Год выпуска: 2009
Издательство: ИНФРА-М
ISBN: 978-5-16-003640-3
Формат: DjVu, PDF
Качество: Отсканированные страницы
Количество страниц: 465
В книге К. Доугерти доступно, но с достаточной строгостью раскрываются практически все основные современные базовые идеи и методы эконометрики, на которых строятся и научные исследования, и гораздо более продвинутые учебные курсы. Поэтому настоящая книга может широко использоваться как в преподавании курса эконометрики всем студентам экономических специальностей, так и для самостоятельного ознакомления с этой дисциплиной теми, чья программа полученного ранее образования не включала этого курса. Книга может оказаться очень полезной и при выборочном ознакомлении с прикладными проблемами, встретившимися в ходе практической работы. Третье издание книги, несомненно, займет достойное место среди базовых учебников для вузов России и поможет поднять на новый уровень эконометрическую подготовку студентов и специалистов в нашей стране.
Акцент в учебнике «Введение в эконометрику» делается на теорию. В него включено также достаточное число практических упражнений в форме оценивания регрессионных зависимостей с использованием компьютерных программ. В частности, данные перекрестных выборок для оценивания функций охвата обучением и функций заработка дают возможность выполнить около 50 упражнений по первым десяти главам книги. Студенты начинают с простой модели и постепенно, по мере расширения своих знаний в области эконометрической теории, доводят ее до вполне продвинутой.

Содержание:

От научного редактора перевода................................................................................V

Предисловие.......................................................................................................VIII

Обзор: случайные переменные, выборки и оценки......................................................3

0.1. Введение................................................................................................................3

0.2. Дискретная случайная переменная и математическое ожидание......................4

0.3. Непрерывные случайные переменные..............................................................11

0.4. Теоретическая ковариация, правила для дисперсии и ковариации,

корреляция..........................................................................................................16

0.5. Выборки и способы оценивания........................................................................19

0.6. Несмещенность и эффективность.....................................................................23

0.7. Оценки дисперсии, ковариации и корреляции.................................................29

0.8. Асимптотические свойства оценок....................................................................30

1. Парный регрессионный анализ..........................................................................44

1.1. Модель парной линейной регрессии ................................................................44

1.2. Регрессия методом наименьших квадратов.......................................................46

1.3. Регрессия методом наименьших квадратов: два примера.................................49

1.4. Регрессия методом наименьших квадратов с одной независимой переменной.........................................................................................................52

1.5. Два разложения для зависимой переменной.....................................................55

1.6. Интерпретация уравнения регрессии................................................................56

1.7. Качество оценивания: коэффициент R1............................................................61

2. Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез......................................68

2.1. Типы данных и регрессионная модель...............................................................68

2.2. Предпосылки регрессионной модели с нестохастическими регрессорами.....70

2.3. Случайные составляющие коэффициентов регрессии.....................................73

2.4. Эксперимент Монте-Карло...............................................................................77

2.5. Несмещенность коэффициентов регрессии......................................................81

2.6. Точность коэффициентов регрессии.................................................................84

2.7. Теорема Гаусса-Маркова....................................................................................92

2.8. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии........................95

2.9. Доверительные интервалы..............................................................................108

2.10. Односторонние /-критерии..............................................................................111

2.11. F-критерий для проверки качества оценивания.............................................116

2.12. Взаимосвязь между .F-критерием общего качества регрессии и /-критерием для коэффициента наклона в парном

регрессионном анализе....................................................................................118

3. Множественный регрессионный анализ...........................................................121

3.1. Иллюстрация: модель с двумя объясняющими переменными.......................121

3.2. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной

регрессии...........................................................................................................124

3.3. Свойства коэффициентов множественной регрессии....................................129

3.4. Мультиколлинеарность....................................................................................135

3.5. Качество оценивания: коэффициент R2..........................................................146

4. Преобразования переменных...........................................................................156

4.1. Простейшая процедура.....................................................................................156

4.2. Логарифмические преобразования..................................................................160

4.3. Случайный член................................................................................................168

4.4. Нелинейная регрессия......................................................................................170

4.5. Сравнение линейной и логарифмической моделей........................................172

5. Фиктивные переменные..................................................................................176

5.1. Пример использования фиктивной переменной............................................176

5.2. Обобщение для фиктивных переменных более чем двух категорий

и их нескольких наборов ....................!............................................................182

5.3. Фиктивные переменные для коэффициента наклона....................................193

5.4. ТестЧоу.............................................................................................................197

6. Спецификация переменных регрессии: предварительное

рассмотрение..................................................................................................203

6.1. Спецификация модели....................................................................................203

6.2. Влияние отсутствия в уравнении переменной,

которая должна быть в него включена.............................................................204

6.3. Влияние наличия в модели переменной,

которая не должна быть в нее включена..........................................................213

6.4. Замещающие переменные................................................................................216

6.5. Проверка линейного ограничения...................................................................221

6.6. Как извлечь максимум информации из анализа остатков..............................227

~.  Гетероскедастичность....................................................................................229

7.1. Гетероскедастичность и ее последствия...........................................................229

7.2. Обнаружение гетероскедастичности...............................................................234

7.3. Что можно сделать в случае гетероскедастичности?.......................................238

S.  Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения.......................246

8.1. Допущения моделей со стохастическими объясняющими переменными.....246

8.2. Свойства оценок коэффициентов регрессии по МНК в случае конечной выборки.............................................................................................................248

8.3. Асимптотические свойства оценок регрессии по МНК.................................250

8.4. Последствия ошибок измерения......................................................................252

8.5. Критика М. Фридменом стандартной функции потребления........................260

8.6. Инструментальные переменные......................................................................265

9. Оценивание систем одновременных уравнений.................................................275

9.1. Модели в виде одновременных уравнений: структурная

и приведенная форма уравнений....................................................................275

9.2. Смещение оценок в системах одновременных уравнений.............................277

9.3. Оценивание с помощью инструментальных переменных..............................282

10. Модели двоичного выбора, модели с ограничениями для зависимой переменной и оценивание методом максимального правдоподобия.....................297

10.1 Линейная вероятностная модель.....................................................................297

10.2. Логит-анализ.....................................................................................................301

10.3. Пробит-анализ..................................................................................................306

10.4. Цензурированные регрессии: тобит-анализ....................................................309

10.5. Смещение при построении выборки...............................................................314

10.6. Оценивание методом максимального правдоподобия (введение).................319

11. Моделирование по данным временных рядов...................................................329

11.1. Статические модели.........................................................................................330

11.2. Динамические модели......................................................................................333

11.3. Модель адаптивных ожиданий........................................................................336

11.4. Модель частичной корректировки..................................................................344

11.5. Предсказание....................................................................................................348

11.6. Тесты на устойчивость......................................................................................354

12. Свойства регрессионных моделей с временными рядами...................................357

12 1. Допущения для регрессионных моделей с временными рядами....................357

12.2. Допущение о независимости случайного члена и регрессоров......................358

12.3. Определение и выявление автокорреляции....................................................360

12.4. Что можно сделать для устранения автокорреляции?.....................................366

12.5. Автокорреляция с лаговой зависимой переменной........................................370

12.6. Тест на общий множитель................................................................................372

12.7. Кажущаяся автокорреляция.............................................................................378

12.8. Спецификация модели: от частного к общему или от общего

к частному?.....................................................................................................381

13. Нестационарные временные ряды: введение.....................................................388

13.1. Стационарность и нестационарность..............................................................388

13.2. Последствия нестационарности......................................................................394

13.3. Обнаружение нестационарности.....................................................................398

13.4. Коинтеграция....................................................................................................405

13.5. Оценивание моделей с нестационарными временными рядами....................410

13.6. Заключение.......................................................................................................413

14. Модели с панельными данными: введение........................................................415

14.1. Введение............................................................................................................415

14.2. Регрессионные модели с фиксированным эффектом.....................................419

14.3. Регрессии со случайным эффектом.................................................................423

Приложение А: Статистические таблицы..................................................................431

Пршожение В: Наборы данных ................................................................................444

Библиография............................................................................................................455

Именной указатель....................................................................................................458

Предметный указатель...............................................................................................459