Эконометрика. Учебник для вузов - Кремер

 

Эконометрика. Учебник для вузов - Кремер

В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы.

Для студентов экономических специальностей вузов, а также для аспирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам.

 

 

«Эконометрика» как дисциплина федерального (регионального) компонента по циклу общих математических и естественно-научных дисциплин впервые включена в основную образовательную программу подготовки экономистов, определяемую Государственными образовательными стандартами высшего образования второго поколения. Однако в настоящее время ощущается нехватка доступных учебников и учебных пособий по эконометрике для студентов экономических специальностей вузов.

Авторы данного учебника попытались хотя бы в некоторой степени восполнить имеющийся пробел. Учебник написан в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта по дисциплине «Эконометрика» для экономических специальностей вузов. При изложении учебного материала предполагается, что читатель владеет основами теории вероятностей, математической статистики и линейной алгебры в объеме курса математики экономического вуза (например, [2] и [12]).

Учебник состоит из введения, основного учебного материала (гл. 1 — 10) и приложения (гл. 11 —12). Во введении дано определение эконометрики, показано ее место в ряду математико-статистических и экономических дисциплин.

В главе 1 изложены основные аспекты эконометрического моделирования, его предпосылки, типы выборочных данных, виды моделей, этапы проведения и возникающие при этом проблемы моделирования.

В связи с тем, что основой математического инструментария эконометрики является теория вероятностей и математическая статистика, в главе 2 представлен краткий обзор ее основных понятий и результатов. Следует иметь в виду, что данный обзор не может заменить систематического изучения соответствующего вузовского курса.

В главах 3, 4 рассмотрены классические линейные регрессионные модели: в главе 3 — парные регрессионные модели, на примере которых наиболее доступно и наглядно удается проследить базовые понятия регрессионного анализа, выяснить основные предпосылки классической модели, дать оценку ее параметров и геометрическую интерпретацию; в главе 4 — обобщение регрессии на случай нескольких объясняющих переменных. Применение в главе 4 аппарата матричной алгебры позволяет дать компактное описание и анализ множественной регрессии, доказательство ее основных положений.

В главе 5 рассмотрен ряд проблем, связанных с использованием регрессионных моделей, таких, как мультиколлинеарность, фиктивные переменные, линеаризация модели, частная корреляция.

В главе 6 даны общие понятия и проанализированы вопросы, связанные с временными (динамическими) рядами и использованием их моделей для прогнозирования.

В главе 7 представлены обобщенная линейная модель множественной регрессии и обобщенный метод наименьших квадратов. Исследуется комплекс вопросов, связанных с нарушением предпосылок классической модели регрессии — гетероскедастичностью и автокоррелированностью остатков временного ряда, их тестированием и устранением, идентификацией временного ряда.

Глава 8 посвящена рассмотрению стохастических регрессоров и использованию специальных методов инструментальных переменных. Здесь же дано описание специальных моделей временных рядов (авторегрессионных, скользящей средней, с распределенными лагами и их модификаций), позволяющих наиболее эффективно решать задачи анализа и прогнозирования временных рядов.

В главе 9 изучены эконометрические модели, выраженные системой одновременных уравнений. Рассмотрены проблемы идентифицируемости параметров модели, косвенный и трехшаговый метод наименьших квадратов.

В главе 10 отражены проблемы спецификации эконометрических моделей.

В главах (1—10) авторы ограничились рассмотрением в основном линейных эконометрических моделей как наиболее простых и обладающих меньшим риском получения значительных ошибок прогноза. По той же причине изучение временных рядов было ограничено рассмотрением в основном стационарных рядов.

Учитывая матричную форму изложения в учебнике вопросов множественной регрессии, в приложении (главе 11) приведены основные сведения из линейной алгебры. Кроме того, в главе 12 рассмотрено применение компьютерных пакетов для оценивания эконометрических моделей, а также проведение эксперимента по методу Монте-Карло, основанного на компьютерном моделировании случайных величин.

Изложение материала сопровождается иллюстрирующими его примерами и задачами. Решение этих задач проводится либо «вручную» — для отработки соответствующих методов их решения, либо с помощью компьютерного эконометрического пакета «Econometric Views». При подготовке задач были использованы различные пособия и методические материалы. Часть задач составлена авторами специально для учебника. Задачи с решениями приводятся в основном тексте данной главы, а задачи для самостоятельной работы — в конце главы в рубрике «Упражнения». (Нумерация задач по главе — единая.)

Необходимые для решения задач математико-статистические таблицы даны в приложении. В конце книги приведен развернутый предметный указатель основных понятий курса.

Авторы выражают глубокую благодарность проф. B.C. Мхитаряну и проф. Ю. С. Хохлову за рецензирование рукописи и сделанные ими замечания.

Attachments:
FileОписание
Access this URL (http://www.statosphere.ru/downloads/books/econometrica/kremer-econometrica.rar)Скачать учебник по эконометрике КремераЭконометрика. Учебник для вузов - Кремер

Комментарии  

 
0 #2 Леха 07.11.2013 12:23
Спасибо больше :-)
Цитировать
 
 
+1 #1 Дамир 23.08.2012 10:03
спосибо
Цитировать
 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Краткое содержание

Вход для слушателей