Предисловие

Предисловие: Эконометрика для начинающих (Дополнительные главы), Носко Владимир Петрович, 2005 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон В книге рассматриваются методы статистического анализа регрессионных моделей с ограниченной (цензурированной) зависимой переменной, систем одновременных уравнений, панельных данных, а также структурных форм векторных авторегрессий ...

Предисловие

Настоящая книга является дополнением к ранее изданным публикациям автора "Эконометрика для начинающих: Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов" (2000), "Эконометрика: Основные понятия и введение в регрессионный анализ временных рядов" (2004). В ней рассматриваются методы статистического анализа моделей с дискретными объясняющими переменными, систем одновременных уравнений, панельных данных, а также структурные и приведенные формы векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок.

В главе 1 обсуждаются особенности статистического анализа моделей, в которых объясняющая переменная имеет лишь конечное количество возможных значений или только частично наблюдаема. При оценивании этих моделей на первый план выступает метод максимального правдоподобия.

Сначала рассматриваются модели бинарного выбора с двумя значениями объясняющей переменной (пробит, логит, гомпит) и модели с несколькими значениями объясняющей переменной (порядковая пробит-модель, мультиномиальная модель), а затем -модели с частично наблюдаемой (цензурированной) объясняющей переменной. При этом цензурирование может определяться как значениями самой объясняемой переменной (модель тобит I), так и значениями некоторой дополнительной функции полезности (модель тобит II).

В главе 2 рассматривается возможность получения подходящих оценок параметров в ситуациях, когда объясняющие переменные, входящие в уравнение регрессии, коррелированы с ошибкой в этом уравнении. Именно такое положение наблюдается в имеющих широкое применение моделях, известных под названием "системы одновременных уравнений". Это модели, состоящие из нескольких уравнений регрессии и такие, что переменные, являющиеся объясняемыми переменными в одних уравнениях, являются объясняющими переменными в других уравнениях. Здесь основным методом оценивания параметров является метод инструментальных переменных, состоящий в "очистке" объясняющей переменной, коррелированной с ошибкой, от этой коррелированности, и подстановке в правую часть уравнения вместо этой объясняющей переменной ее очищенного варианта. Рассматриваются этот и другие методы оценивания систем одновременных уравнений, связь между различными методами, их недостатки и преимущества.

Глава 3 посвящена методам статистического анализа панельных данных, т.е. данных, содержащих наблюдения за некоторым достаточно большим количеством субъектов в течение некоторого относительно небольшого количества периодов времени. Особенностью многих моделей, используемых для статистического анализа таких данных, является предположение о наличии различий между субъектами исследования, которые постоянны во времени, но которые не удается реально измерить в виде значений некоторой объясняющей переменной. Такие различия специфицируются в этих моделях как фиксированные или случайные эффекты, и в зависимости от пригодности той или иной интерпретации этих эффектов, используются различные методы оценивания параметров модели (обычный или обобщенный метод наименьших квадратов). Метод инструментальных переменных, рассмотренный в главе 2, находит новое применение в динамических моделях панельных данных, в которых в качестве объясняющих переменных в правых частях уравнения могут выступать и запаздывающие значения объясняемой переменной, и реализуется в виде обобщенного метода моментов, ставшего весьма популярным в последние годы. В заключительной части этой главы модели, рассматривавшиеся в главе 1 (пробит, логит, тобит), распространяются на случай панельных данных.

Наконец, глава 4 дополняет материал, содержащийся в главах 11 и 12 ранее изданной книги автора "Эконометрика: Основные понятия и введение в регрессионный анализ временных рядов", касающийся моделей векторной авторегрессии и моделей коррекции ошибок, сопутствующих системе коинтегрированных временных рядов. Это дополнение связано с рассмотрением возможности построения и оценивания структурной формы модели коррекции ошибок.

Как и в ранее изданных книгах автора по эконометрике, акценты в изложении смещены в сторону разъяснения процедур статистического анализа данных с привлечением большого количества иллюстративных примеров. Предполагается, что читатель владеет методами регрессионного анализа в рамках начального курса эконометрики (в объеме пособия [Носко (2000)] или первой части пособия [Носко (2004)]). Для удобства читателя, при первом упоминании в тексте тех или иных терминов эти термины выделяются жирным курсивом, а в скобках приводятся их англоязычные эквиваленты. Некоторые моменты изложения, требующие привлечения внимания читателя, выделяются подчеркиванием отдельных слов или целых предложений.

Пособие написано на основании курсов лекций, прочитанных автором в Институте экономики переходного периода. Автор считает своим приятным долгом выразить признательность доктору экономических наук Синельникову-Мурылеву С.Г., который инициировал работу по написанию этого учебного пособия.

Эконометрика для начинающих (Дополнительные главы)

Эконометрика для начинающих (Дополнительные главы)

Обсуждение Эконометрика для начинающих (Дополнительные главы)

Комментарии, рецензии и отзывы

Предисловие: Эконометрика для начинающих (Дополнительные главы), Носко Владимир Петрович, 2005 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон В книге рассматриваются методы статистического анализа регрессионных моделей с ограниченной (цензурированной) зависимой переменной, систем одновременных уравнений, панельных данных, а также структурных форм векторных авторегрессий ...