Кувайскова Ю.Е. Эконометрика

Учебное пособие. — Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет (УлГТУ), 2017. — 166 с. — ISBN 978-5-9795-1722-3.Учебное пособие посвящено изучению основных разделов эконометрики: парная регрессия, множественная регрессия, системы одновременных уравнений, модели временных рядов, также приводится раздел, посвященный адаптивному регрессионному моделированию. По каждой теме в пособии представлены теоретические сведения, примеры решения задач, задачи для самостоятельного выполнения, методические рекомендации и варианты заданий для выполнения расчетно-графической работы.
Пособие предназначено для студентов направления «Прикладная математика», а также студентов других направлений, изучающих курс «Эконометрика».Введение.
Этапы построения эконометрических моделей.
Предмет эконометрики.
Методы эконометрики.
Виды моделей в эконометрике.
Этапы построения моделей.
Контрольные вопросы.
Парная регрессия.
Постулирование модели.
Оценивание параметров модели линейной парной регрессии.
Оценивание параметров нелинейных моделей.
Теорема Гаусса–Маркова.
Анализ качества парной регрессии.
Таблица дисперсионного анализа.
Критерий Фишера (F–критерий).
Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.
Критерий Стьюдента (t – критерий).
Интервальные оценки параметров.
Средняя ошибка аппроксимации.
Коэффициент эластичности.
Точечный и интервальный прогноз.
Примеры.
Задачи.
Контрольные вопросы.
Множественная регрессия.
Постулирование модели.
Оценивание параметров множественной регрессии.
Теорема Гаусса–Маркова.
Анализ качества модели множественной регрессии.
Таблица дисперсионного анализа.
Критерий Фишера (F–критерий).
Множественный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.
Применение частного F–критерия и t–критерия.
Частные коэффициенты корреляции.
Интервальные оценки.
Средние коэффициенты эластичности.
Меры качества прогноза.
Примеры.
Задачи.
Контрольные вопросы.
Адаптивное регрессионное моделирование.
Проблемы поиска оптимальной регрессии.
Основные предположения регрессионного анализа.
Предположения о выборке.
Предположения о векторе параметров В.
Предположения о матрице Х.
Предположения о векторе ошибок е.
Дополнительные предположения о векторе Y.
Методология регрессионного моделирования.
Анализ соблюдения предположений регрессионного анализа и способы адаптации.
Остатки.
Нарушения предположений о векторе В и способы адаптации.
Нарушения предположений о матрице X и способы адаптации.
Нарушения предположений о векторе е и способы адаптации.
Нарушения предположений о векторе Y и способы адаптации.
Методы структурной идентификации.
Полный перебор.
Метод включения.
Метод исключения.
Метод включения с исключением.
Контрольные вопросы.
Система одновременных уравнений.
Структурная и приведенная формы модели.
Проблема идентификации.
Оценивание параметров структурной модели.
Примеры.
Задачи.
Контрольные вопросы.
Моделирование временных рядов.
Понятие временного ряда и его составляющих.
Автокорреляция уровней временного ряда.
Моделирование трендовой составляющей временного ряда.
Методы определения наличия тренда.
Сглаживание временного ряда скользящей средней.
Метод аналитического выравнивания.
Моделирование периодической компоненты.
Метод скользящей средней.
Гармонический анализ временного ряда.
Моделирование случайной составляющей временного ряда.
Примеры.
Задачи.
Контрольные вопросы.
Расчетно-графическая работа.
Методические указания.
Подключение пакета «Анализ данных» MS Excel.
Задание.
Пример выполнения расчетно-графической работы.
Варианты заданий.
Приложение.
Квантили распределения Стьюдента.
Квантили распределения Фишера при уровне значимости α=0,05.
Библиографический список.