К. Доугерти
Год выпуска: 2009
Автор: Кристофер
Доугерти
Издательство:
ИНФРА-М
ISBN: 978-5-16-003640-3
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
О.б. 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 R2............................................................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 /"-критерием общего качества регрессии и t- 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
ЗА 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. Тест Чоу.............................................................................................................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
7. Гетероскедастичность.........„.........................................................................229
7.1, 1^ероскедастичность и ее последствия...........................................................229
7.2, Обнаружение гетерсскедастичности...............................................................234
7.3, Что можно сделать в случае гетерсскедастичности?.......................................238
8. 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. 11робит-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 лотовой зависимой переменной........................................370
12.6. Тест на общий множитель................................................................................372
12.7. Кажущаяся автокорреляция.............................................................................378
12.8. Спецификация модели: от частного к общему ил и 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
Приложение В: Наборы данных ................................................................................444
Библиография............................................................................................................455
Именной указатель....................................................................................................458
Предметный указатель.............................................................,.................................459