Ekonometria. Kurs początkowy

wyd. 6, ks. i dodaj. - M .: Delo, 2004 .-- 576 s.

Do szóstego wydania książki dodano trzy nowe rozdziały. Rozdział Dane panelowe uzupełnia książkę o kompletną listę tematów tradycyjnie zawartych w nowoczesnych kursach podstawowych z ekonometrii. Dodano również rozdziały „Wstępne testowanie” i „Ekonometria rynków finansowych”, które przydadzą się osobom zainteresowanym odpowiednio teoretycznymi i stosowanymi aspektami ekonometrii. Ilość ćwiczeń została znacznie zwiększona. Zawarte są ćwiczenia z rzeczywistymi danymi dostępnymi dla czytelnika na stronie internetowej książki.

Dla studentów, doktorantów, nauczycieli, a także specjalistów z zakresu ekonomii stosowanej i finansów

Format: djvu

Rozmiar: 5,9 MB

Pobierać: jandex.dysk

Format: pdf

Rozmiar: 21,7 Mb

Pobierać: dysk.google

Spis treści
Przedmowa 10
Przedmowa do pierwszego wydania 13
Przedmowa do trzeciego wydania 18
Przedmowa do szóstej edycji 23
1. Wprowadzenie 26
1.1. Model 26
1.2. Typy modeli 28
1.3. Typy danych 30
2. Model regresji sparowanej 32
2.1. Dopasowanie krzywej 32
2.2. Metoda najmniejszych kwadratów (OLS) 34
2.3. Model regresji liniowej z dwiema zmiennymi 38
2.4. Twierdzenie Gaussa-Markowa. Szacowanie wariancji błędów a2 41
2.5. Własności statystyczne oszacowań MNK parametrów regresji. Testowanie hipotez b = bo- Przedziały ufności dla współczynników regresji 46
2.6. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynnik determinacji Y2 51
2.7. Estymacja maksymalnego prawdopodobieństwa współczynników regresji 55
Ćwiczenia 58
3. Model regresji wielokrotnej 67
3.1. Kluczowe hipotezy 68
3.2. Metoda najmniejszych kwadratów. Twierdzenie Gaussa-Markowa 69
3.3. Własności statystyczne szacunków MNK 72
3.4. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Stosunki R2 i skorygowane R^, 74
3.5. Testowanie hipotez. Przedziały ufności i obszary ufności 78"
Ćwiczenia 88
4. Różne aspekty regresji wielorakiej 108
4.1. Wielokoliniowość 109;
4.2. Zmienne fikcyjne 112
4.3. Korelacja cząstkowa 118
4.4. Specyfikacja modelu 124
Ćwiczenia 135
5. Niektóre uogólnienia regresji wielorakiej 148
5.1. Regresory stochastyczne 149
5.2. Uogólnione najmniejsze kwadraty ... 154
5.3. Dostępne uogólnione najmniejsze kwadraty 160
Ćwiczenia 163
6. Heteroskedastyczność i korelacja czasowa 167
6.1. Heteroskedastyczność 168
6.2. Korelacja czasowa 184
Ćwiczenia 192
7. Prognozowanie w modelach regresji 204
7.1. Bezwarunkowa przepowiednia 205
7.2. Przewidywanie warunkowe 208
7.3. Przewidywanie w obecności błędów autoregresyjnych 209
Ćwiczenia 211
osiem . Zmienne instrumentalne 212
8.1. Spójność oszacowań uzyskanych z wykorzystaniem zmiennych instrumentalnych 213
8.2. Wpływ błędów pomiarowych 214
8.3. Dwustopniowe najmniejszych kwadratów ... 215
8.4. Test Hausmana 217
Ćwiczenia 218
9. Układy równań regresji 220
3.1. Równania niepowiązane zewnętrznie 221
9.1. Układy równań symultanicznych 224
Ćwiczenia 241
10. Metoda największej wiarygodności w modelach regresji 244
10.1. Wprowadzenie 245
10.2. Aparatura matematyczna 246
10.3. Estymacja maksymalnego prawdopodobieństwa parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. ... 248
10.4. Własności oszacowań największej wiarygodności. 249
10.5. Estymacja największej wiarygodności w modelu liniowym 250
10.6. Testowanie hipotezy modelu liniowego, I 253
10.7. Testowanie hipotezy modelu liniowego, II 257
10.8. Więzy nieliniowe 258
Ćwiczenia 260
11. Szereg czasowy 264
11.1. Modele z rozproszonymi opóźnieniami 266
11.2. Modele dynamiczne 268
11.3. Korzenie jednostkowe i kointegracja 276
11.4 Modele pudełkowe Jenkinsa (ARIMA) 28
11.5. GARCH model 3
Ćwiczenia 3J
12. Dyskretne zmienne zależne i cenzurowane próbki 3
12.1. Modele binarne i wielokrotnego wyboru ... 3!
12.2. Próbki obcięte i ocenzurowane 3.
Ćwiczenia 3;
13. Dane panelu 31
13.1 Wprowadzenie 3
13.2. Symbole i modele podstawowe 3
13.3. Model z efektem stałym 3
13.4. Model z efektem losowym 31
13.5. Jakość dopasowania Z1
13.6. Wybór modelu 3"
13.7. Modele dynamiczne 3
13.8. Modele wyboru binarnego z danymi panelowymi 3
13.9. Uogólniona metoda momentów 3
Ćwiczenia 39
14. Wstępne testy: wprowadzenie 39
14.1. Wprowadzenie 3!
14.2. Stwierdzenie problemu 40
14.3. Główny wynik 40"
14.4. Wstępny oszacowanie 4 $
14.5. WALS wynik 40
14.6. Twierdzenie o równoważności 4
14.7. Wstępne testy i efekt „zaniżenia” 407
14.8. Efekt niedopowiedzenia. Jeden parametr pomocniczy 412
14.9. Wybór modelu: od ogólnego do szczegółowego i od szczegółowego do ogólnego 415
14.10. Efekt niedopowiedzenia. Dwa parametry pomocnicze 419
11. Prognozowanie i wstępne testowanie 425
.12. Uogólnienia 429
13. Inna sprawa 432
Ćwiczenie 434
15. Ekonometria rynków finansowych 435
11.5.1. Wprowadzenie 436
15.2. Hipoteza efektywności rynku finansowego. ... ... 438
15.3. Optymalizacja portfela papierów wartościowych 446
15.4. Test włączenia nowych aktywów do efektywnego portfela 450
15.5. Optymalny portfel w obecności aktywów wolnych od ryzyka 456
15.6. Modele wyceny aktywów finansowych 461
Ćwiczenie 471
16. Perspektywy ekonometrii 472
1.6.1. Wprowadzenie 472
16.2. Czym właściwie zajmuje się ekonometryk? .... 473
16.3. Ekonometria i Fizyka 474
16.4. Ekonometria i statystyka matematyczna. ... ... 475
16.5. Teoria i praktyka 476
16.6. Metoda ekonometryczna 477
16.7. Słabe ogniwo 480
1.6.8. Agregacja 481
16.9. Jak korzystać z innych prac 481
16.10. Wniosek 482
Aplikacja LA. Algebra Liniowa 484
1. Przestrzeń wektorowa 484
2. Przestrzeń wektorowa Лп 485
3. Zależność liniowa 485
4. Podprzestrzeń liniowa 486
5. Podstawa. Wymiar 486
6. Operatory liniowe 487
7. Matryca 488
8. Operacje na macierzach 489
9. Niezmienniki macierzy: ślad, wyznacznik 492
10. Ranking macierzy 494
11. Macierz odwrotna 495
12. Układy równań liniowych 496
13. Wartości własne i wektory 496
14. Macierze symetryczne 498
15. Macierze dodatnie określone 500
16. Idempotentne macierze 502
17. Macierze blokowe 503
18. Dzieło Kroneckera 504
19. Różniczkowanie przez argument wektorowy. ... 505
Ćwiczenia praktyczne 507
MS Załącznik. Teoria prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 509
1. Zmienne losowe, wektory losowe 509
2. Rozkłady warunkowe 516
3. Niektóre dystrybucje specjalne 518
4. Wielowymiarowy rozkład normalny 524
5. Prawo wielkich liczb. Centralne Twierdzenie Graniczne 528
6 Podstawowe pojęcia i zadania statystyki matematycznej 531
7. Estymacja parametrów 533
8. Testowanie hipotez 539
Wniosek PE. Przegląd pakietów ekonometrycznych 542
1. Pochodzenie opakowań. Wersje Windows. Grafika 543
2. Około 544 pakietów
3. Praktyczne doświadczenie 546
Dodatek ST. Zwięzły angielsko-rosyjski słownik terminów 547
Aplikacja TA. Stoły 555
Literatura 561
Indeks 570

Podręcznik zawiera systematyczną prezentację podstaw ekonometrii i jest napisany na podstawie wykładów, które autorzy czytali od kilku lat w Rosyjskiej Szkole Ekonomicznej i Wyższej Szkole Ekonomicznej. Szczegółowo badane są modele regresji liniowej (metoda najmniejszych kwadratów, testowanie hipotez, heteroskedastyczność, autokorelacja błędów, specyfikacja modelu). Oddzielne rozdziały poświęcone są układom równań równoczesnych, metodzie największej wiarygodności w modelach regresji, modelom z dyskretnymi i ograniczonymi zmiennymi zależnymi.
Do szóstego wydania książki dodano trzy nowe rozdziały. Rozdział Dane panelowe uzupełnia książkę o kompletną listę tematów tradycyjnie zawartych w nowoczesnych kursach podstawowych z ekonometrii. Dodano również rozdziały „Pretestowanie” i „Ekonometria rynków finansowych”, które będą przydatne dla osób zainteresowanych odpowiednio teoretycznymi i stosowanymi aspektami ekonometrii. Ilość ćwiczeń została znacznie zwiększona. Zawarte są ćwiczenia z rzeczywistymi danymi dostępnymi dla czytelnika na stronie internetowej książki.
Dla studentów, doktorantów, nauczycieli, a także specjalistów z zakresu ekonomii stosowanej i finansów

wyd. 6, ks. i dodaj. - M .: Delo, 2004 .-- 576 s.

Format: pdf / zip
Rozmiar: 21,5 Mb
Pobierz samouczek:

Spis treści
Przedmowa 10
Przedmowa do pierwszego wydania 13
Przedmowa do trzeciego wydania 18
Przedmowa do szóstej edycji 23
1. Wprowadzenie 26
1.1. Model 26
1.2. Typy modeli 28
1.3. Typy danych 30
2. Model regresji sparowanej 32
2.1. Dopasowanie krzywej 32
2.2. Metoda najmniejszych kwadratów (OLS) 34
2.3. Model regresji liniowej z dwiema zmiennymi 38
2.4. Twierdzenie Gaussa-Markowa. Szacowanie wariancji błędów a2 41
2.5. Własności statystyczne oszacowań MNK parametrów regresji. Testowanie hipotez b = bo- Przedziały ufności dla współczynników regresji 46
2.6. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynnik determinacji Y2 51
2.7. Estymacja maksymalnego prawdopodobieństwa współczynników regresji 55
Ćwiczenia 58
3. Model regresji wielokrotnej 67
3.1. Kluczowe hipotezy 68
3.2. Metoda najmniejszych kwadratów. Twierdzenie Gaussa-Markowa 69
3.3. Własności statystyczne szacunków MNK 72
3.4. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Stosunki R2 i skorygowane R^, 74
3.5. Testowanie hipotez. Przedziały ufności i obszary ufności 78"
Ćwiczenia 88
4. Różne aspekty regresji wielorakiej 108
4.1. Wielokoliniowość 109;
4.2. Zmienne fikcyjne 112
4.3. Korelacja cząstkowa 118
4.4. Specyfikacja modelu 124
Ćwiczenia 135
5. Niektóre uogólnienia regresji wielorakiej 148
5.1. Regresory stochastyczne 149
5.2. Uogólnione najmniejsze kwadraty ... 154
5.3. Dostępne uogólnione najmniejsze kwadraty 160
Ćwiczenia 163
6. Heteroskedastyczność i korelacja czasowa 167
6.1. Heteroskedastyczność 168
6.2. Korelacja czasowa 184
Ćwiczenia 192
7. Prognozowanie w modelach regresji 204
7.1. Bezwarunkowa przepowiednia 205
7.2. Przewidywanie warunkowe 208
7.3. Przewidywanie w obecności błędów autoregresyjnych 209
Ćwiczenia 211
osiem . Zmienne instrumentalne 212
8.1. Spójność oszacowań uzyskanych z wykorzystaniem zmiennych instrumentalnych 213
8.2. Wpływ błędów pomiarowych 214
8.3. Dwustopniowe najmniejszych kwadratów ... 215
8.4. Test Hausmana 217
Ćwiczenia 218
9. Układy równań regresji 220
3.1. Równania niepowiązane zewnętrznie 221
9.1. Układy równań symultanicznych 224
Ćwiczenia 241
10. Metoda największej wiarygodności w modelach regresji 244
10.1. Wprowadzenie 245
10.2. Aparatura matematyczna 246
10.3. Estymacja maksymalnego prawdopodobieństwa parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. ... 248
10.4. Własności oszacowań największej wiarygodności. 249
10.5. Estymacja największej wiarygodności w modelu liniowym 250
10.6. Testowanie hipotezy modelu liniowego, I 253
10.7. Testowanie hipotezy modelu liniowego, II 257
10.8. Więzy nieliniowe 258
Ćwiczenia 260
11. Szereg czasowy 264
11.1. Modele z rozproszonymi opóźnieniami 266
11.2. Modele dynamiczne 268
11.3. Korzenie jednostkowe i kointegracja 276
11.4 Modele pudełkowe Jenkinsa (ARIMA) 28
11.5. GARCH model 3
Ćwiczenia 3J
12. Dyskretne zmienne zależne i cenzurowane próbki 3
12.1. Modele binarne i wielokrotnego wyboru ... 3!
12.2. Próbki obcięte i ocenzurowane 3.
Ćwiczenia 3;
13. Dane panelu 31
13.1 Wprowadzenie 3
13.2. Symbole i modele podstawowe 3
13.3. Model z efektem stałym 3
13.4. Model z efektem losowym 31
13.5. Jakość dopasowania Z1
13.6. Wybór modelu 3"
13.7. Modele dynamiczne 3
13.8. Modele wyboru binarnego z danymi panelowymi 3
13.9. Uogólniona metoda momentów 3
Ćwiczenia 39
14. Wstępne testy: wprowadzenie 39
14.1. Wprowadzenie 3!
14.2. Stwierdzenie problemu 40
14.3. Główny wynik 40"
14.4. Wstępny oszacowanie 4 $
14.5. WALS wynik 40
14.6. Twierdzenie o równoważności 4
14.7. Wstępne testy i efekt „zaniżenia” 407
14.8. Efekt niedopowiedzenia. Jeden parametr pomocniczy 412
14.9. Wybór modelu: od ogólnego do szczegółowego i od szczegółowego do ogólnego 415
14.10. Efekt niedopowiedzenia. Dwa parametry pomocnicze 419
11. Prognozowanie i wstępne testowanie 425
.12. Uogólnienia 429
13. Inna sprawa 432
Ćwiczenie 434
15. Ekonometria rynków finansowych 435
11.5.1. Wprowadzenie 436
15.2. Hipoteza efektywności rynku finansowego. ... ... 438
15.3. Optymalizacja portfela papierów wartościowych 446
15.4. Test włączenia nowych aktywów do efektywnego portfela 450
15.5. Optymalny portfel w obecności aktywów wolnych od ryzyka 456
15.6. Modele wyceny aktywów finansowych 461
Ćwiczenie 471
16. Perspektywy ekonometrii 472
1.6.1. Wprowadzenie 472
16.2. Czym właściwie zajmuje się ekonometryk? .... 473
16.3. Ekonometria i Fizyka 474
16.4. Ekonometria i statystyka matematyczna. ... ... 475
16.5. Teoria i praktyka 476
16.6. Metoda ekonometryczna 477
16.7. Słabe ogniwo 480
1.6.8. Agregacja 481
16.9. Jak korzystać z innych prac 481
16.10. Wniosek 482
Aplikacja LA. Algebra Liniowa 484
1. Przestrzeń wektorowa 484
2. Przestrzeń wektorowa Лп 485
3. Zależność liniowa 485
4. Podprzestrzeń liniowa 486
5. Podstawa. Wymiar 486
6. Operatory liniowe 487
7. Matryca 488
8. Operacje na macierzach 489
9. Niezmienniki macierzy: ślad, wyznacznik 492
10. Ranking macierzy 494
11. Macierz odwrotna 495
12. Układy równań liniowych 496
13. Wartości własne i wektory 496
14. Macierze symetryczne 498
15. Macierze dodatnie określone 500
16. Idempotentne macierze 502
17. Macierze blokowe 503
18. Dzieło Kroneckera 504
19. Różniczkowanie przez argument wektorowy. ... 505
Ćwiczenia praktyczne 507
MS Załącznik. Teoria prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 509
1. Zmienne losowe, wektory losowe 509
2. Rozkłady warunkowe 516
3. Niektóre dystrybucje specjalne 518
4. Wielowymiarowy rozkład normalny 524
5. Prawo wielkich liczb. Centralne Twierdzenie Graniczne 528
6 Podstawowe pojęcia i zadania statystyki matematycznej 531
7. Estymacja parametrów 533
8. Testowanie hipotez 539
Wniosek PE. Przegląd pakietów ekonometrycznych 542
1. Pochodzenie opakowań. Wersje Windows. Grafika 543
2. Około 544 pakietów
3. Praktyczne doświadczenie 546
Dodatek ST. Zwięzły angielsko-rosyjski słownik terminów 547
Aplikacja TA. Stoły 555
Literatura 561
Indeks 570

Nazwa: Ekonometria - kurs podstawowy.

Podręcznik zawiera systematyczną prezentację podstaw ekonometrii i jest napisany na podstawie wykładów, które autorzy czytali od kilku lat w Rosyjskiej Szkole Ekonomicznej i Wyższej Szkole Ekonomicznej. Szczegółowo badane są modele regresji liniowej (metoda najmniejszych kwadratów, testowanie hipotez, heteroskedastyczność, autokorelacja błędów, specyfikacja modelu). Oddzielne rozdziały poświęcone są układom równań równoczesnych, metodzie największej wiarygodności w modelach regresji, modelom z dyskretnymi i ograniczonymi zmiennymi zależnymi.
Do szóstego wydania książki dodano trzy nowe rozdziały. Rozdział Dane panelowe uzupełnia książkę o kompletną listę tematów tradycyjnie zawartych w nowoczesnych kursach podstawowych z ekonometrii. Dodano również rozdziały „Wstępne testowanie” i „Ekonometria rynków finansowych”, które przydadzą się osobom zainteresowanym odpowiednio teoretycznymi i stosowanymi aspektami ekonometrii. Ilość ćwiczeń została znacznie zwiększona. Zawarte są ćwiczenia z rzeczywistymi danymi dostępnymi dla czytelnika na stronie internetowej książki.
Dla studentów, doktorantów, nauczycieli, a także specjalistów z zakresu ekonomii stosowanej i finansów.

Ekonometria (obok mikroekonomii i makroekonomii) jest jedną z podstawowych dyscyplin współczesnej edukacji ekonomicznej. Czym jest ekonometria? Kiedy mamy do czynienia z żywą, rozwijającą się nauką, zawsze trudno jest podać krótki opis jej przedmiotu i metod. Czy możemy powiedzieć, że ekonometria jest nauką o pomiarze ekonomicznym, jak sama nazwa wskazuje? Oczywiście jest to możliwe, ale wtedy pojawia się pytanie, co oznacza termin „wymiary ekonomiczne”. To to samo, co definiowanie matematyki jako nauki o liczbach. Dlatego nie próbując bardziej szczegółowo rozwijać tego problemu, przytoczymy wypowiedzi uznanych autorytetów w dziedzinie ekonomii i ekonometrii.

1. Wstęp
1.1. Modele
1.2. Typy modeli
1.3. Typy danych
2. Model regresji parami
2.1. Dopasowanie krzywej
2.2. Metoda najmniejszych kwadratów (OLS)
2.3. Model regresji liniowej z dwiema zmiennymi
2.4. Twierdzenie Gaussa-Markowa. Szacowanie wariancji błędów a2
2.5. Własności statystyczne oszacowań MNK parametrów regresji. Testowanie hipotez b = bo- Przedziały ufności dla współczynników regresji
2.6. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynnik determinacji R2
2.7. Szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa współczynników regresji
Ćwiczenia
3. Model regresji wielokrotnej
3.1. Główne hipotezy
3.2. Metoda najmniejszych kwadratów. Twierdzenie Gaussa-Markowa
3.3. Własności statystyczne szacunków MNK
3.4. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Stosunki R2 i skorygowane R
3.5. Testowanie hipotez. Przedziały ufności i regiony ufności
Ćwiczenia
4. Różne aspekty regresji wielorakiej
4.1. Wielokoliniowość
4.2. Zmienne pozorne
4.3. Korelacja prywatna
4.4. Specyfikacja modelu
Ćwiczenia
5. Niektóre uogólnienia regresji wielorakiej
5.1. Regresory stochastyczne
5.2. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów
5.3. Niedroga uogólniona metoda najmniejszych kwadratów
Ćwiczenia
6. Heteroskedastyczność i korelacja czasowa
6.1. Heteroskedastyczność
6.2. Korelacja czasowa
Ćwiczenia
7. Prognozowanie w modelach regresji
7.1. Prognozowanie bezwarunkowe
7.2. Prognozowanie warunkowe
7.3. Przewidywanie w obecności błędów autoregresyjnych
Ćwiczenia
8. Zmienne instrumentalne
8.1. Spójność oszacowań uzyskanych za pomocą zmiennych instrumentalnych
8.2. Wpływ błędów pomiarowych
8.3. Dwustopniowa metoda najmniejszych kwadratów
8.4. Test Hausmana
Ćwiczenia
9. Układy równań regresji
3.1. Równania niepowiązane zewnętrznie
9.1. Układy równań symultanicznych
Ćwiczenia
10. Metoda największej wiarygodności w modelach regresji
10.1. Wstęp
10.2. Aparatura matematyczna 246
10.3. Estymacja maksymalnego prawdopodobieństwa parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego
10.4. Właściwości estymatora maksymalnego prawdopodobieństwa
10.5. Estymacja największej wiarygodności w modelu liniowym
10.6. Testowanie hipotez liniowych, I
10.7. Testowanie hipotez liniowych II
10.8. Ograniczenia nieliniowe
Ćwiczenia
11. Szeregi czasowe
11.1. Rozproszone modele opóźnień
11.2. Modele dynamiczne
11.3. Pierwiastki jednostkowe i kointegracja
11.4 Modele pudełkowe Jenkinsa (ARIMA)
11.5. Modele GARCH
Ćwiczenia
12. Dyskretne zmienne zależne i cenzurowane próbki
12.1. Modele binarne i wielokrotnego wyboru
12.2. Obcięte i ocenzurowane próbki
Ćwiczenia
13. Dane panelu
13.1 Wprowadzenie
13.2. Oznaczenia i podstawowe modele
13.3. Naprawiono model efektu
13.4. Model efektu losowego
13.5. Jakość dopasowania
13.6. Wybór modelu
13.7. Modele dynamiczne
13.8. Modele wyboru binarnego z danymi panelowymi
13.9. Uogólniona metoda momentów
Ćwiczenia
14. Wstępne testy: wprowadzenie
14.1. Wstęp
14.2. Sformułowanie problemu
14.3. Główny wynik
14.4. Ocena przed testem
14.5. Wynik WALS
14.6. Twierdzenie o równoważności
14.7. Wstępne testy i efekt „zaniżenia”
14.8. Efekt niedopowiedzenia. Jeden parametr pomocniczy
14.9. Wybór modelu: od ogólnego do szczegółowego i od szczegółowego do ogólnego
14.10. Efekt niedopowiedzenia. Dwa parametry pomocnicze
14.11. Prognozowanie i wstępne testowanie
14.12. Uogólnienia
14.13. Inne pytania
Ćwiczenia
15. Ekonometria rynków finansowych
15.1. Wstęp
15.2. Hipoteza efektywności rynku finansowego
15.3. Optymalizacja portfela papierów wartościowych
15.4. Test na włączenie nowych aktywów do efektywnego portfela
15.5. Optymalny portfel w obecności aktywów wolnych od ryzyka
15.6. Modele wyceny aktywów finansowych
Ćwiczenia
16. Perspektywy ekonometrii
1.6.1. Wstęp
16.2. Czym właściwie zajmuje się ekonometryk?
16.3. Ekonometria i Fizyka
16.4. Ekonometria i statystyka matematyczna
16.5. Teoria i praktyka
16.6. Metoda ekonometryczna
16.7. Słaby link
16.8. Zbiór
16.9. Jak korzystać z innych prac
16.10. Wniosek
Aplikacja LA. Algebra liniowa
1. Przestrzeń wektorowa
2. Przestrzeń wektorowa Лп
3. Zależność liniowa
4. Podprzestrzeń liniowa
5. Podstawa. Wymiar
6. Operatory liniowe
7. Matryce
8. Operacje na macierzach
9. Niezmienniki macierzy: ślad, wyznacznik
10. Ranga macierzy
11. Odwrotna macierz
12. Układy równań liniowych
13. Wartości własne i wektory
14. Macierze symetryczne
15. Macierze dodatnie określone
16. Idempotentne macierze
17. Macierze blokowe
18. Dzieło Kroneckera
19. Różniczkowanie przez argument wektorowy
Ćwiczenia
MS Załącznik. Teoria prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna
1. Zmienne losowe, wektory losowe
2. Rozkłady warunkowe
3. Niektóre dystrybucje specjalne
4. Wielowymiarowy rozkład normalny
5. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne
6 Podstawowe pojęcia i zadania statystyki matematycznej
7. Estymacja parametrów
8. Testowanie hipotez
Wniosek PE. Przegląd pakietów ekonometrycznych
1. Pochodzenie opakowań. Wersje Windows. Grafika
2. O niektórych pakietach
3. Praktyczne doświadczenie
Dodatek ST. Zwięzły angielsko-rosyjski słowniczek pojęć
Aplikacja TA. Stoły
Literatura
Indeks tematyczny

Podręcznik zawiera systematyczną prezentację podstaw ekonometrii i jest napisany na podstawie wykładów, które autorzy czytali od kilku lat w Rosyjskiej Szkole Ekonomicznej i Wyższej Szkole Ekonomicznej. Szczegółowo badane są liniowe modele regresji parowej i wielokrotnej, w tym takie zagadnienia, jak najmniejszych kwadratów, testowanie hipotez, uogólnione najmniejszych kwadratów, heteroskedastyczność i autokorelacja błędów, przewidywanie, problemy ze specyfikacją modelu. Osobny rozdział poświęcony jest układom równań równoczesnych.

W porównaniu z edycją z 1997 r. książka zawiera trzy nowe rozdziały dotyczące maksymalnego prawdopodobieństwa w modelach regresji, szeregach czasowych oraz modelach z dyskretnymi i ograniczonymi zmiennymi zależnymi. Liczba przykładów z rosyjskiej gospodarki, zadań i ćwiczeń została znacznie zwiększona.

Dla studentów, doktorantów, nauczycieli, a także specjalistów z zakresu ekonomii stosowanej i finansów.

„Ekonometria pozwala na ilościową analizę rzeczywistych zjawisk ekonomicznych, opartą na nowoczesnym rozwoju teorii i obserwacjach związanych z metodami wyciągania wniosków” (Samuelson).

„Głównym zadaniem ekonometrii jest wypełnienie a priori rozumowania ekonomicznego treścią empiryczną” (Klein).

„Celem ekonometrii jest empiryczne wyprowadzenie praw ekonomicznych. Ekonometria uzupełnia teorię, wykorzystując rzeczywiste dane do testowania i udoskonalania postulowanych relacji ”(Malenvo).

Książka ta skierowana jest przede wszystkim do początkujących studentów ekonometrii i ma dwa cele. Najpierw chcemy przygotować czytelnika do badań stosowanych w ekonomii. Po drugie, uważamy, że przyda się on studentom, którzy będą dogłębnie studiować teorię ekonometrii. Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość ekonometrii. Zakłada się natomiast znajomość w tomie początkowym przebiegu algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej (np. Gelfand, 1971; Ilyin, Poznyak, 1984; Wentzel, 1964). Zakładamy również, że czytelnik jest biegły w analizie matematycznej w ramach standardowego kursu politechniki.

Istnieje kilka doskonałych podręczników do ekonometrii w języku angielskim. Na przykład książkę (Greene, 1997) można słusznie uznać za „encyklopedię ekonometryczną” – zawiera ona prawie wszystkie działy współczesnej ekonometrii. Podręcznik (Goldberger, 1990) zwraca większą uwagę na formalno-matematyczną stronę ekonometrii. Naszym zdaniem książka (Johnston i DiNardo, 1997) jest bardzo udana, nowoczesna i wyważona z punktu widzenia teorii i zastosowań. Na uwagę zasługują również podręczniki (Griffits, Hill i Judge, 1993) oraz (Pindyck i Rubinfeld, 1991), które są skierowane do czytelników bez silnego przygotowania matematycznego i są wyposażone w wiele przykładów i ćwiczeń. Dobrym uzupełnieniem standardowych podręczników jest książka (Kennedy, 1998), która skupia się na merytorycznej stronie analizy ekonometrycznej i zawiera dużą liczbę ciekawych ćwiczeń. Należy również wspomnieć o książce (Hamilton, 1994), w której teoria szeregów czasowych jest przedstawiona bardzo szczegółowo i na wysokim poziomie matematycznym, oraz o książce (Stewart, 1991), która zawiera udane i zwięzłe rozdziały dotyczące teorii serii czasowych.

Dlatego może być konieczne przedstawienie argumentów na rzecz napisania nowej książki, zamiast po prostu przetłumaczenia jednego z istniejących podręczników. Nasza książka opiera się na materiale wykładów, które jeden z autorów (J. Magnus) wygłosił jako kurs wstępny z ekonometrii w ramach programu magisterskiego dla studentów Rosyjskiej Szkoły Ekonomicznej (NES) w marcu-kwietniu 1993 r. Dwóch innych autorów (P. Katyshev, A. Peresetsky) przeprowadzili ćwiczenia praktyczne. Intensywny 7-tygodniowy kurs obejmował podstawy ekonometrii. Był to pierwszy rok istnienia Rosyjskiej Szkoły Ekonomicznej. W kolejnych latach autorzy współpracowali przy tworzeniu programu dla wszystkich trzech kursów ekonometrycznych dla studentów I roku NES. W trakcie naszej pracy opracowaliśmy w szczególności przykłady z gospodarki rosyjskiej, które wykorzystaliśmy zamiast tradycyjnie rozważanych przykładów z gospodarek Europy Zachodniej i Stanów Zjednoczonych. W końcu doszliśmy do wniosku, że pożądane byłoby posiadanie podręcznika napisanego specjalnie dla rosyjskich studentów i zmieniliśmy program kursu w niezależną książkę. Książka ta jest zatem wynikiem pięcioletniego doświadczenia w nauczaniu rosyjskich studentów ekonometrii.

Rozdziały 2-4 zawierają klasyczną teorię modeli regresji liniowej. Ten materiał jest rdzeniem ekonometrii i uczniowie powinni zapoznać się z nim przed przejściem do dalszej części książki. Rozdział 2 dotyczy najprostszego modelu z dwoma regresorami, rozdział 3 dotyczy modeli wielowymiarowych. W pewnym sensie rozdział 2 jest zbędny, ale z pedagogicznego punktu widzenia niezwykle przydatne jest zbadanie najpierw modeli regresji z dwiema zmiennymi. Wtedy można np. obejść się bez algebry macierzowej, w przypadku dwuwymiarowym łatwiej też zrozumieć graficzną interpretację regresji. Rozdział 4 zawiera kilka dodatkowych rozdziałów (zagadnienie wielowspółliniowości, zmienne zastępcze, specyfikacja modelu), ale jego materiał można również przypisać standardowym podstawom ekonometrii.

W rozdziałach 5-9 omówiono niektóre uogólnienia standardowego modelu regresji wielorakiej, takie jak regresory stochastyczne, uogólniona metoda najmniejszych kwadratów, heteroskedastyczność i autokorelacja reszt, dostępne uogólnione metody najmniejszych kwadratów, prognozy i zmienne instrumentalne. Zaskakujące w teorii ekonometrii jest to, że na tym poziomie większość twierdzeń ze standardowego rdzenia teorii (rozdziały 2-4) zachowuje ważność, przynajmniej w przybliżeniu lub asymptotycznie, gdy warunki twierdzeń są osłabione. Zdecydowanie zalecamy ciągłe skorelowanie wyników z rozdziałów 5-9 z głównymi ustaleniami z rozdziałów 2-4.

Rozdział 10 zawiera teorię układów równań równoczesnych, tj. przypadek, gdy model zawiera więcej niż jedno równanie. Rozważane są problemy, jakie ekonometryk może napotkać w pracy praktycznej.

Książka zawiera kilka załączników, w tym przegląd pakietów ekonometrycznych oraz zwięzły angielsko-rosyjski słowniczek pojęć.

Nasze doświadczenie pokazuje, że materiał w rozdziałach 1-7 jest wystarczający na 7-tygodniowy kurs trwający 6 godzin tygodniowo, a materiał w rozdziałach 1-10 wystarcza na standardowy kurs semestralny. Osiągnęliśmy dobre wyniki przy następującej strukturze kursu: dwa 2-godzinne wykłady tygodniowo i jeden warsztat (w mniejszych podgrupach), jednak możliwe są również inne struktury kursów.

Studenci

Rozwiązywanie problemów jest kluczem do nauki matematyki, statystyki i ekonometrii. Opowiedzieli nam o tym nasi nauczyciele, kiedy byliśmy uczniami, i tutaj to powtarzamy. I to prawda! Dla uczniów skupiających się na praktyce niezbędne jest eksperymentowanie z danymi. Usuń niektóre obserwacje ze swoich danych i zobacz, co dzieje się z Twoimi szacunkami i dlaczego. Dodaj zmienne objaśniające i zobacz, jak zmieniają się Twoje szacunki i prognozy. Ogólnie eksperymentuj. Student zorientowany na teorię powinien zadać sobie pytanie, dlaczego ten lub inny warunek twierdzenia jest konieczny. Dlaczego twierdzenie przestaje być prawdziwe, jeśli usuniesz lub zmienisz jeden z warunków. Znajdź kontrprzykłady.

Dla nauczycieli

Ważne jest, aby wszyscy studenci mieli wymagane przygotowanie matematyczne i statystyczne na początku kursu. Jeśli tak nie jest, kurs powinien rozpocząć się od przeglądu podstawowych pojęć algebry liniowej i statystyki matematycznej. Rozdziały 2-4 powinny być na początku kursu. Istnieje pewna dowolność w doborze dalszych tematów, jeśli czas nie pozwala na włączenie do kursu całej książki. W przypadku braku czasu regresory stochastyczne (sekcja 5.1) i testy na heteroskedastyczność (ale nie samą koncepcję heteroskedastyczności) można odłożyć na następny kurs. Rozdziały 7-10 zawierają specjalne, ale ważne sekcje, które można włączyć do kursu w różnym stopniu szczegółowości, w zależności od upodobań instruktora.

Będziemy wdzięczni za wszelkie uwagi, doniesienia o literówkach, niejasnościach, błędach w tej książce.

Podziękowanie

Jesteśmy głęboko wdzięczni pięciu pokoleniom studentów Rosyjskiej Szkoły Ekonomicznej, którzy w trakcie studiowania kursu przedstawili wiele uwag krytycznych, które wykorzystaliśmy podczas pracy nad książką. Bez nich ta książka nigdy by nie powstała.

Jesteśmy wdzięczni absolwentom NES Vladislavowi Karginowi i Aleksiejowi Onatskiemu, którzy przygotowali przykład dla książki o rynku mieszkaniowym w Moskwie, a także studentom NES Elenie Paltsevej i Gaukhar Turmukhambetovej, których staraniami udało się uniknąć wielu literówek. Jesteśmy również wdzięczni naszemu koledze Aleksandrowi Slastnikowowi, który zadał sobie trud zredagowania rękopisu. W pracach nad rękopisem P. Katyshev i A. Peresetsky otrzymali wsparcie finansowe z Rosyjskiej Fundacji Nauk Humanitarnych, projekt 96-02-16011a.

Tilburg / Moskwa, marzec 1997

Spis treści Przedmowa Przedmowa do pierwszego wydania Przedmowa do trzeciego wydania Przedmowa do szóstego wydania 1. Wstęp 1.1. Modele 1.2. Rodzaje modeli 1.3. Typy danych 2. Model regresji parami 2.1. Dopasowanie krzywej 2.2. Metoda najmniejszych kwadratów (OLS) 2.3. Model regresji liniowej z dwiema zmiennymi 2.4. Twierdzenie Gaussa-Markowa. Szacowanie wariancji błędów a2 2.5. Własności statystyczne oszacowań MNK parametrów regresji. Test hipotez b = bo- Przedziały ufności dla współczynników regresji 2.6. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Współczynnik determinacji R2 2.7. Estymacja maksymalnego prawdopodobieństwa współczynników regresji Ćwiczenia 3. Model regresji wielorakiej 3.1. Główne hipotezy 3.2. Metoda najmniejszych kwadratów. Twierdzenie Gaussa-Markowa 3.3. Własności statystyczne szacunków MNK 3.4. Analiza zmienności zmiennej zależnej w regresji. Wskaźniki R2 i skorygowane R 3,5. Testowanie hipotez. Przedziały ufności i regiony ufności Ćwiczenia 4. Różne aspekty regresji wielorakiej 4.1. Wielokoliniowość 4.2. Zmienne fikcyjne 4.3. Korelacja cząstkowa 4.4. Specyfikacja modelu Ćwiczenia 5. Niektóre uogólnienia regresji wielokrotnej 5.1. Regresory stochastyczne 5.2. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów 5.3. Dostępne uogólnione ćwiczenia metodą najmniejszych kwadratów 6. Heteroskedastyczność i korelacja czasowa 6.1. Heteroskedastyczność 6.2. Zadania na korelację czasową 7. Prognozowanie w modelach regresji 7.1. Prognozowanie bezwarunkowe 7.2. Prognozowanie warunkowe 7.3. Przewidywanie w obecności błędów autoregresyjnych Ćwiczenia 8. Zmienne instrumentalne 8.1. Spójność szacunków uzyskanych za pomocą zmiennych instrumentalnych 8.2. Wpływ błędów pomiarowych 8.3. Najmniejsze kwadraty w dwóch krokach 8.4. Test Hausmana Ćwiczenia 9. Układy równań regresji 3.1. Równania niepowiązane zewnętrznie 9.1. Układy równań symultanicznych Zadania 10. Metoda maksymalnego prawdopodobieństwa w modelach regresji 10.1. Wprowadzenie 10.2. Aparatura matematyczna 246 10.3. Szacowanie największego prawdopodobieństwa parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego 10.4. Własności oszacowań największej wiarygodności 10.5. Estymacja największej wiarygodności w modelu liniowym 10.6. Testowanie hipotez w modelu liniowym, I 10.7. Testowanie hipotez w modelu liniowym, II 10.8. Ćwiczenia z więzami nieliniowymi 11. Szeregi czasowe 11.1. Modele rozproszonych lagów 11.2. Modele dynamiczne 11. 3. Korzenie jednostkowe i kointegracja 11.4 Modele Box-Jenkinsa (ARIMA) 11.5. Ćwiczenia dotyczące modeli GARCH 12. Zmienne zależne dyskretne i próbki ocenzurowane 12.1. Modele binarne i wielokrotnego wyboru 12.2. Próbki obcięte i ocenzurowane Ćwiczenia 13. Dane panelowe 13.1 Wprowadzenie 13.2. Oznaczenia i podstawowe modele 13.3. Model z efektem stałym 13.4. Model efektu losowego 13.5. Jakość dopasowania 13.6. Wybór modelu 13.7. Modele dynamiczne 13.8. Modele wyboru binarnego z danymi panelowymi (49) 13.9. Ćwiczenia z uogólnionej metody momentów 14. Wstępne testowanie: Wprowadzenie 14.1. Wprowadzenie 14.2. Stwierdzenie problemu 14.3. Wynik główny 14.4. Ocena przed testem 14.5. Wynik WALS 14,6. Twierdzenie o równoważności 14.7. Testy wstępne i efekt „zaniżenia” 14.8. Efekt niedopowiedzenia. Jeden parametr pomocniczy 14.9. Wybór modelu: od ogółu do szczegółu i od szczegółu do ogółu 14.10. Efekt niedopowiedzenia. Dwa parametry pomocnicze 14.11. Prognozowanie i wstępne testy 14.12. Uogólnienia 14.13. Inne pytania Ćwiczenia 15. Ekonometria rynków finansowych 15.1. Wprowadzenie 15.2. Hipoteza efektywności rynku finansowego 15.3. Optymalizacja portfela papierów wartościowych 15.4. Test włączenia nowych aktywów do efektywnego portfela 15.5. Optymalny portfel w przypadku aktywów wolnych od ryzyka 15.6. Modele wyceny aktywów finansowych Ćwiczenia 16. Perspektywy ekonometryczne 1.6.1. Wprowadzenie 16.2. Czym właściwie zajmuje się ekonometryk? 16.3. Ekonometria i Fizyka 16.4. Ekonometria i statystyka matematyczna 16.5. Teoria i praktyka 16.6. Metoda ekonometryczna 16.7. Słabe ogniwo 16.8. Agregacja 16.9. Jak korzystać z innych prac 16.10. Wniosek Załącznik LA. Algebra liniowa 1. Przestrzeń wektorowa 2. Przestrzeń wektorowa An 3. Zależność liniowa 4. Podprzestrzeń liniowa 5. Podstawa. Wymiar 6. Operatory liniowe 7. Macierze 8. Działania na macierzach 9. Niezmienniki macierzy: ślad, wyznacznik 10. Rząd macierzy 11. Macierz odwrotna 12. Układy równań liniowych 13. Wartości własne i wektory 14. Macierze symetryczne 15. Macierze dodatnio określone 16 Macierze idempotentne 17. Macierze blokowe 18. Iloczyn Kroneckera 19. Różniczkowanie względem argumentu wektorowego Ćwiczenia Dodatek MS. Teoria prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 1. Zmienne losowe, wektory losowe 2. Rozkłady warunkowe 3. Niektóre rozkłady specjalne 4. Wielowymiarowy rozkład normalny 5. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne 6 Podstawowe pojęcia i problemy statystyki matematycznej 7. Estymacja parametrów 8. Testowanie hipotez Załącznik EP. Przegląd pakietów ekonometrycznych 1. Pochodzenie pakietów. Wersje Windows. Wykres 2. O niektórych pakietach 3. Doświadczenia praktyczne Załącznik ST. Krótki angielsko-rosyjski słowniczek pojęć Dodatek TA. Tabele Literatura Indeks tematyczny