RUS ENG

Харин Ю. С. Эконометрическое моделирование

Харин Ю. С. Эконометрическое моделирование: Учеб. пособие / Ю. С. Харин, В. И. Малюгин, А. Ю. Харин. - Мн.: БГУ, 2003. - 313 с.: ил.

ISBN 985-445-980-2

Данное учебное пособие является первыи отечественным компьютерным практикумом по эконометрике. Содержит более 100 заданий по всем основным разделам эконометрики, а также модели. методы, алгоритмы и методические указания, необходимые для их выполнения в рамках лабораторных занятий на компьютере. Приводится описание обширного архива экономикостатистических данных для компьютерных расчетов.

Для студентов, обучающихся по экономико-математическим и экономическим специальностям, а также для специалистов в области экономики и финансов, желающих познакомиться с эконометрическими методами.


Оглавление

ПРЕДИСЛОВИЕ

8

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

11

ГЛАВА 1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО ПОДХОДА

13

1.1. Понятие эконометрики и эконометрической модели

13

1.2. Классификация эконометрических моделей1

16

1.2.1. Типы данных

16

1.2.2. Общий вид, принципы построения и использования эконометрической модели

18

1.2.3. Классификация и основные типы эконометрических моделей

20

1.3. Этапы построения эконометрических моделей

22

ГЛАВА 2. ВЕРОЯТНОСТНОЕ ОПИСАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ

24

2.1. Векторно-матричные представления и элементы матричной алгебры

24

2.1.1. Пример векторно-матричного представления эконометрической модели

24

2.1.2. Векторы и операции над ними

26

2.1.3. Матрицы: основные операции и свойства

29

2.2. Использование случайных величин и векторов для описания экономических переменных

33

2.2.1. Понятие случайной величины и случайного вектора

33

2.2.2. Дискретные и непрерывные случайные величины

35

2.3. Характеристики случайных величин и векторов

37

2.3.1. Числовые характеристики случайных величин и их свойства

38

2.3.2. Числовые характеристики случайных векторов

41

2.4. Примеры законов распределения вероятностей

44

2.4.1. Одномерный нормальный закон распределения

44

2.4.2. Многомерный нормальный закон распределения

46

2.4.3. Законы распределения хи-квадрат, Фишера и Стьюдента

48

2.5. Модель данных «случайная выборка»

49

2.6. Случайные процессы и временные ряды

51

2.6.1. Стационарные случайные процессы и их характеристики

51

2.6.2. Автокорреляционная и частная автокорреляционная функции

55

ГЛАВА 3. ЭЛЕМЕНТЫ СТАТИСТЙЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

59

3.1. Принципы статистического анализа данных

59

3.2. Выборочные числовые и функциональные характеристики

60

3.2.1. Выборочные числовые характеристики

60

3.2.2. Выборочные функциональные характеристики

62

3.3. Статистическое оценивание параметров по случайным выборкам

65

3.3.1. Понятие статистической оценки. Подстановочный принцип оценивания

65

3.3.2. Свойства статистических оценок

66

3.4. Общая харакгерисгика методов статистического оценивания параметров

70

3.4.1. Метод наименьших квадратов

71

3.4.2. Метод максимального правдоподобия

72

3.5. Элементы теории статистической проверки гипотез

75

3.5.1. Принцип статистической проверки гипотез на основе подхода Неймана – Пирсона

75

3.5.2. Общий вид и способы представления статистических критериев

79

3.5.3. Анализ закона распределения выборки с помощью критериев согласия

82

ЗАДАНИЯ

83

ГЛАВА 4. МОДЕЛЙ И МЕТОДЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

88

4.1. Общая линейная етатистическая модель

88

4.1.1. Определение общей линейной статистической модели и тра д иционные модельные прелположения

88

4.1.2. Оценки параметров модели по методу наименьших квадратов

93

4.1.3. Оценки параметров по методу максимального правдоподобия

100

4.2. Общая линейная статистическая модель с линейными ограничениями на параметры

100

4.2.1. Определение и примеры ОЛСМ с линейными ограничениями на параметры

100

4.2.2. Оценки параметров ОЛСМ с линейными ограничениями на параметры

102

4.2.3. Проверка линейных ограничений на параметры ОЛСМ

103

4.3. Методы анализа адекватности ОЛСМ

106

4.3.1. Анализ вариации зависимой переменной. Коэффициент детерминации модели

107

4.3.2. Проверка адекватности ОЛСМ на основе статистических тестов

111

4.3.3. Анализ структурных изменений

115

4.3.4. Анализ остатков

117

4.4. Методы построения ОЛСМ в условиях мультиколлинеарности факторов

122

ЗАДАНИЯ

124

ГЛАВА 5. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

129

5.1. Модели стационарных временных рядов

129

5.1.1. Определение и свойства модели ARMA

130

5.1.2. Методы построения и тестирования модели ARMA

133

ЗАДАНИЯ

136

5.2. Модели временных рядов с детерминированным трендом

141

5.2.1. Определение и свойства модели

141

5.2.2. Методы построения и тестирования модели

142

ЗАДАНИЯ

143

5.3. Модели нестационарных временных рядов типа ARIMA

144

5.3.1. Определение и свойства модели ARIMA

144

5.3.2. Методы построения и тестирования модели ARIMA

147

5.3.3. Особенности построения сезонной модели ARIMA

147

ЗАДАНИЯ

150

5.4. Модели процессов «единичного корня»

153

5.4.1. Определение и свойства моделей «единичного корня»

153

5.4.2. Методы тестирования процессов «единичного корня»

158

ЗАДАНИЯ

162

5.5. Нестационарность вследствие нарушения условия рационарности ARMA

163

ЗАДАНИЯ

165

5.6. Моделирование временных рядов с безусловной гетероскедастичностью

165

5.7. Модели временных рядов с условной гетероскедастичностью

167

5.7.1. Признаки условной гетероскегдастичности в экономических временных рядах

167

5.7.2. Определение и свойства моделей ARCH и GARCH

169

5.7.3. Построение моделей ARCH и GARCH

174

ЗАДАНИЯ

175

5.8. Построение регрессионных моделей по экономическим временным рядам

176

5.8.1. Проблема использования нестационарных временных рядов в регрессионных моделях

177

5.8.2. Коинтегрированные временные ряды и механизм коррекции ошибок

181

5.8.3. Построение модели коррекции ошибок с помощью подхода Энгла – Грэйнджера

187

ЗАДАНИЯ

192

ГЛАВА 6. ВЕКТОРНЫЕ АВТОРЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ

196

6.1. Модель VAR и ее вероятностно-статистические характеристики

196

ЗАДАНИЯ

202

6.2. Статистическое оценивание параметров VAR

204

ЗАДАНИЯ

208

6.3. Статистическая проверка линейных гипотез о параметрах VAR

209

ЗАДАНИЯ

213

6.4. Статистическая проверка гипотез о порядке векторной авторегрессии

214

ЗАДАНИЯ

217

6.5. Статистический анализ остатков векторной авторегрессии

218

ЗАДАНИЯ

224

6.6. Статистическое прогнозирование на основе VAR

224

ЗАДАНИЯ

230

6.7. Векторные модели с интегрированными и коинтегрированными переменными

230

ЗАДАНИЯ

239

ГЛАВА 7. СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ И ИХ АНАЛИ3

240

7.1. Модель SSE и условия ее идентифицируемости

240

ЗАДАНИЯ

247

7.2. Косвенный метод наименьших квадратов для идентификации SSE

248

ЗАДАНИЯ

251

7.3. Подход к идентификации SSE, основанный на введении инструментальных переменных

253

ЗАДАНИЯ

257

7.4. МИП-оценки параметров в случае точно идентифицируемого структурного уравнения

257

ЗАДАНИЯ

258

7.5. Двухшаговый метод наименьших квадратов

259

ЗАДАНИЯ

261

7.6. Метод максимaльного правдоподобия с ограниченной информацией

262

ЗАДАНИЯ

265

7.7. Трехшаговый метод наименьших квадратов

266

ЗАДАНИЯ

268

7.8. Метод максимального правдоподобия с полной информацией

269

ЗАДАНИЯ

270

ГЛАВА 8. БАЙЕСОВСКИЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

271

8.1. Байесовский подход к оцениванию параметров и прогнозированию

271

ЗАДАНИЯ

275

8.2. Байесовское оценивание математического ожидания

277

ЗАДАНИЯ

279

8.3. Оценивание параметров модели линейной регрессии

280

8.3.1. Случай известной дисперсии случайных ошибок

281

8.3.2. Случай неизвестной дисперсии случайных ошибок

282

ЗАДАНИЯ

284

8.4. Общая модель байесовского прогнозирования

285

ЗАДАНИЯ

288

8.5. Байесовское прогнозирование временных рядов с трендом

289

ЗАДАНИЯ

291

8.6. Байесовское прогнозирование авторегрессионных временных рядов

292

ЗАДАНИЯ

296

ГЛАВА 9. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРАКТИКУМОВ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

297

9.1. Эконометрическое программное обеспечение

297

9.2. Система эконометрическоro моделирования и прогнозирования СЭМП 1.1

298

9.2.1. Назначение и область применения СЭМП 1.1

298

9.2.2. Принципы организации и возможности СЭМП 1.1

299

9.2.3. Построение эконометрических моделей

302

9.2.4. Использование эконометрических моделей

304

9.2.5. Работа с данными

305

9.3. Организация компьютерного практикума на основе ППП СЭМП

307

ЛИТЕРАТУРА

311

Другие сайты факультетаСтруктураОбразованиеМагистратураНаукаМеждународное сотрудничествоСтудентуНИРСАСовет молодых ученыхОлимпиадыАбитуриентуШкольникуЦентр
Компетенций
по ИТ
Microsoft
Imagine Premium
ИсторияИздания факультетаПрофбюро ФПМИПерсональные страницыФотогалереи Газета ФПМыНаши партнеры