Эконометрика. Начальный курс. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А.

6-е изд., перераб. и доп. - М.: Дело, 2004. — 576 с.

Учебник содержит систематическое изложение основ эконометрики и написан на основе лекций, которые авторы в течение ряда лет читали в Российской экономической школе и Высшей школе экономики. Подробно изучаются линейные регрессионные модели (метод наименьших квадратов, проверка гипотез, гетероскедастичность, автокорреляция ошибок, спецификация модели). Отдельные главы посвящены системам одновременных уравнений, методу максимального правдоподобия в моделях регрессии, моделям с дискретными и ограниченными зависимыми переменными.

В шестое издание книги добавлены три новые главы. Глава "Панельные данные" дополняет книгу до полного списка тем, традиционно включаемых в современные базисные курсы эконометрики. Добавлены также главы "Предварительное тестирование" и "Эконометрика финансовых рынков", которые будут полезны тем, кто интересуется соответственно теоретическими и прикладными аспектами эконометрики. Значительно увеличено количество упражнений. Включены упражнения с реальными данными, доступными для читателя на web-сайте книги.

Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и финансам

Формат: djvu

Размер: 5,9 Мб

Скачать: yandex.disk

Формат: pdf

Размер: 21,7 Мб

Скачать: drive.google

Оглавление
Вступительное слово 10
Предисловие к первому изданию 13
Предисловие к третьему изданию 18
Предисловие к шестому изданию 23
1. Введение 26
1.1. Модели 26
1.2. Типы моделей 28
1.3. Типы данных 30
2. Модель парной регрессии 32
2.1. Подгонка кривой 32
2.2. Метод наименьших квадратов (МНК) 34
2.3. Линейная регрессионная модель с двумя переменными 38
2.4. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок а2 41
2.5. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Проверка гипотезы b = bo- Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии 46
2.6. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации Я2 51
2.7. Оценка максимального правдоподобия коэффициентов регрессии 55
Упражнения 58
3. Модель множественной регрессии 67
3.1. Основные гипотезы 68
3.2. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова 69
3.3. Статистические свойства МНК-оценок 72
3.4. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициенты R2 и скорректированный R^, 74
3.5. Проверка гипотез. Доверительные интервалы и доверительные области 78'
Упражнения 88
4. Различные аспекты множественной регрессии 108
4.1. Мультиколлинеарность 109;
4.2. Фиктивные переменные 112
4.3. Частная корреляция 118
4.4. Спецификация модели 124
Упражнения 135
5. Некоторые обобщения множественной регрессии 148
5.1. Стохастические регрессоры 149
5.2. Обобщенный метод наименьших квадратов .... 154
5.3. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов 160
Упражнения 163
6. Гетероскедастичность и корреляция по времени 167
6.1. Гетероскедастичность 168
6.2. Корреляция по времени 184
Упражнения 192
7. Прогнозирование в регрессионных моделях 204
7.1. Безусловное прогнозирование 205
7.2. Условное прогнозирование 208
7.3. Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок 209
Упражнения 211
8. Инструментальные переменные 212
8.1. Состоятельность оценок, полученных с помощью инструментальных переменных 213
8.2. Влияние ошибок измерения 214
8.3. Двухшаговый метод наименьших квадратов .... 215
8.4. Тест Хаусмана 217
Упражнения 218
9. Системы регрессионных уравнений 220
3.1. Внешне не связанные уравнения 221
9.1. Системы одновременных уравнений 224
Упражнения 241
10. Метод максимального правдоподобия в моделях регрессии 244
10.1. Введение 245
10.2. Математический аппарат 246
10.3. Оценка максимального правдоподобия парамет¬ров многомерного нормального распределения . . 248
10.4. Свойства оценок максимального правдоподобия . 249
10.5. Оценка максимального правдоподобия в линейной модели 250
10.6. Проверка гипотез в линейной модели, I 253
10.7. Проверка гипотез в линейной модели, II 257
10.8. Нелинейные ограничения 258
Упражнения 260
11. Временные ряды 264
11.1. Модели распределенных лагов 266
11.2. Динамические модели 268
11.3. Единичные корни и коинтеграция 276
11.4 Модели Бокса-Дженкинса (ARIMA) 28
11.5. GARCH модели 3
Упражнения 3J
12. Дискретные зависимые переменные и цензурированные выборки 3
12.1. Модели бинарного и множественного выбора ... 3!
12.2. Модели с урезанными и цензурированными выборками 3.
Упражнения 3;
13. Панельные данные 31
13.1 Введение 3
13.2. Обозначения и основные модели 3
13.3. Модель с фиксированным эффектом 3
13.4. Модель со случайным эффектом 31
13.5. Качество подгонки З1
13.6. Выбор модели 3'
13.7. Динамические модели 3
13.8. Модели бинарного выбора с панельными данными 3
13.9. Обобщенный метод моментов 3
Упражнения 39
14. Предварительное тестирование: введение 39
14.1. Введение 3!
14.2. Постановка задачи 40
14.3. Основной результат 40'
14.4. Pretest-оценка 4$
14.5. WALS-оценка 40
14.6. Теорема эквивалентности 4
14.7. Предварительное тестирование и эффект «занижения» 407
14.8. Эффект «занижения». Один вспомогательный параметр 412
14.9. Выбор модели: от общего к частному и от частного к общему 415
14.10. Эффект «занижения». Два вспомогательных параметра 419
11. Прогнозирование и предварительное тестирование 425
.12. Обобщения 429
13. Другие вопросы 432
Упражнения 434
15. Эконометрика финансовых рынков 435
11,5.1. Введение 436
15.2. Гипотеза эффективности финансового рынка . . . 438
15.3. Оптимизация портфеля ценных бумаг 446
15.4. Тест на включение новых активов в эффективный портфель 450
15.5. Оптимальный портфель при наличии безрискового актива 456
15.6. Модели оценки финансовых активов 461
Упражнения 471
16. Перспективы эконометрики 472
1,6.1. Введение 472
16.2. Чем собственно занимается эконометрист? .... 473
16.3. Эконометрика и физика 474
16.4. Эконометрика и математическая статистика . . . 475
16.5. Теория и практика 476
16.6. Эконометрический метод 477
16.7. Слабое звено 480
1,6.8. Агрегирование 481
16.9. Как использовать другие работы 481
16.10. Заключение 482
Приложение ЛА. Линейная алгебра 484
1. Векторное пространство 484
2. Векторное пространство Лп 485
3. Линейная зависимость 485
4. Линейное подпространство 486
5. Базис. Размерность 486
6. Линейные операторы 487
7. Матрицы 488
8. Операции с матрицами 489
9. Инварианты матриц: след, определитель 492
10. Ранг матрицы 494
11. Обратная матрица 495
12. Системы линейных уравнений 496
13. Собственные числа и векторы 496
14. Симметричные матрицы 498
15. Положительно определенные матрицы 500
16. Идемпотентные матрицы 502
17. Блочные матрицы 503
18. Произведение Кронекера 504
19. Дифференцирование по векторному аргументу . . 505
Упражнения 507
Приложение МС. Теория вероятностей и математическая статистика 509
1. Случайные величины, случайные векторы 509
2. Условные распределения 516
3. Некоторые специальные распределения 518
4. Многомерное нормальное распределение 524
5. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема 528
6 Основные понятия и задачи математической статистики 531
7. Оценивание параметров 533
8. Проверка гипотез 539
Приложение ЭП. Обзор эконометрических пакетов 542
1. Происхождение пакетов. Windows-версии. Графика 543
2. О некоторых пакетах 544
3. Опыт практической работы 546
Приложение СТ. Краткий англо-русский словарь терминов 547
Приложение ТА. Таблицы 555
Литература 561
Предметный указатель 570