WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 82 |
Оглавление Введение................................... 11 I Введение в социально-экономическую статистику 15 1. Основные понятия 17 1.1. Краткая историческая справка.................... 17 1.2. Предмет статистики.......................... 18 1.3. Экономические величины и статистические показатели....... 20 1.4. Вероятностная природа экономических величин........... 22 1.5. Проблемы измерений......................... 24 1.6. Специфика экономических измерений................ 27 1.7. Адекватность экономических измерений............... 29 1.8. Типы величин, связи между ними................... 32 1.9. Статистические совокупности и группировки............ 36 1.10. Задачи.................................. 45 2. Описательная статистика 48 2.1. Распределение частот количественного признака.......... 48 2.2. Средние величины........................... 53 2.3. Медиана, мода, квантили....................... 66 3 4 Оглавление 2.4. Моменты и другие характеристики распределения.......... 70 2.5. Упражнения и задачи.......................... 83 3. Индексный анализ 89 3.1. Основные проблемы.......................... 89 3.2. Способы построения индексов.................... 93 3.3. Факторные представления приростных величин........... 100 3.4. Случай, когда относительных факторов более одного........ 104 3.5. Индексы в непрерывном времени................... 106 3.6. Прикладные следствия из анализа индексов в непрерывном времени........................ 116 3.7. Факторные представления приростов в непрерывном времени... 123 3.8. Задачи.................................. 4. Введение в анализ связей 4.1. Совместные распределения частот количественных признаков... 4.2. Регрессионный анализ......................... 4.3. Дисперсионный анализ......................... 4.4. Анализ временных рядов........................ 4.5. Упражнения и задачи.......................... II Эконометрия — I:

Регрессионный анализ 5. Случайные ошибки 5.1. Первичные измерения......................... 5.2. Производные измерения........................ 5.3. Упражнения и задачи.......................... 6. Алгебра линейной регрессии 6.1. Линейная регрессия.......................... 6.2. Простая регрессия........................... 6.3. Ортогональная регрессия....................... 6.4. Многообразие оценок регрессии................... Оглавление 6.5. Упражнения и задачи.......................... 7. Основная модель линейной регрессии 7.1. Различные формы уравнения регрессии............... 7.2. Основные гипотезы, свойства оценок................. 7.3. Независимые факторы: спецификация модели............ 7.4. Прогнозирование............................ 7.5. Упражнения и задачи.......................... 8. Нарушение гипотез основной линейной модели 8.1. Обобщенный метод наименьших квадратов (взвешенная регрессия)........................ 8.2. Гетероскедастичность ошибок..................... 8.3. Автокорреляция ошибок........................ 8.4. Ошибки измерения факторов..................... 8.5. Метод инструментальных переменных................ 8.6. Упражнения и задачи.......................... 9. Целочисленные переменные в регрессии 9.1. Фиктивные переменные........................ 9.2. Модели с биномиальной зависимой переменной........... 9.2.1. Линейная модель вероятности, логит и пробит........ 9.2.2. Оценивание моделей с биномиальной зависимой переменной........................... 9.2.3. Интерпретация результатов оценивания моделей с биномиальной зависимой переменной........... 9.3. Упражнения и задачи.......................... 10.Оценка параметров систем уравнений 10.1. Невзаимозависимые системы..................... 10.2. Взаимозависимые или одновременные уравнения.......... 10.3. Оценка параметров отдельного уравнения.............. 10.4. Оценка параметров системы идентифицированных уравнений... 10.5. Упражнения и задачи.......................... 6 Оглавление III Эконометрия — I:

Анализ временных рядов 11.Основные понятия в анализе временных рядов 11.1.Введение................................ 11.2. Стационарность, автоковариации и автокорреляции........ 11.3. Основные описательные статистики для временных рядов..... 11.4. Использование линейной регрессии с детерминированными факторами для моделирования временного ряда........... 11.4.1. Тренды............................. 11.4.2. Оценка логистической функции................ 11.4.3. Сезонные колебания...................... 11.4.4. Аномальные наблюдения................... 11.5. Прогнозы по регрессии с детерминированными факторами..... 11.6. Критерии, используемые в анализе временных рядов........ 11.6.1. Критерии, основанные на автокорреляционной функции.. 11.6.2. Критерий Спирмена...................... 11.6.3. Сравнение средних....................... 11.6.4. Постоянство дисперсии.................... 11.7. Лаговый оператор........................... 11.8. Модели регрессии с распределенным лагом............. 11.9. Условные распределения........................ 11.10. Оптимальное в среднеквадратическом смысле прогнозирование: общая теория................... 11.10.1. Условное математическое ожидание как оптимальный прогноз.................. 11.10.2. Оптимальное линейное прогнозирование.......... 11.10.3. Линейное прогнозирование стационарного временного ряда....................... 11.10.4. Прогнозирование по полной предыстории.

Разложение Вольда...................... 11.11. Упражнения и задачи......................... 12.Сглаживание временного ряда 12.1. Метод скользящих средних...................... Оглавление 12.2. Экспоненциальное сглаживание................... 12.3. Упражнения и задачи.......................... 13.Спектральный и гармонический анализ 13.1. Ортогональность тригонометрических функций и преобразование Фурье........................ 13.2. Теорема Парсеваля........................... 13.3. Спектральный анализ......................... 13.4. Связь выборочного спектра с автоковариационной функцией... 13.5. Оценка функции спектральной плотности.............. 13.6. Упражнения и задачи.......................... 14.Линейные стохастические модели ARIMA 14.1. Модель линейного фильтра...................... 14.2. Влияние линейной фильтрации на автоковариации и спектральную плотность....................... 14.3. Процессы авторегрессии........................ 14.4. Процессы скользящего среднего................... 14.5. Смешанные процессы авторегрессии — скользящего среднего.. 14.6. Модель ARIMA............................. 14.7. Оценивание, распознавание и диагностика модели Бокса—Дженкинса...................... 14.8. Прогнозирование по модели Бокса—Дженкинса.......... 14.9. Модели, содержащие стохастический тренд............. 14.10. Упражнения и задачи......................... 15.Динамические модели регрессии 15.1. Модель распределенного лага: общие характеристики и специальные формы структур лага................. 15.2. Авторегрессионная модель с распределенным лагом........ 15.3. Модели частичного приспособления, адаптивных ожиданий и исправления ошибок......................... 15.4. Упражнения и задачи.......................... 16.Модели с авторегрессионной условной гетероскедастичностью 16.1. Модель ARCH............................. 8 Оглавление 16.2. Модель GARCH............................ 16.3. Прогнозы и доверительные интервалы для модели GARCH..... 16.4. Разновидности моделей ARCH.................... 16.4.1. Функциональная форма динамики условной дисперсии... 16.4.2. Отказ от нормальности.................... 16.4.3. GARCH-M........................... 16.4.4. Стохастическая волатильность................ 16.4.5. ARCH-процессы с долгосрочной памятью.......... 16.4.6. Многомерные модели волатильности............. 16.5. Упражнения и задачи.......................... 17.Интегрированные процессы, ложная регрессия и коинтеграция 17.1. Стационарность и интегрированные процессы............ 17.2. Разложение Бевериджа—Нельсона для процесса I(1)....... 17.3. Ложная регрессия........................... 17.4. Проверка на наличие единичных корней............... 17.5. Коинтеграция. Регрессии с интегрированными переменными.... 17.6. Оценивание коинтеграционной регрессии:

подход Энгла—Грейнджера...................... 17.7. Коинтеграция и общие тренды..................... 17.8. Упражнения и задачи.......................... IV Эконометрия — II 18.Классические критерии проверки гипотез 18.1. Оценка параметров регрессии при линейных ограничениях..... 18.2. Тест на существенность ограничения................. 18.2.1. Тест Годфрея (на автокорреляцию ошибок)......... 18.2.2. Тест RESET Рамсея (Ramsey RESET test) на функциональную форму уравнения............ 18.2.3. Тест Чоу (Chow-test) на постоянство модели......... 18.3. Метод максимального правдоподобия в эконометрии........ 18.3.1. Оценки максимального правдоподобия............ Оглавление 18.3.2. Оценки максимального правдоподобия для модели линейной регрессии...................... 18.3.3. Три классических теста для метода максимального правдоподобия......................... 18.3.4. Сопоставление классических тестов............. 18.4. Упражнения и задачи.......................... 19.Байесовская регрессия 19.1. Оценка параметров байесовской регрессии............. 19.2. Объединение двух выборок...................... 19.3. Упражнения и задачи.......................... 20.Дисперсионный анализ 20.1. Дисперсионный анализ без повторений................ 20.2. Дисперсионный анализ с повторениями............... 20.3. Упражнения и задачи.......................... 21.Модели с качественными зависимыми переменными 21.1. Модель дискретного выбора для двух альтернатив.......... 21.2. Оценивание модели с биномиальной зависимой переменной методом максимального правдоподобия............... 21.2.1. Регрессия с упорядоченной зависимой переменной..... 21.2.2. Мультиномиальный логит................... 21.2.3. Моделирование зависимости от посторонних альтернатив в мультиномиальных моделях.......... 21.3. Упражнения и задачи.......................... 22.Эффективные оценки параметров модели ARMA 22.1. Оценки параметров модели AR(1)................... 22.2. Оценка параметров модели MA(1).................. 22.3. Оценки параметров модели ARMA(p, q)............... 22.4. Упражнения и задачи.......................... 23.Векторные авторегрессии 23.1. Векторная авторегрессия: формулировка и идентификация..... 23.2. Стационарность векторной авторегрессии.............. 10 Оглавление 23.3. Анализ реакции на импульсы..................... 23.4. Прогнозирование с помощью векторной авторегрессии....... 23.5. Причинность по Грейнджеру...................... 23.6. Коинтеграция в векторной авторегрессии.............. 23.7. Метод Йохансена............................ 23.8. Коинтеграция и общие тренды..................... 23.9. Упражнения и задачи.......................... A. Вспомогательные сведения из высшей математики A.1. Матричная алгебра........................... A.1.1. Определения.......................... A.1.2. Свойства матриц........................ A.2. Матричное дифференцирование.................... A.2.1. Определения.......................... A.2.2. Свойства............................ A.3. Сведения из теории вероятностей и математической статистики.. A.3.1. Характеристики случайных величин............. A.3.2. Распределения, связанные с нормальным.......... A.3.3. Проверка гипотез....................... A.4. Линейные конечно-разностные уравнения.............. A.4.1. Решение однородного конечно-разностного уравнения... A.5. Комплексные числа.......................... B. Статистические таблицы Введение Данный учебник написан на основе курсов, читаемых на экономическом факультете Новосибирского государственного университета.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 82 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.