Артамонов Н.В. Введение в эконометрику

Электронное издание. — М.: МЦНМО, 2014. — 222 с. — ISBN: 9785443920108.Учебник знакомит читателя с базовыми понятиями и методами современной эконометрики, которая является неотъемлемой частью современного экономического образования. В первых двух главах подробно излагаются линейные и нелинейные регрессионные модели, их статистические свойства и возможности применения в экономике. В третьей главе рассматриваются возможные отклонения от стандартных предположений линейной модели регрессии, встречающиеся при моделировании экономических ситуаций и при анализе экономических данных. Обсуждаются корректировки регрессионной модели для описания таких ситуаций. Последняя глава посвящена регрессионным моделям временных рядов. Учебник основан на лекциях по курсу ≪Эконометрика-1≫, читаемых автором в МГИМО (У) МИД России на факультете Международных экономических отношений.
Книга предназначена студентам (бакалавриата и магистратуры), аспирантам и преподавателям, специалистам и исследователям, работающим в области прикладной экономики и финансов.Введение
Структура книги
Статистические данные в эконометрике
Список обозначений
Парная регрессия
Парный коэффициент корреляции
Подгонка прямой. Метод наименьших квадратов
Парная линейная модель регрессии
Прогнозирование в модели парной регрессии
Парная регрессия без константы
Нелинейные модели
Стохастические регрессоры
Задачи
Многофакторная регрессия
Метод наименьших квадратов
Основные предположения. Теорема Гаусса––Маркова
Статистические свойства OLS-оценок. Доверительные интервалы и проверка гипотез
Коэффициент R². Проверка сложных гипотез о коэффициентах регрессии
Прогнозирование в линейной модели регрессии
Множественная регрессия без константы
Нелинейные модели
Бинарные переменные
Стохастические регрессоры
Мультиколлинеарность
Задачи
Разные аспекты линейной регрессии
Спецификация модели регрессии
Гетероскедастичность ошибок регрессии. Взвешенный метод наименьших квадратов
Корреляция во времени ошибок регрессии
Корректировка модели на гетероскедастичность и автокорреляцию
Задачи
Модели временных рядов
Условия Гаусса –– Маркова для регрессионных моделей временных рядов
Модель тренда и сезонность
Модель распределенных лагов
Модель авторегрессии временных рядов
Динамические модели стационарных временных рядов
Задачи
Приложение A. Статистические таблицы
Приложение B. Информационные критерии
Литература