- •Эконометрика Учебно-методическое пособие
- •Оглавление
- •1. Парная регрессия и корреляция……………..………………………9
- •2. Множественная регрессия и корреляция………………….………38
- •3. Системы эконометрических уравнений…………...………………87
- •4. Временные ряды……………………………………………………..102
- •Предисловие
- •Введение
- •1. Парная регрессия и корреляция
- •1.1. Линейная модель парной регрессии и корреляции
- •1.2. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции
- •2. Множественная регрессия и корреляция
- •2.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии
- •2.2. Метод наименьших квадратов (мнк). Свойства оценок на основе мнк
- •2.3. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии
- •2.4. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
- •2.5. Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк)
- •2.6. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
- •3. Системы эконометрических уравнений
- •3.1. Структурная и приведенная формы модели
- •3.2. Проблема идентификации
- •3.3. Методы оценки параметров структурной формы модели
- •4. Временные ряды
- •4.1. Автокорреляция уровней временного ряда
- •4. 2. Моделирование тенденции временного ряда
- •4.3. Моделирование сезонных колебаний
- •4.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
- •Случайные переменные Дискретная случайная переменная
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •Математические ожидания функций дискретных случайных переменных
- •Правила расчета математического ожидания
- •Независимость случайных переменных
- •Теоретическая дисперсия дискретной случайной переменной
- •Вероятность в непрерывном случае
- •Постоянная и случайная составляющие случайной переменной
- •Способы оценивания и оценки
- •Оценки как случайные величины
- •Несмещенность
- •Эффективность
- •Противоречия между несмещенностью и минимальной дисперсией
- •Влияние увеличения размера выборки на точность оценок
- •Состоятельность
- •Тестовые задания Парная регрессия и корреляция
- •Множественная регрессия и корреляция
- •Системы эконометрических уравнений
- •Временные ряды
- •Вопросы к экзамену
- •Структурная и приведенная формы модели.
- •Методы оценки параметров структурной формы модели.
- •Варианты индивидуальных заданий d.1. Парная регрессия и корреляция
- •Решение
- •Варианты индивидуальных заданий
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •D.2. Множественная регрессия и корреляция
- •Решение
- •Варианты индивидуальных заданий
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •D.3. Системы эконометрических уравнений
- •Варианты индивидуальных заданий
- •Вариант 1
- •Варианты 3, 4
- •Варианты 5, 6
- •Варианты 7, 8
- •Варианты 9, 10
- •Математико-статистические таблицы e.1. Таблица значений -критерия Фишера при уровне значимости
- •E.2. Критические значения -критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10, 0,05, 0,01 (двухсторонний)
- •E.3. Значения статистик Дарбина-Уотсона при 5%-ном уровне значимости
- •Литература Основная:
- •Дополнительная:
АКАДЕМИЯ УПРАВЛЕНИЯ «ТИСБИ»
Эконометрика Учебно-методическое пособие
Казань – 2004
Составители: проф. Шалабанов А.К., препод. Роганов Д.А.
Рецензенты: зав. каф. экономической кибернетики КГУ
проф. Фазылов В.Р.
проф. Академии Управления «ТИСБИ» Хабриева М.Н.
© Шалабанов А.К., Роганов Д.А., 2004
© Академия Управления «ТИСБИ», 2004
Оглавление
Предисловие……………………………………………………………….4
Введение…..………………………………………………………………..5
1. Парная регрессия и корреляция……………..………………………9
1.1. Линейная модель парной регрессии и корреляции………..……….13
1.2. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции…………..…26
2. Множественная регрессия и корреляция………………….………38
2.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении
уравнения множественной регрессии…………………………….……..38
2.2. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок
на основе МНК………………………………………………………...….44
2.3. Проверка существенности факторов и показатели
качества регрессии………………………………………………..………51
2.4. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными
остатками…………………………………………………………………..64
2.5. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)…….……….73
2.6. Регрессионные модели с переменной структурой
(фиктивные переменные)…………………………………………………80
3. Системы эконометрических уравнений…………...………………87
3.1. Структурная и приведенная формы модели………………………..89
3.2. Проблема идентификации…………………………………………...92
3.3. Методы оценки параметров структурной формы модели…………98
4. Временные ряды……………………………………………………..102
4.1. Автокорреляция уровней временного ряда……………………….104
4.2. Моделирование тенденции временного ряда……………………..111
4.3. Моделирование сезонных колебаний……………………………...112
4.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона…….....122
Приложение A. Случайные переменные……………………………127
Приложение B. Тестовые задания……………………………………152
Приложение C. Вопросы к экзамену………………………………...164
Приложение D. Варианты индивидуальных заданий……………..166
Приложение E. Математико-статистические таблицы…………...194
Литература………...…………………………………………………….197
Предисловие
Применение аспектов математики в различных областях знаний (экономика, физика, химия, биология, социология и т.д.) принесло значительные успехи. Для экономических специальностей «Финансы и кредит», «Менеджмент», «Налоговое дело» студентам читаются большие по объему курсы математики, включая спецкурсы «Математические методы и модели в экономике» и «Эконометрика», которые могут быть успешно использованы в учебной практике студентами для выполнения курсовых и дипломных работ. В настоящее время идет накопление информации в различных областях экономических знаний с использованием эконометрики.
Пособие содержит курс лекций по основным разделам эконометрики: парная и множественная регрессия, системы эконометрических уравнений и временные ряды.
По всем разделам представлены тесты и варианты контрольных работ. Для выполнения контрольных заданий по 10 вариантам рассмотрены типовые задачи.
Пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, но может быть полезно студентам заочной и дистанционной форм обучения для самостоятельного изучения дисциплины.