Эконометрика.Конспект лекций, Ангелина Витальевна Яковлева, 2009

Эконометрика.Конспект лекций, Ангелина Витальевна Яковлева, 2009 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Эконометрика — это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам.
  1. Аннотация
  2. Лекция № 1. понятие эконометрики и эконометрических моделей
  3. 1. основные виды эконометрических моделей
  4. 2. эконометрическое моделирование
  5. 3. классификация видов эконометрических переменных и типов данных
  6. Лекция № 2. общая и нормальная линейная модели парной регрессии 1. общая модель парной регрессии
  7. 2. нормальная линейная модель парной регрессии
  8. Лекция № 3. методы оценивания и нахождения параметров уравнения регрессии.
  9. 1. классический метод наименьших квадратов для модели парной регрессии
  10. 2. альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии
  11. Лекция № 4. оценка дисперсии случайной ошибки регрессии. состоятельность и несмещенность мнк-оценок. теорема гаусса — маркова
  12. 1. состоятельность и несмещенность мнк-оценок
  13. 2. эффективность мнк-оценок. теорема гаусса—маркова
  14. Лекция № 5. определение качества модели регрессии. проверка гипотез о значимости коэффициентов регрессии, корреляции и уравнения парной регрессии
  15. 1. проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии
  16. 2. проверка гипотезы о значимости парного линейного коэффициента корреляции
  17. 3. проверка гипотезы о значимости уравнения парной регрессии. теорема о разложении сумм квадратов
  18. Лекция № 6. построение прогнозов для модели парной линейной регрессии. примеры оценивания параметров парной регрессии и проверки гипотезы о значимости коэффициентов и уравнения регрессии
  19. 1. пример оценивания параметров парной регрессии с помощью альтернативного метода
  20. 2. пример проверки гипотезы о значимости коэффициентов парной регрессии и уравнения регрессии в целом
  21. Лекция № 7. линейная модель множественной регрессии. классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. множественное линейное уравнение регрессии
  22. 1. классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии
  23. 2. множественное линейное уравнение регрессии в стандартизированном масштабе. решение квадратных систем линейных уравнений методом гаусса
  24. Лекция № 8. показатели тесноты связи, частной и множественной корреляции. обычный и скорректированный показатели множественной детерминации
  25. 1. показатели частной корреляции для модели линейной регрессии с двумя переменными
  26. 2. показатели частной корреляции для модели множественной регрессии с тремя и более факторами
  27. Лекция № 9. проверка гипотез о значимости частного и множественного коэффициентов корреляции, регрессионных коэффициентов и уравнения множественной регрессии в целом
  28. Лекция № 10. пример применения мнк к трехмерной модели регрессии. пример расчета коэффициентов корреляции и проверки гипотез для трехмерной регрессионной модели
  29. Лекция № 11. причины возникновения и последствия мультиколлинеарности. устранение мультиколлинеарности
  30. 1. нелинейные по параметрам регрессионные модели
  31. 2. регрессионные модели с точками разрыва
  32. Лекция № 13. мнк для нелинейных моделей, методы нелинейного оценивания регрессионных параметров. показатели корреляции и детерминации для нелинейной регрессии
  33. 1. методы нелинейного оценивания регрессионных параметров
  34. Лекция № 14. тесты бокса—кокса. средние и точечные коэффициенты эластичности
  35. 1. двухфакторная производственная функция кобба—дугласа
  36. 2. эффект от масштаба производства. двухфакторная производственная функция солоу
  37. 3. мнк для функции кобба-дугласа. многофакторные производственные функции
  38. Лекция № 16. модели бинарного выбора. метод максимума правдоподобия
  39. 1. обнаружение гетероскедастичности
  40. 2. устранение гетероскедастичности
  41. Лекция № 18. автокорреляция остатков регрессионной модели, ее устранение. критерий дарбина—уотсона. метод кохрана—оркутта и хилдрета—лу
  42. 1. критерий дарбина-уотсона
  43. 2. устранение автокорреляции остатков регрессионной модели
  44. Лекция № 19. обобщенный метод наименьших квадратов. регрессионные модели с переменной структурой. фиктивные переменные. метод чоу
  45. 1. доступный обобщенный метод наименьших квадратов
  46. 2. регрессионные модели с переменной структурой. фиктивные переменные
  47. 3. метод чоу
  48. 4. спецификация переменных
  49. Лекция № 20. основные компоненты временного ряда. проверка гипотез о существовании тренда во временном ряду. метод чоу проверки стабильности тенденции
  50. 2. гипотеза, основанная на сравнении средних уровней ряда
  51. 4. критерий «восходящих и нисходящих» серий
  52. 5. критерий серий, основанный на медиане выборки
  53. 3. метод форстера-стьюарта проверки гипотез о наличии или отсутствии тренда. метод чоу проверки стабильности тенденции
  54. Лекция № 21. представление тренда в аналитическом виде. проверка адекватности трендовой модели
  55. Лекция № 22. определение сезонной компоненты временного ряда. сезонные фиктивные переменные. одномерный анализ фурье
  56. 1. сезонные фиктивные переменные
  57. 2. одномерный анализ фурье
  58. 3. фильтрация временного ряда (исключение тренда и сезонной компоненты)
  59. 4. автокорреляция уровней временного ряда
  60. Лекция № 23. стационарные ряды. модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (arima). показатели качества модели арпсс. критерий дики-фуллера
  61. 4. критерий дики-фуллера
  62. Лекция № 24. цензурированные и стохастические объясняющие переменные
  63. Лекция № 25. системы эконометрических и одновременных уравнений. проблема и условия идентификации модели
  64. 1. структурная и приведенная формы системы одновременных уравнений. проблема идентификации модели
  65. Лекция № 26. косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов. примеры их применения. инструментальные переменные
  66. 1. двухшаговый метод наименьших квадратов
  67. 3. пример применения двухшагового метода наименьших квадратов к модели, включающей сверхидентифицированное уравнение
  68. 4. инструментальные переменные
  69. Лекция № 27. динамические эконометрические модели (дэм). модель авторегрессии. характеристика моделей с распределенным лагом
  70. 1. модель авторегрессии и оценивание ее параметров
  71. 2. характеристика моделей с распределенным лагом
  72. 3. метод амина
  73. Лекция № 28. нелинейный метод наименьших квадратов. метод койка. модель адаптивных ожиданий (мао) и частичной (неполной) корректировки
  74. 1. суть нелинейного мнк
  75. 2. модель адаптивных ожиданий (мао)
  76. 3. модель частичной (неполной) корректировки
Эконометрика.Конспект лекций

Эконометрика.Конспект лекций

Обсуждение Эконометрика.Конспект лекций

Комментарии, рецензии и отзывы

Эконометрика.Конспект лекций, Ангелина Витальевна Яковлева, 2009 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Эконометрика — это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам.