Содержание
|
Введение
| 3
|
1. Эконометрика
| 3
|
2. Типы данных: пространственные данные и временны2е ряды
| 3
|
3. Эконометрические модели
| 4
|
4. Эконометрическое оценивание моделей
| 5
|
5. Типы зависимостей и моделей
| 6
|
6. Случайные величины
| 6
|
7. Числовые характеристики случайных величин: математическое ожидание, дисперсия (вариация), стандартное отклонение
| 7
|
8. Точечные оценки: несмещенность, эффективность, состоятельность
| 8
|
9. Ковариация и корреляция
| 10
|
ГЛАВА 1. МОДЕЛЬ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ
| 11
|
10. Модель парной линейной регрессии
| 11
|
11. Метод наименьших квадратов (МНК) для парной линейной регрессии
| 11
|
12. Коэффициент детерминации
| 13
|
ГЛАВА 2. СВОЙСТВА ОЦЕНОК, ПОЛУЧЕННЫХ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ (МНК)
| 15
|
13. Случайные составляющие коэффициентов регрессии
| 15
|
14. Условия Гаусса–Маркова. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков
| 15
|
15. Остаточная дисперсия и стандартные ошибки коэффициентов регрессии
| 17
|
16. Оценка значимости коэффициентов регрессии
| 18
|
ГЛАВА 3. НЕЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
| 19
|
17. Нелинейные регрессии
| 19
|
18. Прогнозирование с помощью регрессионных моделей
| 19
|
ГЛАВА 4. МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ
| 21
|
19. Модель множественной линейной регрессии
| 21
|
20. Метод наименьших квадратов (МНК) для множественной линейной регрессии
| 21
|
21. Анализ вариации зависимой переменной
| 23
|
22. Качество оценивания в модели множественной линейной регрессии
| 24
|
23. Мультиколлинеарность
| 25
|
24. Спецификация переменных в уравнениях регрессии
| 26
|
25. Фиктивные переменные
| 26
|
ГЛАВА 5. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ И АВТОКОРРЕЛИРОВАННОСТЬ
| 28
|
26. Временны2е ряды
| 28
|
27. Моделирование временны2х рядов с применением фиктивных переменных
| 28
|
28. Автокорреляция уровней временного ряда
| 29
|
29. Обнаружение гетероскедастичности. Метод Голдфельда–Квандта
| 30
|
30. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
| 31
|
31. Выявление автокорреляции
| 32
|
32. Оценивание параметров уравнения регрессии при автокорреляции
| 33
|
ГЛАВА 6. СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ
| 35
|
33. Структурная форма уравнений
| 35
|
34. Приведенная форма уравнений
| 36
|
35. Методы оценивания параметров структурной модели
| 37
|
36. Случай идентифицируемости: косвенный метод наименьших квадратов и метод инструментальных переменных
| 37
|
37. Случай сверхидентифицируемости: метод инструментальных переменных и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
| 39
|
38. Случай неидентифицируемости
| 41
|
39. Применение ограничений коэффициентов системы уравнений
| 42
|
40. Порядковое условие для идентификации уравнений
| 43
|
41. Применение методов оценивания
| 44
|
42. Трехшаговый метод наименьших квадратов (ТМНК)
| 45
|