Эконометрика. Книги 1 и 2. Носко В.П.

М.: 2011.; Кн. 1 - 672с., Кн. 2 - 576с.

В учебнике излагаются методы эконометрического анализа — от самых простых до весьма продвинутых. В основе учебника — курсы лекций, прочитанные автором в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара, на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и на экономическом факультете РАНХиГС.

Учебник состоит из двух книг (четырех частей): в кн. 1 рассматриваются линейные модели регрессии; модели стационарных и нестационарных временных рядов, особенности регрессионного анализа для стационарных и нестационарных переменных; в кн. 2 — модели одновременных уравнений, модели с дискретными и цензурированными объясняемыми переменными, модели для анализа панельных данных; модель стохастической границы производственных возможностей, а также содержится дополнительный материал по анализу временных рядов (прогнозирование, методология векторных авторегрессий и др.). В каждой части учебника имеется словарь употребляемых в ней терминов. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также для специалистов по прикладной экономике.

Книга 1. Части 1-2.

Формат: djvu

Размер: 8,62 Мб

Скачать: yandex.disk

Книга 2. Части 3-4.

Формат: djvu

Размер: 8,35 Мб

Скачать: yandex.disk

КНИГА 1.
Предисловие 6
Предисловие к первой книге 8
Часть 1 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ МЕТОДЫ
Раздел 1. ЭКОНОМЕТРИКА И ЕЕ СВЯЗЬ С ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИЕЙ. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ 11
Тема 1.1. Модели связи и модели наблюдений; эконометрическая модель, подобранная модель 11
Тема 1.2. Метод наименьших квадратов. Прямолинейный характер связи между двумя экономическими факторами 26
Тема 1.3. Примеры подбора линейных моделей связи между двумя факторами. Ложная линейная связь 45
Тема 1.4. Нелинейная связь между экономическими факторами 51
Раздел 2. ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ НАБЛЮДЕНИЙ. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 74
Тема 2.1. Линейные модели с несколькими объясняющими переменными. Оценивание и интерпретация коэффициентов 74
Тема 2.2. Свойства оценок коэффициентов при стандартных предположениях о вероятностной структуре ошибок. Доверительные интервалы для коэффициентов 90
Приложение П-2а. Случайные векторы и их характеристики 109
Приложение П-26. Многомерное нормальное распределение 111
Раздел 3. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ, ВЫБОР «НАИЛУЧШЕЙ» МОДЕЛИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПО ОЦЕНЕННОЙ МОДЕЛИ 113
Тема 3.1. Проверка статистических гипотез о значениях отдельных коэффициентов и общей линейной гипотезы 113
Тема 3.2. Использование F-статистики для редукции исходной эконометрической модели. Проверка односторонних гипотез 127
Тема 3.3. Сравнение альтернативных моделей. Мультиколлинеарность. Прогнозирование по оцененной модели 149
Раздел 4. ПРОВЕРКА ВЫПОЛНЕНИЯ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ НАБЛЮДЕНИЙ 170
Тема 4.1. Графические методы 170
Тема 4.2. Формальные статистические критерии 184
Раздел 5. УЧЕТ НАРУШЕНИЙ СТАНДАРТНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О МОДЕЛИ 203
Тема 5.1. Включение в модель фиктивных переменных 203
Тема 5.2. Учет гетероскедастичности 215
Тема 5.3. Учет автокоррелированности ошибок 224
Раздел 6. ОСОБЕННОСТИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ОБЪЯСНЯЮЩИХ ПЕРЕМЕННЫХ 234
Тема 6.1. Линейные регрессионные модели со стохастическими объясняющими переменными 234
Тема 6.2. Метод инструментальных переменных 243
Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе и для самостоятельной работы 261
Приложение. Таблицы статистических данных к заданиям 287
Литература 291
Глоссарий 292
Часть 2 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Раздел 7. СТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARMA 307
Тема 7.1. Стационарные модели ARMA 307
Тема 7.2. Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений 340
Приложение П-7. Проверка гипотезы случайности 369
Раздел 8. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ СТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ 377
Тема 8.1. Асимптотическая обоснованность стандартных процедур 377
Тема 8.2. Динамические модели. Векторная авторегрессия 383
Раздел 9. НЕСТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ ARIMA 423
Тема 9.1. Нестационарные ARMA модели 423
Тема 9.2. Проблема различения TS- и AS-рядов. Гипотеза единичного корня 448
Раздел 10. ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ РАЗЛИЧЕНИЯ TS- И DS-РЯДОВ 454
Тема 10.1. Критерии Дики—Фуллера. Многовариантные процедуры проверки гипотезы единичного корня 454
Тема 10.2. Обзор некоторых других процедур 489
Раздел 11. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ. КОИНТЕГРИРОВАННЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. МОДЕЛИ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК 520
Тема 11.1. Проблема ложной регрессии. Коинтегрированные временные ряды. Модели коррекции ошибок 520
Тема 11.2. Оценивание коинтегрированных систем временных рядов 558
Тема 11.3. Оценивание ранга коинтеграции и модели коррекции ошибок методом Йохансена 579
Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе и для самостоятельной работы 605
Приложение. Таблицы статистических данных к заданиям 637
Литература 647
Глоссарий 651
Предметный указатель 665

КНИГА 2.
Предисловие 6
Предисловие ко второй книге 8
Часть 3 СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ, ПАНЕЛЬНЫЕ ДАННЫЕ, МОДЕЛИ С ДИСКРЕТНЫМИ И ОГРАНИЧЕННЫМИ ОБЪЯСНЯЕМЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ
Раздел 1. СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ 11
Тема 1.1. Идентифицируемость структурной формы системы одновременных уравнений 11
Тема 1.2. Оценивание систем одновременных уравнений 42
Раздел 2. СТРУКТУРНЫЕ И ПРИВЕДЕННЫЕ ФОРМЫ МОДЕЛЕЙ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК 86
Тема 2.1. Структурные и приведенные формы векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок 86
Раздел 3. ПАНЕЛЬНЫЕ ДАННЫЕ 105
Тема 3.1. Панельные данные: модель пула, модель ковариационного анализа, модель кажущихся несвязанными регрессий 105
Тема 3.2. Модели с фиксированными и случайными эффектами 129
Тема 3.3. Двунаправленные модели 156
Тема 3.4. Несбалансированные панели, эндогенные объясняющие переменные, модели с индивидуально-специфическими переменными 163
Тема 3.5. Динамические модели 173
Раздел 4. МОДЕЛИ С ДИСКРЕТНЫМИ И ОГРАНИЧЕННЫМИ ОБЪЯСНЯЕМЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ 185
Тема 4.1. Модели, в которых объясняемая переменная принимает только два различных значения 185
Тема 4.2. Модели, в которых объясняемая переменная принимает несколько различных значений 212
Тема 4.3. Цензурированные модели регрессии (тобит-модели) 228
Тема 4.4. Модели бинарного выбора для панельных данных 249
Тема 4.5. Тобит-модели для панельных данных 261
Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе и для самостоятельной работы 271
Приложение. Статистические данные к заданиям 306
Литература 311
Глоссарий 313
Часть 4 ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ: ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ГЛАВЫ. МОДЕЛЬ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ГРАНИЦЫ
Раздел 5. СГЛАЖИВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 327
Тема 5.1. Адаптивные методы, метод наименьших квадратов 327
Тема 5.2. Прогнозирование по моделям AR, M A, ARM A, ARIM А 360
Раздел 6. МЕТОДОЛОГИЯ ВЕКТОРНЫХ АВТОРЕГРЕССИЙ 392
Тема 6.1. Прогнозирование по модели векторной авторегрессии, проверка наличия причинности по Грейнджеру для двух и более рядов 392
Тема 6.2. Методология VAR 414
Тема 6.3. Эмпирические исследования 440
Тема 6.4. Нестабильные VAR 467
Раздел 7. ТЕСТЫ НА ЕДИНИЧНЫЕ КОРНИ И НЕЛИНЕЙНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ. ДИНАМИЧЕСКИЙ МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ 489
Тема 7.1. Тесты на единичные корни и нелинейные преобразования 489
Тема 7.2. Динамический метод наименьших квадратов для оценивания коинтегрирующего вектора системы интегрированных рядов 504
Раздел 8. МОДЕЛЬ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ГРАНИЦЫ 515
Тема 8.1. Модель стохастической границы для перекрестной выборки 515
Тема 8.2. Модели стохастической границы для панельных данных 531
Задания для семинарских занятий, работы в компьютерном классе н для самостоятельной работы 537
Приложение. Таблицы статистических данных к заданиям 558
Литература 563
Глоссарий 567
Предметный указатель 572