Учебное пособие. Введение в эконометрику. Доугерти № 19003

курсовые рефераты
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...

Дисциплина: Экономика. Студентам.

Эта книга — учебник для вводного годичного курса эконометрики на уровне бакалавриата. Она призвана удовлетворить спрос на учебную литературу, вызванный изменением характерного типа студента, изучающего эконометрику. Раньше курс эконометрики для магистров экономики чаще всего был факультативным, но теперь он обычно является обязательным. Это связано с рядом обстоятельств. Возможно, наиболее важное из них — растущее понимание того, что познание эмпирических методов исследования — не только желательная, но и необходимая часть начальной подготовки экономиста.

Для этого недостаточно ограничиваться курсом прикладной статистики. Без сомнения, это соображение было подкреплено тем фактом, что курсы эконометрики на уровне магистра стали намного более сложными, в результате чего слабость эконометрической подготовки бакалавров стала препятствием для поступления на магистерские и докторские программы в ведущих университетах. Сыграл свою роль и «фактор предложения», связанный с развитием образования. Волна, которая подняла эконометрику к высокому положению в обучении экономистов, идет вслед за другой волной, поднявшей значение математики и статистики. Без этого обучение количественным методам анализа и включение эконометрики в ядро программы для экономистов было бы невозможным.

В результате происшедших изменений студенты, изучающие курс эконометрики, существенно различаются по своим возможностям по сравнению со студентами прошлых лет. Они больше не составляют элитное меньшинство математиков — профессионалов высокого полета. Типичный современный студент, специализирующийся в области экономики, уже изучил основы математического анализа и статистики, но не прослушал их на продвинутых курсах. Демократизация эконометрики создала спрос на более широкий спектр учебников, чем прежде, особенно для начинающих — массовой студенческой аудитории. Будущие математики-профессионалы уже много лет пользуются рядом продвинутых учебников. Более широкая аудитория — начинающие экономисты-эконометристы — обеспечена литературой гораздо хуже. Новое издание нашей книги по-прежнему в основном адресовано ей.Книга может быть рекомендована в качестве базового учебника для студентов экономических специальностей, изучающих курс эконометрики. Ее можно также рекомендовать для самостоятельного ознакомления с этой дисциплиной. Работа может оказаться весьма полезной и при решении широкого круга прикладных проблем, с которыми читатель сталкивается в практической работе.

Содержание

Обзор: случайные переменные, выборки и оценки 3

Дискретная случайная переменная и математическое ожидание 4

  1. Непрерывные случайные переменные 11
  2. Теоретическая ковариация, правила для дисперсии и ковариации, корреляция 16
  3. Выборки и способы оценивания 19

Несмещенность и эффективность 23

  1. Оценки дисперсии, ковариации и корреляции 29
  2. Асимптотические свойства оценок 30

Парный регрессионный анализ 44

Модель парной линейной регрессии 44

Регрессия методом наименьших квадратов 46

  1. Регрессия методом наименьших квадратов: два примера 49
  2. Регрессия методом наименьших квадратов с одной независимой переменной 52
  3. Два разложения для зависимой переменной 55

Интерпретация уравнения регрессии 56

  1. Качество оценивания: коэффициент R2 61

Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез 68

Типы данных и регрессионная модель 68

Предпосылки регрессионной модели с нестохастическими регрессорами 70

  1. Случайные составляющие коэффициентов регрессии 73
  2. Эксперимент Монте-Карло 77
  3. Несмещенность коэффициентов регрессии 81

Точность коэффициентов регрессии 84

  1. Теорема Гаусса-Маркова 92
  2. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 95
  3. Доверительные интервалы 108

1 Односторонние/-критерии 111

1 критерий для проверки качества оценивания 116

1 Взаимосвязь между F-критерием общего качества регрессии и /-критерием для коэффициента наклона в парном регрессионном анализе 118

  1. Множественный регрессионный анализ 121
  2. Иллюстрация: модель с двумя объясняющими переменными 121
  3. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии 124

3.3. Свойства коэффициентов множественной регрессии 129

3.4. Мультиколлинеарность 135

3.5. Качество оценивания: коэффициент R2 146

  1. Преобразования переменных 156
  2. Простейшая процедура 156
  3. Логарифмические преобразования 160

4.3. Случайный член 168

4.4. Нелинейная регрессия 170

4.5. Сравнение линейной и логарифмической моделей 172

  1. Фиктивные переменные 176
  2. Пример использования фиктивной переменной 176
  3. Обобщение для фиктивных переменных более чем двух категорий и их нескольких наборов 182

5.3. Фиктивные переменные для коэффициента наклона 193

5.4. Тест Чоу 197

Спецификация переменных регрессии: предварительное рассмотрение 203

Спецификация модели 203

Влияние отсутствия в уравнении переменной, которая должна быть в него включена 204

  1. Влияние наличия в модели переменной, которая не должна быть в нее включена 213
  2. Замещающие переменные 216
  3. Проверка линейного ограничения 221

Как извлечь максимум информации из анализа остатков 227

  1. Гетероскедастичность 229
  2. Гетероскедастичность и ее последствия 229
  3. Обнаружение гетероскедастичности 234

7.3. Что можно сделать в случае гетероскедастичности? 238

  1. Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения 246
  2. Допущения моделей со стохастическими объясняющими переменными 246
  3. Свойства оценок коэффициентов регрессии по МНК в случае конечной выборки 248

8.3. Асимптотические свойства оценок регрессии по МНК 250

8.4. Последствия ошибок измерения 252

8.5. Критика М. Фридменом стандартной функции потребления 260

  1. Инструментальные переменные 265
  2. Оценивание систем одновременных уравнений 275
  3. Модели в виде одновременных уравнений: структурная и приведенная форма уравнений 275
  4. Смещение оценок в системах одновременных уравнений 277

9.3. Оценивание с помощью инструментальных переменных 282

1 Модели двоичного выбора, модели с ограничениями для зависимой переменной и оценивание методом максимального правдоподобия 297

1 Линейная вероятностная модель 297

1 Логит-анализ 301

  1. Пробит-анализ 306
  2. Цензурированию регрессии: тобит-анализ 309
  3. Смещение при построении выборки 314

1 Оценивание методом максимального правдоподобия (введение) 319

1 Моделирование по данным временных рядов 329

1 Статические модели 330

1 Динамические модели 333

  1. Модель адаптивных ожиданий 336
  2. Модель частичной корректировки 344
  3. Предсказание 348

1 Тесты на устойчивость 354

1 Свойства регрессионных моделей с временными рядами 357

1 Допущения для регрессионных моделей с временными рядами 357

1 Допущение о независимости случайного члена и регрессоров 358

  1. Определение и выявление автокорреляции 360
  2. Что можно сделать для устранения автокорреляции? 366
  3. Автокорреляция с лаговой зависимой переменной 370

1 Тест на общий множитель 372

  1. Кажущаяся автокорреляция 378
  2. Спецификация модели: от частного к общему или от общего к частному? 381
  3. Нестационарные временные ряды: введение 388
  4. Стационарность и нестационарность 388
  5. Последствия нестационарности 394

13.3. Обнаружение нестационарности 398

13.4. Коинтеграция 405

13.5. Оценивание моделей с нестационарными временными рядами 410

  1. Заключение 413
  2. Модели с панельными данными: введение 415
  3. Введение 415
  4. Регрессионные модели с фиксированным эффектом 419

14.3. Регрессии со случайным эффектом 423

Приложение А: Статистические таблицы 431

Приложение В: Наборы данных 444

Библиография 455

Именной указатель 458

Предметный указатель 459

Введение в эконометрику. ДоугертиУчебное пособие. Введение в эконометрику. Доугерти № 19003

 

Формат: pdf       ( 2009, 465с.)

Размер: 64,3 Мб

……………………………………

Смотреть, читать, скачать бесплатно книгу

Скачать бесплатно

Комментариев нет

Обсуждение закрыто.

Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru