Центральный Дом Знаний - Бородич С. А. Вводный курс эконометрики

Информационный центр "Центральный Дом Знаний"

Заказать учебную работу! Жми!



ЖМИ: ТУТ ТЫСЯЧИ КУРСОВЫХ РАБОТ ДЛЯ ТЕБЯ

      cendomzn@yandex.ru  

Наш опрос

Я учусь (закончил(-а) в
Всего ответов: 2653

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0


Форма входа

Логин:
Пароль:

Бородич С. А. Вводный курс эконометрики

Год выпуска: 2000
Издательство: Издательство БГУ
ISBN: 985-445-358-8
Формат: PDF
Язык: русский
Качество: OCR без ошибок
Количество страниц: 354
Излагаются основы эконометрики, приводятся основные модели и методы анализа экономических процессов и показателей по статистическим данным.
Предназначено для студентов экономических специальностей вузов, изучающих курс эконометрики, а также для аспирантов и слушателей факультетов магистерской подготовки, работающих в области экономики и управления.


Содержание:

От автора

Введение

1. Базовые понятия теории вероятностей

1.1. Вероятностный эксперимент, событие, вероятность

1.2. Случайная величина

1.3. Числовые характеристики случайных величин

1.4. Законы распределений случайных величин

1.5. Таблицы распределений и их применение

1.6. Взаимосвязь случайных величин

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

2. Базовые понятия статистики 

2.1. Генеральная совокупность и выборка

2.2 Способы представления и обработки статистических данных

2.3. Вычисление выборочных характеристик

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

3. Статистические выводы: оценки и проверка гипотез

3.1. Точечные оценки и их свойства

3.2. Свойства выборочных оценок

3.3. Интервальные оценки

3.4. Статистическая проверка гипотез

3.5. Примеры проверки гипотез

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

4. Парная линейная регрессия

4.1. Взаимосвязи экономических переменных 

4.2. Суть регрессионного анализа

4.3. Парная линейная регрессия

4.4. Метод наименьших квадратов

Вопросы для самопроверки 

Упражнения и задачи

5. Проверка качества уравнения регрессии

5.1. Классическая линейная регрессионная модель. Предпосылки метода наименьших квадратов

5.2. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии

5.3. Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии

5.4. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии

5.5. Доверительные интервалы для зависимой переменной

5.6. Проверка общего качества уравнения регрессии. Коэффициент детерминации R2

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

6. Множественная линейная регрессия

6.1. Определение параметров уравнения регрессии

6.2. Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии

6.3. Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов

6.4. Интервальные оценки коэффициентов теоретического уравнения регрессии

6.5. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии

6.6. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии 

6.7. Проверка общего качества уравнения регрессии

6.8. Проверка выполнимости предпосылок МНК. Статистика Дарбина-Уотсона

Вопросы для самопроверки 

Упражнения и задачи 

7. Нелинейная регрессия

7.1. Логарифмические (лог-линейные) модели

7.2. Полулогарифмические модели 

7.3. Обратная модель

7.4. Степенная модель

7.5. Показательная модель

7.6. Преобразование случайного отклонения

7.7. Выбор формы модели

7.8. Проблемы спецификации

Вопросы для самопроверки 

Упражнения и задачи

8. Гетероскедастичность

8.1. Суть гетероскедастичности

8.2. Последствия гетероскедастичности

8.3. Обнаружение гетероскедастичности

8.4. Методы смягчения проблемы гетероскедастичности

Вопросы для самопроверки 

Упражнения и задачи

9. Автокорреляция

9.1. Суть и причины автокорреляции

9.2. Последствия автокорреляции

9.3. Обнаружение автокорреляции

9.4. Методы устранения автокорреляции

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

10. Мультиколлинеарность

10.1. Суть мультиколлинеарности

10.2. Последствия мультиколлинеарности

10.3. Определение мультиколлинеарности

10.4. Методы устранения мультиколлинеарности

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

11. Фиктивные переменные в регрессионных моделях

11.1. Необходимость использования фиктивных переменных

11.2. Модели ANCOVA

11.3. Сравнение двух регрессий

11.4. Использование фиктивных переменных в сезонном анализе

11.5. Зависимая переменная фиктивна

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

12. Динамические модели

12.1. Временные ряды. Лаги в экономических моделях

12.2. Оценка моделей с лагами в независимых переменных

12.3. Авторегрессионные модели

12.4. Полиномиально распределеннные лаги Алмон

12.5. Оценка авторегрессионных моделей

12.6. Проблема автокорреляции остатков. Обнаружение и устранение

12.7. Прогнозирование с помощью временных рядов 

12.8. Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

13. Системы одновременных уравнений

13.1. Необходимость использования систем уравнений

13.2. Составляющие систем уравнений

13.3. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для систем одновременных уравнений

13.4. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК)

13.5. Инструментальные переменные

13.6. Проблема идентификации

13.7. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости

13.8. Оценка систем уравнений

Вопросы для самопроверки

Упражнения и задачи

Статистические таблицы

Рекомендуемая литература

Предметный указатель 

Loading

Календарь

«  Май 2019  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
  12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031

Архив записей

Друзья сайта

  • Заказать курсовую работу!
  • Выполнение любых чертежей
  • Новый фриланс 24