit getrimmten und zensierten Proben 3.
Übungen 3;
13. Paneldaten 31
13.1 Einleitung 3.
13.2. Bezeichnungen und Hauptmodelle 3
13.3. Modell mit festem Effekt 3
13.4. Modell mit zufälliger Wirkung 31
13.5. Qualitätsanpassung Z1.
13.6. Wählen Sie Modell 3 "
13.7. Dynamische Modelle 3.
13.8. Binäre Auswahlmodelle mit Paneldaten 3
13.9. Generischer Muttermodus 3
Übungen 39.
14. Vorläufige Prüfung: Einführung 39
14.1. EINLEITUNG 3!
14.2. Einstellen des Problems 40.
14.3. Hauptergebnis 40 "
14.4. Pretest-Ration 4 $
14.5. Wals-Score 40
14.6. Äquivalenzsheorem 4.
14.7. Vorprüfung und der Effekt der "Errichtung" 407
14.8. Der Effekt der "Ermittlung". Ein Hilfsparameter 412
14.9. Auswahl des Modells: Von Total to Privat und von Privat bis insgesamt 415
14.10. Der Effekt der "Ermittlung". Zwei Hilfsparameter 419
11. Vorhersage und Vor-Test 425
.12. Verallgemeinerungen 429.
13. Andere Fragen 432
Übungen 434.
15. Finanzmarktökonometrie 435
11.5.1. EINLEITUNG 436.
15.2. Hypothese der Wirksamkeit des Finanzmarktes. . . 438.
15.3. Optimierung des Wertpapierportfolios 446
15.4. Testen Sie die Einbeziehung neuer Vermögenswerte in ein effektives Portfolio 450
15.5. Optimales Portfolio in Anwesenheit eines risikofreien Assets 456
15.6. Finanzielle Bewertungsmodelle 461
Übungen 471.
16. Aussichten für Ökonometrie 472
1,6.1. EINLEITUNG 472.
16.2. Was macht eigentlich ein Ökonometries? .... 473.
16.3. Ökonometrie und Physik 474
16.4. Ökonometrie und mathematische Statistiken. . . 475.
16.5. Theorie und Praxis 476
16.6. Econometrische Methode 477.
16.7. Schwache Verbindung 480.
1.6.8. Aggregation 481.
16.9. Wie benutzt man andere Werke 481?
16.10. Schlussfolgerung 482.
Anwendung la. Lineare Algebra 484.
1. Vektorraum 484
2. Vektorraum LP 485
3. Lineare Abhängigkeit 485
4. Linearer Unterraum 486
5. Basis Bemaßung 486.
6. Lineare Betreiber 487
7. Matrix 488.
8. Operationen mit Matrizen 489
9. Matrix Invarianten: Trail, Determinant 492
10. Rang Matrix 494
11. Reverse Matrix 495
12. Lineare Gleichungen 496 Systeme
13. Eulen und Vektoren 496
14. Symmetrische Matrizen 498
15. Positiv definierte Matrizen 500
16. IDMPotent Matrizen 502
17. Blockmatrizen 503
18. Herstellung der Krakera 504
19. Differenzierung nach dem Vektorargument. . 505.
Übungen 507.
Anwendung MS. Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik 509
1. Zufällige Variablen Zufällige Vektoren 509
2. Bedingte Verteilungen 516
3. Einige Sonderverteilungen 518
4. Multidimensionale Normalverteilung 524
5. Das Gesetz der großen Zahlen. Zentraler Grenzwertsatz 528
6 Grundkonzepte und Ziele der mathematischen Statistik 531
7. Bewertung der Parameter 533
8. Hypothese prüfen 539
Anhang EP. Überblick über ökonometrische Pakete 542
1. Der Ursprung der Pakete. Windows-Version Grafiken 543.
2. Über einige Pakete 544
3. Praktische Berufserfahrung 546
Anhang Kunst. Kurzes Englisch-Russisch-Deutsch für Begriffe 547
Die Anwendung ist. Tische 555.
Literatur 561.
Subjekt 570.

6. Ed., Pererab. und hinzufügen. - M.: Fall, 2004. - 576 p.

In der sechsten Ausgabe des Buches fügte drei neue Kapitel hinzu. Der Leiter der "Panel-Daten" ergänzt das Buch in einer vollständigen Liste von Themen, die traditionell in modernen basischen ökonometrischen Kursen enthalten sind. In Kapitel "Pre-Testing" und "Econometrische Finanzmärkte" werden auch hinzugefügt, was für diejenigen nützlich sein wird, die an theoretischen und angewandten Aspekten der Ökonometrie interessiert sind. Die Anzahl der Übungen wird erheblich erhöht. Aktivierte Übungen mit realen Daten, die dem Leser auf der Buchseite zur Verfügung stehen.

Für Studierende, Doktoranden, Lehrer sowie angewandte Wirtschafts- und Finanzspezialisten

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Inhaltsverzeichnis
Eröffnungswort 10.
Vorwort zur ersten Ausgabe 13
Vorwort an die dritte Ausgabe 18
Vorwort zur sechsten Ausgabe 23
1. EINLEITUNG 26.
1.1. Modelle 26.
1.2. Arten von Modellen 28.
1.3. Datentypen 30.
2. DAMP-REGRESSION-Modell 32
2.1. Kreiseinstellung 32.
2.2. Methode von mindestens Quadraten (MNC) 34
2.3. Lineares Regressionsmodell mit zwei Variablen 38
2.4. Theorem Gauss Markov. Evaluierungsdispersionsfehler A2 41
2.5. Statistische Eigenschaften von MNK-Schätzungen der Regressionsparameter. Überprüfen Sie die Hypothese B \u003d BO-Trust-Intervalle für Regressionskoeffizienten 46
2.6. Analyse der Variation der abhängigen Variablen in der Regression. Bestimmungskoeffizient Y2 51
2.7. Schätzung der maximalen Erschwinglichkeit der Regressionskoeffizienten 55
Übungen 58.
3. Multiple Regressionsmodell 67
3.1. Grundlegende Hypothese 68.
3.2. Am wenigsten quadratische Methode. Theorem Gaussa Markova 69
3.3. Statistische Eigenschaften der MNK-Schätzungen 72
3.4. Analyse der Variation der abhängigen Variablen in der Regression. R2-Koeffizienten und eingestellte R ^, 74
3.5. Hypothesen prüfen. Vertrauensintervalle und Vertrauensbereiche 78 "
Übungen 88.
4. Verschiedene Aspekte mehrerer Regression 108
4.1. Multicollarity 109;
4.2. Fiktive Variablen 112.
4.3. Private Korrelation 118.
4.4. Modellspezifikation 124.
Übungen 135.
5. Einige Verallgemeinerungen mehrerer Regression 148
5.1. Stochastische Regresse 149.
5.2. Die generische Methode von kleinsten Quadraten .... 154
5.3. Verfügbare generalisierte Methode der kleinsten Quadrate 160
Übungen 163.
6. Heterosedalismus und Zeitkorrelation 167
6.1. Heterosdastizität 168.
6.2. Korrelation nach der Zeit 184
Übungen 192.
7. Prognose in Regressionsmodellen 204
7.1. Bedingungslose Prognose 205.
7.2. Bedingte Prognose 208.
7.3. Prognose in Gegenwart von AUTORorganfehlern 209
Übungen 211.
acht. Werkzeugvariablen 212.
8.1. Schätzungsreichtum mit Instrumentalvariablen 213
8.2. Wirkung von Messfehlern 214
8.3. Zwei-Hilfe-Methode von mindestens Quadraten ... 215
8.4. Test Hausman 217.
Übungen 218.
9. Regressionsgleichungen 220-Systeme
3.1. Äußerliche nicht verwandte Gleichungen 221
9.1. Systeme der gleichzeitigen Gleichungen 224
Übungen 241.
10. Methode des maximalen Glaubens an Regressionsmodelle 244
10.1. EINLEITUNG 245.
10.2. Mathematisches Gerät 246.
10.3. Bewertung der maximalen Wahrhaftigkeit der Parameter der multidimensionalen Normalverteilung. . 248.
10.4. Eigenschaften von maximalen Wahrheitsschätzungen. 249.
10.5. Beurteilung der maximalen Wahrheit im linearen Modell 250
10.6. Überprüfen Sie Hypothesen im linearen Modell, i 253
10.7. Überprüfen Sie Hypothesen im linearen Modell, II 257
10.8. Nichtlineare Einschränkungen 258.
Übungen 260.
11. Temporäre Reihen 264
11.1. Modelle der verteilten Verzögerungen 266
11.2. Dynamische Modelle 268.
11.3. Einzelne Wurzeln und Co-Integration 276
11.4 Boxenjenkins (Arima) 28
11.5. Garch Modell 3.
Übungen 3J.
12. Diskrete abhängige Variablen und zensierte Proben 3
12.1. Modelle der binären und mehreren Auswahl ... 3!
12.2. Modelle mit getrimmten und zensierten Proben 3.
Übungen 3;
13. Paneldaten 31
13.1 Einleitung 3.
13.2. Bezeichnungen und Hauptmodelle 3
13.3. Modell mit festem Effekt 3
13.4. Modell mit zufälliger Wirkung 31
13.5. Qualitätsanpassung Z1.
13.6. Wählen Sie Modell 3 "
13.7. Dynamische Modelle 3.
13.8. Binäre Auswahlmodelle mit Paneldaten 3
13.9. Generischer Muttermodus 3
Übungen 39.
14. Vorläufige Prüfung: Einführung 39
14.1. EINLEITUNG 3!
14.2. Einstellen des Problems 40.
14.3. Hauptergebnis 40 "
14.4. Pretest-Ration 4 $
14.5. Wals-Score 40
14.6. Äquivalenzsheorem 4.
14.7. Vorprüfung und der Effekt der "Errichtung" 407
14.8. Der Effekt der "Ermittlung". Ein Hilfsparameter 412
14.9. Auswahl des Modells: Von Total to Privat und von Privat bis insgesamt 415
14.10. Der Effekt der "Ermittlung". Zwei Hilfsparameter 419
11. Vorhersage und Vor-Test 425
.12. Verallgemeinerungen 429.
13. Andere Fragen 432
Übungen 434.
15. Finanzmarktökonometrie 435
11.5.1. EINLEITUNG 436.
15.2. Hypothese der Wirksamkeit des Finanzmarktes. . . 438.
15.3. Optimierung des Wertpapierportfolios 446
15.4. Testen Sie die Einbeziehung neuer Vermögenswerte in ein effektives Portfolio 450
15.5. Optimales Portfolio in Anwesenheit eines risikofreien Assets 456
15.6. Finanzielle Bewertungsmodelle 461
Übungen 471.
16. Aussichten für Ökonometrie 472
1,6.1. EINLEITUNG 472.
16.2. Was macht eigentlich ein Ökonometries? .... 473.
16.3. Ökonometrie und Physik 474
16.4. Ökonometrie und mathematische Statistiken. . . 475.
16.5. Theorie und Praxis 476
16.6. Econometrische Methode 477.
16.7. Schwache Verbindung 480.
1.6.8. Aggregation 481.
16.9. Wie benutzt man andere Werke 481?
16.10. Schlussfolgerung 482.
Anwendung la. Lineare Algebra 484.
1. Vektorraum 484
2. Vektorraum LP 485
3. Lineare Abhängigkeit 485
4. Linearer Unterraum 486
5. Basis Bemaßung 486.
6. Lineare Betreiber 487
7. Matrix 488.
8. Operationen mit Matrizen 489
9. Matrix Invarianten: Trail, Determinant 492
10. Rang Matrix 494
11. Reverse Matrix 495
12. Lineare Gleichungen 496 Systeme
13. Eulen und Vektoren 496
14. Symmetrische Matrizen 498
15. Positiv definierte Matrizen 500
16. IDMPotent Matrizen 502
17. Blockmatrizen 503
18. Herstellung der Krakera 504
19. Differenzierung nach dem Vektorargument. . 505.
Übungen 507.
Anwendung MS. Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik 509
1. Zufällige Variablen Zufällige Vektoren 509
2. Bedingte Verteilungen 516
3. Einige Sonderverteilungen 518
4. Multidimensionale Normalverteilung 524
5. Das Gesetz der großen Zahlen. Zentraler Grenzwertsatz 528
6 Grundkonzepte und Ziele der mathematischen Statistik 531
7. Bewertung der Parameter 533
8. Hypothese prüfen 539
Anhang EP. Überblick über ökonometrische Pakete 542
1. Der Ursprung der Pakete. Windows-Version Grafiken 543.
2. Über einige Pakete 544
3. Praktische Berufserfahrung 546
Anhang Kunst. Kurzes Englisch-Russisch-Deutsch für Begriffe 547
Die Anwendung ist. Tische 555.
Literatur 561.
Subjekt 570.

UDC 330.43 (075.8)
BBK 65V6я73.

Magnus ya.r., Katyshev P.K., Recents A.a.
Ökonometrie. Startkurs: Studien. - 8. ed., Tat. - m .:, 2007. - 504 p.

ISBN 978-5-7749-0473-0.

Das Kapitel "Panel Data" ergänzt das Buch in einer vollständigen Liste der Themen, die traditionell in modernen Basis von Ökonometries enthalten sind. Die Kapitel "Pre-Testing" und "Financial Market Econometrics" werden für diejenigen nützlich sein, die an theoretischen und angewandten Aspekten der Ökonometrie interessiert sind. Die Anzahl der Übungen wird erheblich erhöht. Aktivierte Übungen mit realen Daten, die dem Leser auf der Buchseite zur Verfügung stehen.

Für Studierende, Doktoranden, Lehrer sowie Experten in der angewandten Wirtschaft und Finanzen.

Name: Ökonometrischer - Initialenkurs.

Ökonometrie (zusammen mit Mikroökonomie und Makroökonomie) gehört zu den grundlegenden Disziplinen der modernen Wirtschaftsbildung. Was ist Ökonometrie? Wenn Sie sich mit Live, entwickeln, entwickeln, verursacht er immer Schwierigkeiten, wenn Sie versuchen, eine kurze Beschreibung des Subjekts und der Methoden zu erteilen. Ist es möglich zu sagen, dass ökonometrisch die Wissenschaft der wirtschaftlichen Dimensionen ist, da der Name schon sagt? Natürlich ist es möglich, aber dann entsteht die Frage, was sinnvoll ist, in den Begriff "wirtschaftliche Abmessungen" zu investieren. Dies ist ähnlich, wie man Mathematik als Wissenschaft der Zahlen identifiziert. Daher versuche nicht, dieses Problem näher zu entwickeln, geben wir den Anweisungen der anerkannten Behörden in der Wirtschaft und der ökonometrischen Erklärung an.

1. Einleitung
1.1. Modelle
1.2. Arten von Modellen
1.3. Datentypen
2. Modell der gepaarten Regression
2.1. Kreuzungsanpassung
2.2. Methode von kleinsten Quadraten (MNC)
2.3. Lineares Regressionsmodell mit zwei Variablen
2.4. Theorem Gauss Markova. Evaluierungsfehlerdispersion A2
2.5. Statistische Eigenschaften von MNK-Schätzungen der Regressionsparameter. Überprüfen der Hypothese B \u003d BO-Trust-Intervalle für Regressionskoeffizienten
2.6. Analyse der Variation der abhängigen Variablen in der Regression. Der Bestimmungskoeffizient Y2.
2.7. Bewertung der maximalen Wahrscheinlichkeit von Regressionskoeffizienten
Übungen
3. Multiple Regressionsmodell
3.1. Grundhypothese.
3.2. Am wenigsten quadratische Methode. Theorem Gauss Markova.
3.3. Statistische Eigenschaften von MNK-Schätzungen
3.4. Analyse der Variation der abhängigen Variablen in der Regression. R2-Koeffizienten und eingestelltes R
3.5. Hypothesen prüfen. Vertrauensintervalle und Vertrauensbereiche
Übungen
4. Verschiedene Aspekte mehrerer Regression
4.1. Multicollinarity.
4.2. Fiktive Variablen
4.3. Private Korrelation
4.4. Modellspezifikation
Übungen
5. Einige Verallgemeinerungen mehrerer Regression
5.1. Stochastische Regressoren
5.2. Verallgemeinerte Methode der klassisten Quadrate
5.3. Erschwingliche generische Methode von kleinsten Quadraten
Übungen
6. Heterosedalismus und Zeitkorrelation
6.1. Heterosedastastisch
6.2. Korrelation in der Zeit.
Übungen
7. Prognose in Regressionsmodellen
7.1. Bedingungslose Prognose.
7.2. Bedingte Prognose.
7.3. Prognose in Gegenwart von AUTORorganfehlern
Übungen
8. Instrumentalvariablen
8.1. Die Konsistenz von Schätzungen mit Instrumentalvariablen
8.2. Wirkung von Messfehlern
8.3. Dual-Step-Methode der kleinsten Quadrate
8.4. Test Hausman.
Übungen
9. Regressionsgleichungen
3.1. Äußerliche nicht verwandte Gleichungen
9.1. Systeme der gleichzeitigen Gleichungen
Übungen
10. Methode des maximalen Glaubens an Regressionsmodellen
10.1. Einführung
10.2. Mathematisches Gerät 246.
10.3. Schätzung der maximalen Wahrhaftigkeit der Parameter der multidimensionalen Normalverteilung
10.4. Eigenschaften der maximalen Wahrheitsschätzungen
10.5. Bewertung der maximalen Wahrheit - wie in einem linearen Modell
10.6. Hypothesen im linearen Modell überprüfen, ich
10.7. Überprüfen Sie Hypothesen im linearen Modell, II
10.8. Nichtlineare Einschränkungen.
Übungen
11. Temporäre Reihen
11.1. Modelle von verteilten Verzögerungen
11.2. Dynamische Modelle
11.3. Einzelne Wurzeln und Kointegration
11.4 Boxenjenkins-Modelle (Arima)
11.5. Garch-Modell
Übungen
12. diskrete abhängige Variablen und zensierte Proben
12.1. Binäre und mehrfache Auswahlmodelle
12.2. Modelle mit getrimmten und zensierten Proben
Übungen
13. Paneldaten
13.1 Einführung.
13.2. Bezeichnungen und Hauptmodelle
13.3. Festeffektmodell
13.4. Zufällig
13.5. Qualitätsfit
13.6. Modell auswählen
13.7. Dynamische Modelle
13.8. Binäres Auswahlmodell mit Paneldaten
13.9. Die verallgemeinerte Methode der Momente
Übungen
14. Vorläufige Prüfung: Einführung
14.1. Einführung
14.2. Formulierung des Problems
14.3. Hauptergebnis
14.4. Vortest Schätzung
14.5. Wals-Bewertung.
14.6. Äquivalenz theorem.
14.7. Vorprüfung und der Effekt der "Ermittlung"
14.8. Der Effekt der "Ermittlung". Ein Hilfsparameter
14.9. Auswahl des Modells: Von der gemeinsamen bis zu besonderen und privaten bis zum Allgemeinen
14.10. Der Effekt der "Ermittlung". Zwei Hilfsparameter
14.11. Prognose und Vorprüfung
14.12. Verallgemeinert
14.13. Andere Fragen
Übungen
15. Econometrische Finanzmärkte
15.1. Einführung
15.2. Finanzmarkteffizienzhypothese
15.3. Optimierung des Wertpapierportfolios
15.4. Testen Sie die Einbeziehung neuer Vermögenswerte in ein effektives Portfolio
15.5. Optimales Portfolio in Anwesenheit eines risikofreien Vermögenswerts
15.6. Finanzielle Assent-Assessment-Modelle
Übungen
16. Aussichten für Ökonometrie
1,6.1. Einführung
16.2. Was macht eigentlich ein Ökonometries?
16.3. Ökonometrie und Physik
16.4. Ökonometrie und mathematische Statistiken
16.5. Theorie und Praxis
16.6. Ökonometrische Methode
16.7. Schwaches Glied
16.8. Anhäufung
16.9. Wie benutze ich andere Werke?
16.10. Fazit
Anwendung la. Lineare Algebra
1. Vektorraum
2. Vektor-LP-Raum
3. Lineare Sucht
4. Lineare Unterraum
5. Basis Abmessungen
6. lineare Bediener
7. Matrix
8. Operationen mit Matrizen
9. Invarianten von Matrizen: Trail, Determinant
10. Rang Matrix.
11. Rückwärtsmatrix.
12. Lineare Gleichungen.
13. Eigene Zahlen und Vektoren
14. Symmetrische Matrizen
15. Positiv definierte Matrizen
16. IDMPotent Matrices.
17. Blockmatrizen
18. Die Arbeit des Kononkers
19. Differenzierung durch Vektorargument
Übungen
Anwendung MS. Theorie der Wahrscheinlichkeit und der mathematischen Statistiken
1. Zufällige Variablen, zufällige Vektoren
2. Bedingte Distributionen.
3. Einige spezielle Distributionen
4. Multidimensionale Normalverteilung
5. Das Gesetz der großen Zahlen. Zentraler Grenzwertsatz.
6 Grundkonzepte und Ziele der mathematischen Statistiken
7. Bewertung der Parameter
8. Hypothesen prüfen.
Anhang EP. Überblick über ökonometrische Pakete
1. Der Ursprung der Pakete. Windows-Version Grafik
2. In einigen Paketen
3. Praktische Erfahrung
Anhang Kunst. Kurzes Englisch-Russisch-Wörterbuch für Begriffe
Die Anwendung ist. Tische
Literatur
Subject Index