Початковий курс. економетрика

Підручник містить систематичний виклад основ економетрики і написаний на основі лекцій, які автори протягом ряду років читали в Російській економічній школі і Вищій школі економіки. Детально вивчаються лінійні регресійні моделі (метод найменших квадратів, перевірка гіпотез, гетероскедастичності, автокорреляция помилок, специфікація моделі). Окремі глави присвячені системам одночасних рівнянь, методу максимальної правдоподібності в моделях регресії, моделям з дискретними і обмеженими залежними змінними.
В шосте видання книги додані три нові глави. Глава "Панельні дані" доповнює книгу до повного списку тем, традиційно включаються в сучасні базисні курси економетрики. Додані також глави "Попереднє тестування" і "Економетрика фінансових ринків", які будуть корисні тим, хто цікавиться відповідно теоретичними і прикладними аспектами економетрики. Значно збільшено кількість вправ. Включені вправи з реальними даними, доступними для читача на web-сайті книги.
Для студентів, аспірантів, викладачів, а також фахівців з прикладної економіки та фінансів

6-е изд., Перераб. і доп. - М .: Справа, 2004. - 576 с

Формат: pdf / zip
Розмір: 21,5 Мб
завантажити підручник:

Зміст
Вступне слово 10
Передмова до першого видання 13
Передмова до третього видання 18
Передмова до шостого видання 23
1. Введення 26
1.1. моделі 26
1.2. Типи моделей 28
1.3. Типи даних 30
2. Модель парної регресії 32
2.1. Підгонка кривої 32
2.2. Метод найменших квадратів (МНК) 34
2.3. Лінійна регресійна модель з двома змінними 38
2.4. Теорема Гаусса-Маркова. Оцінка дисперсії помилок А2 41
2.5. Статистичні властивості МНК-оцінок параметрів регресії. Перевірка гіпотези b \u003d bo- Довірчі інтервали для коефіцієнтів регресії 46
2.6. Аналіз варіації залежної змінної в регресії. Коефіцієнт детермінації Я2 51
2.7. Оцінка максимальної правдоподібності коефіцієнтів регресії 55
вправи 58
3. Модель множинної регресії 67
3.1. Основні гіпотези 68
3.2. Метод найменших квадратів. Теорема Гаусса-Маркова 69
3.3. Статистичні властивості МНК-оцінок 72
3.4. Аналіз варіації залежної змінної в регресії. Коефіцієнти R2 і скоригований R ^, 74
3.5. Перевірка гіпотез. Довірчі інтервали і довірчі області 78 "
вправи 88
4. Різні аспекти множинної регресії 108
4.1. Мультиколінеарності 109;
4.2. Фіктивні змінні 112
4.3. Приватна кореляція 118
4.4. Специфікація моделі 124
вправи 135
5. Деякі узагальнення множинноїрегресії 148
5.1. Стохастичні регресорів 149
5.2. Узагальнений метод найменших квадратів .... 154
5.3. Доступний узагальнений метод найменших квадратів 160
вправи 163
6. гетероскедастичних і кореляція за часом 167
6.1. гетероскедастичності 168
6.2. Кореляція за часом 184
вправи 192
7. Прогнозування в регресійних моделях 204
7.1. Безумовне прогнозування 205
7.2. Умовне прогнозування 208
7.3. Прогнозування при наявності авторегресії помилок 209
вправи 211
8. Інструментальні змінні 212
8.1. Спроможність оцінок, отриманих за допомогою інструментальних змінних 213
8.2. Вплив помилок вимірювання 214
8.3. Двокроковий метод найменших квадратів .... 215
8.4. Тест Хаусмана 217
вправи 218
9. Системи регресійних рівнянь 220
3.1. Зовні не пов'язані рівняння 221
9.1. Системи одночасних рівнянь 224
вправи 241
10. Метод максимальної правдоподібності в моделях регресії 244
10.1. введення 245
10.2. Математичний апарат 246
10.3. Оцінка максимальної правдоподібності парамет¬ров багатовимірного нормального розподілу. . 248
10.4. Властивості оцінок максимальної правдоподібності. 249
10.5. Оцінка максимальної правдоподібності в лінійної моделі 250
10.6. Перевірка гіпотез в лінійної моделі, I 253
10.7. Перевірка гіпотез в лінійної моделі, II 257
10.8. Нелінійні обмеження 258
вправи 260
11. Тимчасові ряди 264
11.1. Моделі розподілених лагів 266
11.2. Динамічні моделі 268
11.3. Поодинокі коріння і Коінтеграція 276
11.4 Моделі Боксу-Дженкінса (ARIMA) 28
11.5. GARCH моделі 3
вправи 3J
12. Дискретні залежні змінні і цензуровані вибірки 3
12.1. Моделі бінарного і множинного вибору ... 3!
12.2. Моделі з урізаними і цензурувати вибірками 3.
Вправи 3;
13. Панельні дані 31
13.1 Введення 3
13.2. Позначення і основні моделі 3
13.3. Модель з фіксованим ефектом 3
13.4. Модель з випадковим ефектом 31
13.5. Якість підгонки З1
13.6. Вибір моделі 3 "
13.7. Динамічні моделі 3
13.8. Моделі бінарного вибору з панельними даними 3
13.9. Узагальнений метод моментів 3
вправи 39
14. Попереднє тестування: введення 39
14.1. Введення 3!
14.2. Постановка завдання 40
14.3. Основний результат 40 "
14.4. Pretest-оцінка 4 $
14.5. WALS-оцінка 40
14.6. Теорема еквівалентності 4
14.7. Попереднє тестування і ефект «заниження» 407
14.8. Ефект «заниження». Один допоміжний параметр 412
14.9. Вибір моделі: від загального до приватного і від приватного до загального 415
14.10. Ефект «заниження». Два допоміжних параметра 419
11. Прогнозування і попереднє тестування 425
.12. узагальнення 429
13. Інші питання 432
вправи 434
15. Економетрика фінансових ринків 435
11,5.1. введення 436
15.2. Гіпотеза ефективності фінансового ринку. . . 438
15.3. Оптимізація портфеля цінних паперів 446
15.4. Тест на включення нових активів в ефективний портфель 450
15.5. Оптимальний портфель при наявності безризикового активу 456
15.6. Моделі оцінки фінансових активів 461
вправи 471
16. Перспективи економетрики 472
1,6.1. введення 472
16.2. Чим власне займається Економетристи? .... 473
16.3. Економетрика і фізика 474
16.4. Економетрика і математична статистика. . . 475
16.5. Теорія і практика 476
16.6. Економетричний метод 477
16.7. Слабка ланка 480
1,6.8. агрегування 481
16.9. Як використовувати інші роботи 481
16.10. висновок 482
Додаток ЛА. Лінійна алгебра 484
1. Векторний простір 484
2. Векторний простір ЛП 485
3. Лінійна залежність 485
4. Лінійне підпростір 486
5. Базис. розмірність 486
6. Лінійні оператори 487
7. Матриці 488
8. Операції з матрицями 489
9. Інваріанти матриць: слід, визначник 492
10. Ранг матриці 494
11. Зворотній матриця 495
12. Системи лінійних рівнянь 496
13. Власні числа і вектори 496
14. Симетричні матриці 498
15. Позитивно певні матриці 500
16. ідемпотентна матриці 502
17. Блокові матриці 503
18. Твір Кронекера 504
19. Диференціювання по векторному аргументу. . 505
вправи 507
Додаток МС. Теорія ймовірностей і математична статистика 509
1. Випадкові величини, випадкові вектори 509
2. Умовні розподілу 516
3. Деякі спеціальні розподілу 518
4. Багатомірне нормальний розподіл 524
5. Закон великих чисел. Центральна гранична теорема 528
6 Основні поняття і задачі математичної статистики 531
7. Оцінювання параметрів 533
8. Перевірка гіпотез 539
Додаток ЕП. Огляд економетричних пакетів 542
1. Походження пакетів. Windows-версії. графіка 543
2. Про деякі пакетах 544
3. Досвід практичної роботи 546
Додаток СТ. Короткий англо-російський словник термінів 547
Додаток ТА. таблиці 555
література 561
Покажчик 570

6-е изд., Перераб. і доп. - М .: Справа, 2004. - 576 с.

В шосте видання книги додані три нові глави. Глава "Панельні дані" доповнює книгу до повного списку тем, традиційно включаються в сучасні базисні курси економетрики. Додані також глави "Попереднє тестування" і "Економетрика фінансових ринків", які будуть корисні тим, хто цікавиться відповідно теоретичними і прикладними аспектами економетрики. Значно збільшено кількість вправ. Включені вправи з реальними даними, доступними для читача на web-сайті книги.

Для студентів, аспірантів, викладачів, а також фахівців з прикладної економіки та фінансів

формат: djvu

Розмір: 5,9 Мб

Завантажити: yandex.disk

формат: pdf

Розмір: 21, 7 Мб

Завантажити: drive.google

Зміст
Вступне слово 10
Передмова до першого видання 13
Передмова до третього видання 18
Передмова до шостого видання 23
1. Введення 26
1.1. моделі 26
1.2. Типи моделей 28
1.3. Типи даних 30
2. Модель парної регресії 32
2.1. Підгонка кривої 32
2.2. Метод найменших квадратів (МНК) 34
2.3. Лінійна регресійна модель з двома змінними 38
2.4. Теорема Гаусса-Маркова. Оцінка дисперсії помилок А2 41
2.5. Статистичні властивості МНК-оцінок параметрів регресії. Перевірка гіпотези b \u003d bo- Довірчі інтервали для коефіцієнтів регресії 46
2.6. Аналіз варіації залежної змінної в регресії. Коефіцієнт детермінації Я2 51
2.7. Оцінка максимальної правдоподібності коефіцієнтів регресії 55
вправи 58
3. Модель множинної регресії 67
3.1. Основні гіпотези 68
3.2. Метод найменших квадратів. Теорема Гаусса-Маркова 69
3.3. Статистичні властивості МНК-оцінок 72
3.4. Аналіз варіації залежної змінної в регресії. Коефіцієнти R2 і скоригований R ^, 74
3.5. Перевірка гіпотез. Довірчі інтервали і довірчі області 78 "
вправи 88
4. Різні аспекти множинної регресії 108
4.1. Мультиколінеарності 109;
4.2. Фіктивні змінні 112
4.3. Приватна кореляція 118
4.4. Специфікація моделі 124
вправи 135
5. Деякі узагальнення множинноїрегресії 148
5.1. Стохастичні регресорів 149
5.2. Узагальнений метод найменших квадратів .... 154
5.3. Доступний узагальнений метод найменших квадратів 160
вправи 163
6. гетероскедастичних і кореляція за часом 167
6.1. гетероскедастичності 168
6.2. Кореляція за часом 184
вправи 192
7. Прогнозування в регресійних моделях 204
7.1. Безумовне прогнозування 205
7.2. Умовне прогнозування 208
7.3. Прогнозування при наявності авторегресії помилок 209
вправи 211
8. Інструментальні змінні 212
8.1. Спроможність оцінок, отриманих за допомогою інструментальних змінних 213
8.2. Вплив помилок вимірювання 214
8.3. Двокроковий метод найменших квадратів .... 215
8.4. Тест Хаусмана 217
вправи 218
9. Системи регресійних рівнянь 220
3.1. Зовні не пов'язані рівняння 221
9.1. Системи одночасних рівнянь 224
вправи 241
10. Метод максимальної правдоподібності в моделях регресії 244
10.1. введення 245
10.2. Математичний апарат 246
10.3. Оцінка максимальної правдоподібності парамет¬ров багатовимірного нормального розподілу. . 248
10.4. Властивості оцінок максимальної правдоподібності. 249
10.5. Оцінка максимальної правдоподібності в лінійної моделі 250
10.6. Перевірка гіпотез в лінійної моделі, I 253
10.7. Перевірка гіпотез в лінійної моделі, II 257
10.8. Нелінійні обмеження 258
вправи 260
11. Тимчасові ряди 264
11.1. Моделі розподілених лагів 266
11.2. Динамічні моделі 268
11.3. Поодинокі коріння і Коінтеграція 276
11.4 Моделі Боксу-Дженкінса (ARIMA) 28
11.5. GARCH моделі 3
вправи 3J
12. Дискретні залежні змінні і цензуровані вибірки 3
12.1. Моделі бінарного і множинного вибору ... 3!
12.2. Моделі з урізаними і цензурувати вибірками 3.
Вправи 3;
13. Панельні дані 31
13.1 Введення 3
13.2. Позначення і основні моделі 3
13.3. Модель з фіксованим ефектом 3
13.4. Модель з випадковим ефектом 31
13.5. Якість підгонки З1
13.6. Вибір моделі 3 "
13.7. Динамічні моделі 3
13.8. Моделі бінарного вибору з панельними даними 3
13.9. Узагальнений метод моментів 3
вправи 39
14. Попереднє тестування: введення 39
14.1. Введення 3!
14.2. Постановка завдання 40
14.3. Основний результат 40 "
14.4. Pretest-оцінка 4 $
14.5. WALS-оцінка 40
14.6. Теорема еквівалентності 4
14.7. Попереднє тестування і ефект «заниження» 407
14.8. Ефект «заниження». Один допоміжний параметр 412
14.9. Вибір моделі: від загального до приватного і від приватного до загального 415
14.10. Ефект «заниження». Два допоміжних параметра 419
11. Прогнозування і попереднє тестування 425
.12. узагальнення 429
13. Інші питання 432
вправи 434
15. Економетрика фінансових ринків 435
11,5.1. введення 436
15.2. Гіпотеза ефективності фінансового ринку. . . 438
15.3. Оптимізація портфеля цінних паперів 446
15.4. Тест на включення нових активів в ефективний портфель 450
15.5. Оптимальний портфель при наявності безризикового активу 456
15.6. Моделі оцінки фінансових активів 461
вправи 471
16. Перспективи економетрики 472
1,6.1. введення 472
16.2. Чим власне займається Економетристи? .... 473
16.3. Економетрика і фізика 474
16.4. Економетрика і математична статистика. . . 475
16.5. Теорія і практика 476
16.6. Економетричний метод 477
16.7. Слабка ланка 480
1,6.8. агрегування 481
16.9. Як використовувати інші роботи 481
16.10. висновок 482
Додаток ЛА. Лінійна алгебра 484
1. Векторний простір 484
2. Векторний простір ЛП 485
3. Лінійна залежність 485
4. Лінійне підпростір 486
5. Базис. розмірність 486
6. Лінійні оператори 487
7. Матриці 488
8. Операції з матрицями 489
9. Інваріанти матриць: слід, визначник 492
10. Ранг матриці 494
11. Зворотній матриця 495
12. Системи лінійних рівнянь 496
13. Власні числа і вектори 496
14. Симетричні матриці 498
15. Позитивно певні матриці 500
16. ідемпотентна матриці 502
17. Блокові матриці 503
18. Твір Кронекера 504
19. Диференціювання по векторному аргументу. . 505
вправи 507
Додаток МС. Теорія ймовірностей і математична статистика 509
1. Випадкові величини, випадкові вектори 509
2. Умовні розподілу 516
3. Деякі спеціальні розподілу 518
4. Багатомірне нормальний розподіл 524
5. Закон великих чисел. Центральна гранична теорема 528
6 Основні поняття і задачі математичної статистики 531
7. Оцінювання параметрів 533
8. Перевірка гіпотез 539
Додаток ЕП. Огляд економетричних пакетів 542
1. Походження пакетів. Windows-версії. графіка 543
2. Про деякі пакетах 544
3. Досвід практичної роботи 546
Додаток СТ. Короткий англо-російський словник термінів 547
Додаток ТА. таблиці 555
література 561
Покажчик 570

УДК 330.43 (075.8)
ББК 65в6я73

Магнус Я.Р., Катишев П.К., Пересецького А.А.
Економетрика. Початковий курс: Учеб. - 8-е изд., Испр. - М .:, 2007. - 504 с.

ISBN 978-5-7749-0473-0

Глава «Панельні дані» доповнює книгу до повного списку тем, традиційно включаються в сучасні базисні курси економетрики. Глави «Попереднє тестування» і «Економетрика фінансових ринків» будуть корисні тим, хто цікавиться відповідно теоретичними і прикладними аспектами економетрики. Значно збільшено кількість вправ. Включені вправи з реальними даними, доступними для читача на web-сайті книги.

Для студентів, аспірантів, викладачів, а також фахівців з прикладної економіки та фінансів.

Назва: Економетрика - Початковий курс.

Економетрика (поряд з мікроекономіки і макроекономікою) входить в число базових дисциплін сучасної економічної освіти. Що ж таке економетрика? Коли маєш справу з живою, що розвивається наукою, завжди виникають труднощі при спробі коротко описати її предмета і методів. Чи можна сказати, що економетрика - це наука про економічні вимірах, як підказує сама її назва? Звичайно ж можна, але тоді виникає питання, який сенс вкладати в термін «економічні виміри». Це аналогічно тому, як якщо б визначити математику як науку про числа. Тому, не намагаючись більш докладно розвивати цю проблему, наведемо висловлювання визнаних авторитетів в економіці і економетрики.

1. Введення
1.1. моделі
1.2. типи моделей
1.3. типи даних
2. Модель парної регресії
2.1. підгонка кривої
2.2. Метод найменших квадратів (МНК)
2.3. Лінійна регресійна модель з двома змінними
2.4. Теорема Гаусса-Маркова. Оцінка дисперсії помилок А2
2.5. Статистичні властивості МНК-оцінок параметрів регресії. Перевірка гіпотези b \u003d bo- Довірчі інтервали для коефіцієнтів регресії
2.6. Аналіз варіації залежної змінної в регресії. Коефіцієнт детермінації Я2
2.7. Оцінка максимальної правдоподібності коефіцієнтів регресії
вправи
3. Модель множинної регресії
3.1. Основні гіпотези
3.2. Метод найменших квадратів. Теорема Гаусса-Маркова
3.3. Статистичні властивості МНК-оцінок
3.4. Аналіз варіації залежної змінної в регресії. Коефіцієнти R2 і скоригований R
3.5. Перевірка гіпотез. Довірчі інтервали і довірчі області
вправи
4. Різні аспекти множинної регресії
4.1. мультиколінеарності
4.2. фіктивні змінні
4.3. приватна кореляція
4.4. Специфікація моделі
вправи
5. Деякі узагальнення множинної регресії
5.1. стохастичні регресорів
5.2. Узагальнений метод найменших квадратів
5.3. Доступний узагальнений метод найменших квадратів
вправи
6. гетероскедастичних і кореляція за часом
6.1. гетероскедастичності
6.2. Кореляція за часом
вправи
7. Прогнозування в регресійних моделях
7.1. безумовне прогнозування
7.2. умовне прогнозування
7.3. Прогнозування при наявності авторегресії помилок
вправи
8. Інструментальні змінні
8.1. Спроможність оцінок, отриманих за допомогою інструментальних змінних
8.2. Вплив помилок вимірювання
8.3. Двокроковий метод найменших квадратів
8.4. тест Хаусмана
вправи
9. Системи регресійних рівнянь
3.1. Зовні не пов'язані рівняння
9.1. Системи одночасних рівнянь
вправи
10. Метод максимальної правдоподібності в моделях регресії
10.1. Вступ
10.2. Математичний апарат 246
10.3. Оцінка максимальної правдоподібності параметрів багатовимірного нормального розподілу
10.4. Властивості оцінок максимальної правдоподібності
10.5. Оцінка максимальної правдоподібності в лінійної моделі
10.6. Перевірка гіпотез в лінійної моделі, I
10.7. Перевірка гіпотез в лінійної моделі, II
10.8. нелінійні обмеження
вправи
11. Тимчасові ряди
11.1. Моделі розподілених лагів
11.2. динамічні моделі
11.3. Поодинокі коріння і Коінтеграція
11.4 Моделі Боксу-Дженкінса (ARIMA)
11.5. GARCH моделі
вправи
12. Дискретні залежні змінні і цензуровані вибірки
12.1. Моделі бінарного і множинного вибору
12.2. Моделі з урізаними і цензурувати вибірками
вправи
13. Панельні дані
13.1 Введення
13.2. Позначення і основні моделі
13.3. Модель з фіксованим ефектом
13.4. Модель з випадковим ефектом
13.5. якість підгонки
13.6. вибір моделі
13.7. динамічні моделі
13.8. Моделі бінарного вибору з панельними даними
13.9. Узагальнений метод моментів
вправи
14. Попереднє тестування: введення
14.1. Вступ
14.2. Постановка задачі
14.3. основний результат
14.4. Pretest-оцінка
14.5. WALS-оцінка
14.6. теорема еквівалентності
14.7. Попереднє тестування і ефект «заниження»
14.8. Ефект «заниження». Один допоміжний параметр
14.9. Вибір моделі: від загального до приватного і від приватного до загального
14.10. Ефект «заниження». Два допоміжних параметра
14.11. Прогнозування і попереднє тестування
14.12. узагальнення
14.13. Інші питання
вправи
15. Економетрика фінансових ринків
15.1. Вступ
15.2. Гіпотеза ефективності фінансового ринку
15.3. Оптимізація портфеля цінних паперів
15.4. Тест на включення нових активів в ефективний портфель
15.5. Оптимальний портфель при наявності безризикового активу
15.6. Моделі оцінки фінансових активів
вправи
16. Перспективи економетрики
1,6.1. Вступ
16.2. Чим власне займається Економетристи?
16.3. Економетрика і фізика
16.4. Економетрика і математична статистика
16.5. Теорія та практика
16.6. Економетричний метод
16.7. Слабка ланка
16.8. агрегування
16.9. Як використовувати інші роботи
16.10. висновок
Додаток ЛА. Лінійна алгебра
1. Векторний простір
2. Векторний простір ЛП
3. Лінійна залежність
4. Лінійне підпростір
5. Базис. розмірність
6. Лінійні оператори
7. Матриці
8. Операції з матрицями
9. Інваріанти матриць: слід, визначник
10. Ранг матриці
11. Зворотній матриця
12. Системи лінійних рівнянь
13. Власні числа і вектори
14. Симетричні матриці
15. Позитивно певні матриці
16. ідемпотентна матриці
17. Блокові матриці
18. Твір Кронекера
19. Диференціювання по векторному аргументу
вправи
Додаток МС. Теорія ймовірностей і математична статистика
1. Випадкові величини, випадкові вектори
2. Умовні розподілу
3. Деякі спеціальні розподілу
4. Багатомірне нормальний розподіл
5. Закон великих чисел. Центральна гранична теорема
6 Основні поняття і задачі математичної статистики
7. Оцінювання параметрів
8. Перевірка гіпотез
Додаток ЕП. Огляд економетричних пакетів
1. Походження пакетів. Windows-версії. графіка
2. Про деякі пакетах
3. Досвід практичної роботи
Додаток СТ. Короткий англо-російський словник термінів
Додаток ТА. таблиці
література
покажчик