1.2. структура этой книги

1.2. структура этой книги

Первую часть этой книги составляют главы 2, 3 и 4. Как большинство учебников она начинается с обсуждения наиболее распространенного метода оценивания линейной модели регрессии — метода наименьших квадратов (МНК). В главе 2 представлены основы этого важного метода оценивания с некоторым акцентом на обоснование его правомочности при довольно слабых условиях, в то время как глава 3 нацелена на интерпретацию моделей и сравнение их альтернативных спецификаций. В главе 4 рассматриваются два специфических отклонения от стандартных предположений линейной модели: автокорреляция и гетероскедастичность остатков моделей. В ней обсуждается, как можно тестировать эти феномены, как они влияют на правомочность применения МНК и какой корректировки результатов они требуют. В частности, это включает критический анализ вопросов модельной спецификации, применение скорректированных стандартных ошибок МНК-оценок и применение альтернативного метода — обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). Эти три главы существенны для остальной части этой книги и должны быть отправной точкой в любом курсе.

В главе 5 обсуждаются другие отклонения от стандартных предположений линейной модели, фатальные для свойств МНК. Как только остаток модели коррелирован с одной или более объясняющими переменными, все хорошие свойства МНК-оценивания становятся несправедливыми, и мы обязательно должны использовать альтернативные методы оценивания. В этой главе обсуждается оценивание методом инструментальных переменных (МИП) и оценивание обобщенным методом моментов (ОММ). Эта глава, по крайней мере, ее первые параграфы, также рекомендуется в качестве существенной части любого курса эконометрики.

Глава 6 в основном является теоретической и в ней обсуждается оценивание методом максимального правдоподобия (ММП). Поскольку в эмпирической работе метод максимального правдоподобия часто критикуется за его зависимость от предположений об общем виде анализируемого распределения, он не обсуждался в предыдущих главах, в которых без труда описаны доступные альтернативные методы оценивания, являющиеся либо более устойчивыми, чем метод максимального правдоподобия, либо (асимптотически) ему эквивалентными. Особый акцент в главе б делается на тестировании неправильной спецификации на основе принципа множителей Лагранжа. Несмотря на то, что во многих эмпирических исследованиях существует тенденция считать предположения об общем виде распределения само собой разумеющимися, их правомочность является критической для состоятельности применяемых методов оценивания и поэтому их следует тестировать. Часто такое тестирование относительно легко выполнимо, хотя обычно в большей части программного обеспечения такие процедуры тестирования не предоставляются (до сих пор). Глава б является решающей для понимания главы 7 о моделях с ограниченными зависимыми переменными, и для понимания нескольких параграфов в главах 8-10.

Последняя часть этой книги состоит из четырех глав. В главе 7 представлены модели, которые, как правило (хотя и не исключительно), применяются в микроэкономике, когда зависимая переменная дискретна (например, нуль или единица) или частично дискретна (например, нуль или положительна). Она также включает обсуждение проблем, связанных с ограничениями на процесс формирования выборки ("sample selection problems"), которое идет дальше, чем их обычное обсуждение в учебниках. Подчеркивается, что проблема выборки с ограничениями (или «выборочной селективности») является потенциально важной проблемой в эмпирической работе, и что для этой проблемы никакого стандартного решения не существует.

В главах 8 и 9 обсуждается моделирование временных рядов, включая единичные корни, коинтеграцию и модель коррекции регрессионных остатков. Эти главы можно прочитать непосредственно после главы 4 или 5, за исключением нескольких параграфов, которые касаются оценивания методом максимального правдоподобия. За прошедшие 15 лет в этой области были проведены значительные теоретические исследования, и многие последние учебники, кажется, практически полностью посвящены именно им. Глава 8 посвящается моделям одномерных временных рядов. В подобных случаях описываются модели, которые объясняют поведение экономической переменной по ее собственному прошлому. Включено описание модели АРПСС, а также модели О АРУ Г для условной дисперсии ряда. В главе 9 обсуждаются многомерные модели временных рядов, в которых рассматриваются одновременно несколько динамических переменных. Глава включает векторные модели авторегрессии, коинтеграцию и модели коррекции регрессионных остатков (Error-Correction Model).

И, наконец, глава 10 посвящается моделям, основанным на панельных данных. Панельные данные доступны, если на одних и тех же выборочных единицах (например, домашних хозяйствах, фирмах или странах) сделаны повторные (во времени) наблюдения. В последнее десятилетие применение панельных данных стало важным во многих областях экономики. Микроэкономические панельные данные по домашним хозяйствам и фирмам могут быть получены без особого труда и, учитывая возросшие вычислительные ресурсы, стали более легкими для обработки, чем в прошлом. Кроме того, все более распространяется практика объединения временных рядов нескольких стран. По-видимому, одной из причин является мнение многих исследователей, что в дополнение к историческому сравнению страны с ее собственным прошлым, пространственное ("cross-section") сравнение стран предоставляет интересную информацию.

В конце книги читатель найдет два кратких приложения, в которых обсуждаются математические и статистические результаты, используемые в разных местах книги. В них содержится обсуждение некоторых методов матричной алгебры и некоторые сведения из теории вероятностных распределений. В частности предоставляется обсуждение свойств (двумерного) нормального распределения, включая условные математические ожидания, дисперсии и усечение.

Судя по моему опыту, содержание этой книги слишком обширно для его охвата в одном курсе. На основе представленных в книге глав можно наметить несколько курсов. Например, типичный курс бакалаврского уровня по прикладной эконометрике мог бы охватить главы 2, 3, 4, часть главы 5, а затем продолжался бы с выборочным охватом параграфов из глав 8 и 9, если в центре внимания анализ временных рядов, или продолжался бы с охватом параграфа 6.1 и главы 7, если в центре внимания пространственные модели. В более сложном бакалаврском университетском курсе или в курсе для магистров можно сосредоточить внимание на охвате глав временных рядов (главы 8 и 9), микроэконометрических глав (главы 6 и 7) и (или) на моделях панельных данных (глава 10 с некоторыми выборочными параграфами из глав б и 7).

Учитывая замысел и объем материала этой книги, я должен был выбрать, какой материал представить, а какой нет. Как правило, я не хотел обременять читателя деталями, которые считал несущественными или не имеющими эмпирической значимости. Главная цель состояла в том, чтобы предоставить общий и всесторонний обзор различных методологий и подходов, сосредотачиваясь на аспектах, важных для понимания и выполнения эмпирической работы. Некоторые темы упоминаются очень кратко, и никаких попыток обсудить их более подробно не делается. Для компенсации я попытался дать ссылки в соответствующих местах на другие, часто более специальные учебники, которые полностью охватывают эти проблемы.