год издания — 1999, кол-во страниц — 402, ISBN — 5-86225-458-7, 0-19-504346-4, тираж — 5000, язык — русский, тип обложки — твёрд. 7Б, масса книги — 680 гр., издательство — ИНФРА-М

серия — Университетский учебник

КНИГА СНЯТА С ПРОДАЖИ

Сохранность книги — очень хорошая

INTRODUCTION TO ECONOMETRICS
Christopher Dougherty

OXFORD UNIVERSITY PRESS
1992

Пер. с англ. Е. Н. Лукаш, О. Ю. Шибалкин, О. О. Замков

Р е ц е н з е н т ы:
декан ф-та «Статистика», зав. каф. математической статистики и экономики МЭСИ, д-р экон. наук, проф. В. С. Мхитарян
зам. директора ЦЭМИ РАН, д-р ф.-м. наук, проф. С. А. Айвазян

Формат 70x100 1/16. Печать офсетная

Книга Кристофера Доугерти — один из самых популярных на Западе вводных учебников эконометрики для студентов-экономистов. Курс эконометрики занимает важное место в современных программах экономических вузов во всём мире наряду с такими предметами, как микроэкономика, макроэкономика, финансовый анализ. Эконометрические методы необходимо знать и учёному, и преподавателю, и практику. Без них нельзя построить сколько-нибудь надёжного прогноза, а значит, под вопросом и успех в банковском деле, финансах, бизнесе.

Популярный учебник по эконометрике издаётся в России впервые. Актуальность его появления на российском книжном рынке связана с острым дефицитом книг по эконометрике. Книгу отличает доступность изложения и вместе с тем высокий научный уровень освещения основных современных идей и методов эконометрики.

Книга может быть рекомендована в качестве базового учебника для студентов экономических специальностей, изучающих курс эконометрики. Её 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.

Обзор: Случайные переменные и теория выборок	3

1. Ковариация, дисперсия и корреляция	34

1.1. Выборочная ковариация	34
1.2. Несколько основных правил расчёта ковариации	38
1.3. Альтернативное выражение для выборочной ковариации	42
1.4. Теоретическая ковариация	43
1.5. Выборочная дисперсия	44
1.6. Правила расчёта дисперсии	45
1.7. Теоретическая дисперсия выборочного среднего	47
1.8. Коэффициент корреляции	47
1.9. Почему ковариация не является хорошей мерой связи?	50
1.10. Коэффициент частной корреляции	52

2. Парный регрессионный анализ	53

2.1. Модель парной линейной регрессии	53
2.2. Регрессия по методу наименьших квадратов	55
2.3. Регрессия по методу наименьших квадратов: два примера	58
2.4. Детальное рассмотрение остатков	61
2.5. Регрессия по методу наименьших квадратов с одной
независимой переменной	62
2.6. Интерпретация уравнения регрессии	64
2.7. Качество оценки: коэффициент R²	69

3. Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез	73

3.1. Случайные составляющие коэффициентов регрессии	73
3.2. Эксперимент по методу Монте-Карло	74
3.3. Предположения о случайном члене	79
3.4. Несмещённость коэффициентов регрессии	82
3.5. Точность коэффициентов регрессии	83
3.6. Теорема Гаусса-Маркова	87
3.7. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии	89
3.8. Доверительные интервалы	102
3.9. Односторонние t-тесты	104
3.10. F-тест на качество оценивания	109
3.11. Взаимосвязи между критериями в парном регрессионном анализе	111

4. Преобразования переменных	115

4.1. Базисная процедура	115
4.2. Логарифмические преобразования	119
4.3. Случайный член	125
4.4. Нелинейная регрессия	126
4.5. Выбор функции: тесты Бокса-Кокса	129
Приложение 4.1	132

5. Множественный регрессионный анализ	134

5.1. Иллюстрация: модель с двумя независимыми переменными	134
5.2. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии	137
5.3. Множественная регрессия в нелинейных моделях	141
5.4. Свойства коэффициентов множественной регрессии	146
5.5. Мультиколлинеарность	155
5.6. Качество оценивания: коэффициент R²	159

6. Спецификация переменных в уравнениях регрессии:
предварительное рассмотрение	165

6.1. Моделирование	165
6.2. Влияние отсутствия в уравнении переменной, которая должна быть включена	166
6.3. Влияние включения в модель переменной, которая не должна быть включена	177
6.4. Замещающие переменные	182
6.5. Проверка линейного ограничения	188
6.6. Как извлечь максимум информации из анализа остатков	193
6.7. Лаговые переменные	196

7. Гетероскедастичность и автокоррелированность случайного члена	200

7.1. Ещё раз об условиях Гаусса-Маркова	200
7.2. Гетероскедастичность и её последствия	201
7.3. Обнаружение гетероскедастичности	204
7.4. Что можно сделать в случае гетероскедастичности?	210
7.5. Автокорреляция и связанные с ней факторы	217
7.6. Обнаружение автокорреляции первого порядка: критерий Дарбина-Уотсона	219
7.7. Что можно сделать в отношении автокорреляции?	222
7.8. Автокорреляция с лаговой зависимой переменной	227
7.9. Автокорреляция как следствие неправильной спецификации модели	229
Приложение 7.1	234
Приложение 7.2	237
Приложение 7.3	240
Приложение 7.4	241

8. Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения	243

8.1. Стохастические объясняющие переменные	243
8.2. Последствия ошибок измерения	247
8.3. Критика М. Фридменом стандартной функции потребления	253
8.4. Инструментальные переменные	259

9. Фиктивные переменные	262

9.1. Иллюстрация использования фиктивной переменной	262
9.2. Общий случай	270
9.3. Множественные совокупности фиктивных переменных	277
9.4. Фиктивные переменные для коэффициента наклона	280
9.5. Тест Чоу	282
Приложение 9.1	285

10. Моделирование динамических процессов	288

10.1. Введение	288
10.2. Распределение Койка	289
10.3. Частичная корректировка	291
10.4. Адаптивные ожидания	295
10.5. Гипотеза Фридмена о постоянном доходе	298
10.6. Полиномиально распределённые лаги Алмон	303
10.7. Рациональные ожидания	306
10.8. Предсказание	309
10.9. Тесты на устойчивость	315
Приложение 10.1	319

11. Оценивание систем одновременных уравнений	322

11.1. Смещение при оценке одновременных уравнений	322
11.2. Структурная и приведённая формы уравнений	325
11.3. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК)	327
11.4. Инструментальные переменные (ИП)	330
11.5. Неидентифицируемость	332
11.6. Сверхидентифицированностъ	336
11.7. Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)	337
11.8. Условие размерности для идентификации	340
11.9. Идентификация относительно стабильных зависимостей	345
Приложение 11.1	348

12. Что дальше?	350

12.1. Метод максимального правдоподобия (ММП)	350
12.2. Спецификация модели	354
12.3. Послесловие к функциям спроса	363

Приложение А. Статистические таблицы	366
Приложение Б. Набор данных	374
Библиография	384
Именной указатель	387
Предметный указатель	389

Книги на ту же тему

Статистические методы эконометрии. Выпуск 1, Маленво Э., 1975
Методы эконометрики: учебник, Айвазян С. А., 2010
Эконометрика. Начальный курс: Учебник. — 7-е изд., испр., Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А., 2005
Макроэкономика. — 5-е изд., Абель Э., Бернанке Б., 2008
Математическое моделирование экономических процессов и систем. — 2-е изд., стереотип., Волгина О. А., Голодная Н. Ю., Одияко Н. Н., Шуман Г. И., 2012
Экономико-математические методы. Вып. III: Экономико-математические модели народного хозяйства, 1966
Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров, Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., 2000
Анализ данных на компьютере: учебное пособие. — 4-е изд., перераб., Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., 2008
Основы прикладной статистики, Мелник М., 1983
Задачи по математической статистике, Чибисов Д. М., Пагурова В. И., 1990
Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие, Орлова И. В., Половников В. А., 2007
Методика и техника статистической обработки первичной социологической информации, Осипов Г. В., ред., 1968
Анализ таблиц сопряжённости, Аптон Г., 1982
Экономический анализ хозяйственной деятельности: Учебник для экономических вузов, Шеремет А. Д., ред., 1979

elapsed time 0.020 sec

/Экономика

ОГЛАВЛЕНИЕ

Книги на ту же тему