Հարկերը նկուղում և նկուղում
Էկոնոմետրիկա - Սկսնակների դասընթաց - Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetsky A.A. Ի

Էկոնոմետրիկա - Սկսնակների դասընթաց - Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetsky A.A. Ի

UDC 330.43 (075.8)
BBK 65v6ya73

Մագնուս Յա.Ռ., Կատիշև Պ.Կ., Պերեսեցկի Ա.Ա.
Էկոնոմետրիկա. Սկզբնական դասընթաց՝ Պրոց. - 8-րդ հրատ., Վեր. — Մ.:, 2007. — 504 էջ.

ISBN 978-5-7749-0473-0

Դասագիրքը պարունակում է էկոնոմետիկայի հիմունքների համակարգված ներկայացում և գրված է դասախոսությունների հիման վրա, որոնք հեղինակները մի քանի տարի կարդացել են Ռուսաստանի տնտեսագիտության դպրոցում և տնտեսագիտության բարձրագույն դպրոցում: Մանրամասն ուսումնասիրված են գծային ռեգրեսիոն մոդելները (նվազագույն քառակուսիներ, հիպոթեզի փորձարկում, հետերոսկեդաստիկություն, սխալի ավտոկոռելացիա, մոդելի ճշգրտում): Առանձին գլուխներ նվիրված են միաժամանակյա հավասարումների համակարգերին, ռեգրեսիոն մոդելներում առավելագույն հավանականության մեթոդին, դիսկրետ և սահմանափակ կախված փոփոխականներով մոդելներին:

Վահանակի տվյալների գլուխը ընդլայնում է գիրքը դեպի այն թեմաների ամբողջական ցանկը, որոնք ավանդաբար ներառված են ժամանակակից հիմնական էկոնոմետրիկայի դասընթացներում: «Նախնական թեստավորում» և «Ֆինանսական շուկաների էկոնոմետրիկա» գլուխները օգտակար կլինեն նրանց համար, ովքեր հետաքրքրված են համապատասխանաբար էկոնոմետիկայի տեսական և կիրառական ասպեկտներով: Զգալիորեն ավելացել է վարժությունների քանակը։ Ներառված են գրքի կայքում ընթերցողին հասանելի իրական տվյալներով վարժություններ:

Ուսանողների, ասպիրանտների, ուսուցիչների, ինչպես նաև կիրառական տնտեսագիտության և ֆինանսների մասնագետների համար։

Դասագիրքը պարունակում է էկոնոմետիկայի հիմունքների համակարգված ներկայացում և գրված է դասախոսությունների հիման վրա, որոնք հեղինակները մի քանի տարի կարդացել են Ռուսաստանի տնտեսագիտության դպրոցում և տնտեսագիտության բարձրագույն դպրոցում: Գոլորշի սենյակի գծային մոդելներ և բազմակի ռեգրեսիա, ներառյալ այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են նվազագույն քառակուսիները, հիպոթեզների փորձարկումը, ընդհանրացված նվազագույն քառակուսիները, հետերոսկեդաստիկությունը և սխալի ինքնահարաբերակցությունը, կանխատեսումը, մոդելի ճշգրտման խնդիրները: Առանձին գլուխ նվիրված է միաժամանակյա հավասարումների համակարգերին:

Համեմատած 1997 թվականի հրատարակության հետ՝ գիրքը ներառում է երեք նոր գլուխ՝ ռեգրեսիոն մոդելներում առավելագույն հավանականության, ժամանակային շարքերի և դիսկրետ և սահմանափակ կախված փոփոխականներով մոդելների վերաբերյալ: Զգալիորեն ավելացել են օրինակների թիվը Ռուսաստանի տնտեսությունից, առաջադրանքներից ու վարժություններից։

Տնտեսագիտությունը (միկրոէկոնոմիկայի և մակրոտնտեսագիտության հետ մեկտեղ) ժամանակակից տնտեսական կրթության հիմնական առարկաներից է։ Ի՞նչ է տնտեսագիտությունը: Երբ գործ ունենք կենդանի, զարգացող գիտության հետ, միշտ դժվարություն կա՝ փորձելով համառոտ նկարագրել դրա առարկան և մեթոդները: Կարո՞ղ ենք ասել, որ էկոնոմետրիկան տնտեսական չափումների գիտություն է, ինչպես հուշում է դրա անվանումը։ Իհարկե, հնարավոր է, բայց հետո հարց է առաջանում, թե ինչ է նշանակում «տնտեսական չափումներ» եզրույթը։ Սա նման է մաթեմատիկան որպես թվերի գիտություն սահմանելուն: Ուստի, չփորձելով ավելի մանրամասն զարգացնել այս խնդիրը, մեջբերենք տնտեսագիտության և էկոնոմետիկայի ճանաչված հեղինակությունների հայտարարությունները։

«Տնտեսագիտությունը թույլ է տալիս իրական տնտեսական երևույթների քանակական վերլուծություն կատարել՝ հիմնվելով տեսության ներկայիս զարգացման և եզրակացությունների ստացման մեթոդների հետ կապված դիտարկումների վրա» (Սամուելսոն):

«Էկոնոմետրիկայի հիմնական խնդիրն է ապրիորի տնտեսական հիմնավորումը լրացնել էմպիրիկ բովանդակությամբ» (Քլայն):

«Էկոնոմետրիկայի նպատակը տնտեսական օրենքների էմպիրիկ ածանցումն է: Էկոնոմետրիկան լրացնում է տեսությունը՝ օգտագործելով իրական տվյալներ՝ պոստուլացված հարաբերությունները ստուգելու և ճշգրտելու համար» (Մալենվո):

Այս գիրքը հիմնականում ուղղված է այն ուսանողներին, ովքեր առաջին անգամ են սկսում էկոնոմետիկայի ուսումնասիրությունը և ունի երկու նպատակ. Նախ, մենք ցանկանում ենք ընթերցողին պատրաստել տնտեսագիտության կիրառական հետազոտությունների համար: Երկրորդ, կարծում ենք, որ այն օգտակար կլինի ուսանողների համար, ովքեր պատրաստվում են խորությամբ ուսումնասիրել էկոնոմետիկայի տեսությունը։ Տնտեսագիտության վերաբերյալ նախնական գիտելիքներ չեն պահանջվում: Այնուամենայնիվ, ենթադրվում է ծանոթություն գծային հանրահաշվի, հավանականությունների տեսության և մաթեմատիկական վիճակագրության դասընթացներին սկզբնական հատորում (օրինակ, Գելֆանդ, 1971; Իլյին, Պոզնյակ, 1984; Վենցել, 1964): Մենք նաև ենթադրում ենք, որ ընթերցողը տիրապետում է մաթեմատիկական վերլուծությանը տեխնիկական համալսարանի ստանդարտ դասընթացի շրջանակներում:

Կան մի քանի հիանալի դասագրքեր էկոնոմետրիկայի վերաբերյալ Անգլերեն Լեզու. Օրինակ, գիրքը (Գրին, 1997) իրավամբ կարելի է համարել «էկոնոմետրիկ հանրագիտարան»՝ այն պարունակում է ժամանակակից էկոնոմետրիկայի գրեթե բոլոր բաժինները։ Դասագիրքը (Goldberger, 1990) ավելի շատ կենտրոնացած է էկոնոմետիկայի ֆորմալ-մաթեմատիկական կողմի վրա: Մեր կարծիքով, գիրքը (Johnston and DiNardo, 1997) շատ հաջողված է, ժամանակակից և հավասարակշռված տեսական և կիրառական առումով: Հատկանշական են նաև դասագրքերը (Griffits, Hill and Judge, 1993) և (Pindyck and Rubinfeld, 1991), որոնք ուղղված են այն ընթերցողներին, ովքեր չունեն ուժեղ մաթեմատիկական գիտելիքներ և հագեցած են մեծ քանակությամբօրինակներ և վարժություններ. Ստանդարտ դասագրքերի լավ լրացում է գիրքը (Kennedy, 1998), որը կենտրոնանում է էկոնոմետրիկ վերլուծության բովանդակային կողմի վրա և պարունակում է. մեծ թիվհետաքրքիր վարժություններ. Հարկ է նշել նաև գիրքը (Hamilton, 1994), որտեղ ժամանակային շարքերի տեսությունը ներկայացված է շատ մանրամասն և մաթեմատիկական բարձր մակարդակով, և գիրքը (Stewart, 1991), որը պարունակում է տեսության հաջող և կոմպակտ հատվածներ. ժամանակային շարքերի.

Ուստի, գուցե անհրաժեշտ լինի որոշակի փաստարկներ բերել նոր գիրք գրելու օգտին` գոյություն ունեցող դասագրքերից մեկը պարզապես թարգմանելու փոխարեն: Մեր գիրքը հիմնված է հեղինակներից մեկի (Յ. Մագնուսի) դասախոսությունների վրա, որպես ներածական էկոնոմետրիկ դասընթաց Ռուսական տնտեսագիտական դպրոցի (ԲԷՍ) ուսանողների համար 1993 թվականի մարտ-ապրիլ ամիսներին: Երկու այլ հեղինակներ (Պ. Կատիշև, Ա. Պերեսեցկի): ) անցկացրել է գործնական պարապմունքներ. Ինտենսիվ 7-շաբաթյա դասընթացը ներառում էր էկոնոմետիկայի հիմունքները։ Սա ռուսական տնտեսագիտական դպրոցի գոյության առաջին տարին էր։ Հետագա տարիներին հեղինակները համագործակցեցին NES-ի առաջին կուրսի ուսանողների համար նախատեսված բոլոր երեք էկոնոմետրիկ դասընթացների ուսումնական ծրագրի մշակման ուղղությամբ: Աշխատանքի ընթացքում մենք, մասնավորապես, օրինակներ ենք հավաքել Ռուսաստանի տնտեսությունից, որոնք օգտագործել ենք Արևմտյան Եվրոպայի և ԱՄՆ-ի տնտեսություններից ավանդաբար դիտարկվող օրինակների փոխարեն։ Ի վերջո, մենք եկանք այն եզրակացության, որ ցանկալի կլիներ ունենալ հատուկ ռուս ուսանողների համար գրված դասագիրք, և դասընթացի ծրագիրը վերամշակեցինք ինքնուրույն գրքի: Այսպիսով, այս գիրքը ռուս ուսանողներին տնտեսագիտության դասավանդման հինգ տարվա արդյունքն է:

2-4-րդ գլուխները պարունակում են գծային ռեգրեսիայի մոդելների դասական տեսություն: Այս նյութը էկոնոմետրիկայի առանցքն է, և ուսանողները պետք է ծանոթ լինեն դրան նախքան գրքի մնացած հատվածին անցնելը: Գլուխ 2-ը վերաբերում է երկու ռեգրեսորներով ամենապարզ մոդելին, 3-րդ գլուխը նվիրված է բազմաչափ մոդելներին: Որոշակի առումով Գլուխ 2-ը ավելորդ է, բայց մանկավարժական տեսանկյունից չափազանց օգտակար է նախ երկու փոփոխականներով ռեգրեսիոն մոդելների ուսումնասիրությունը: Այնուհետև, օրինակ, մատրիցային հանրահաշիվից կարելի է հրաժարվել, երկչափ դեպքում, ավելի հեշտ է հասկանալ նաև ռեգրեսիայի գրաֆիկական մեկնաբանությունը: Գլուխ 4-ը պարունակում է մի քանի լրացուցիչ բաժիններ (բազմագծայինության խնդիր, կեղծ փոփոխականներ, մոդելի ճշգրտում), սակայն դրա նյութը կարող է դասակարգվել նաև որպես էկոնոմետրիկայի ստանդարտ հիմքեր:

Գլուխ 5-9-ն ուսումնասիրում է ստանդարտ բազմակի ռեգրեսիայի մոդելի որոշ ընդհանրացումներ, ինչպիսիք են ստոխաստիկ ռեգրեսորները, ընդհանրացված նվազագույն քառակուսիները, մնացորդների հետերոսկեդաստիկությունը և ավտոկոռելացիան, մատչելի ընդհանրացված նվազագույն քառակուսիները, կանխատեսումը, գործիքային փոփոխականները: Տնտեսագիտության տեսության հետ կապված զարմանալին այն է, որ այս մակարդակում տեսության ստանդարտ միջուկի թեորեմների մեծ մասը (Գլուխ 2-4) մնում են վավերական, առնվազն մոտավորապես կամ ասիմպտոտիկ կերպով, երբ թեորեմների պայմանները մեղմանում են: Մենք խստորեն խորհուրդ ենք տալիս, որ 5-9-րդ գլուխների արդյունքները մշտապես փոխկապակցվեն 2-4-րդ գլուխներում ներկայացված հիմնական արդյունքների հետ:

10-րդ գլուխը պարունակում է միաժամանակյա հավասարումների համակարգերի տեսությունը, այսինքն. այն դեպքը, երբ մոդելը պարունակում է մեկից ավելի հավասարումներ։ Դիտարկվում են այն խնդիրները, որոնք տնտեսագետը կարող է հանդիպել գործնական աշխատանքի ընթացքում:

Գիրքը ներառում է մի քանի հավելվածներ, ներառյալ էկոնոմետրիկ փաթեթների ակնարկը և համառոտ անգլերեն-ռուսերեն բառարանը:

Մեր փորձը ցույց է տալիս, որ 1-7 գլուխների նյութը բավարար է շաբաթական 6 ժամ տևողությամբ 7-շաբաթյա դասընթացի համար, իսկ 1-10-րդ գլուխների նյութը բավարար է մեկ կիսամյակի ստանդարտ դասընթացի համար: Մենք լավ արդյունքներ ենք ունեցել հետևյալ դասընթացի կառուցվածքով. շաբաթական երկու երկժամյա դասախոսություն և մեկ սեմինար (ավելի փոքր ենթախմբերում), սակայն հնարավոր են նաև դասընթացի այլ կառուցվածքներ:

Ուսանողները

Խնդրի լուծումը մաթեմատիկա, վիճակագրություն և էկոնոմետրիկա սովորելու բանալին է: Մեր ուսուցիչները սա մեզ ասում էին, երբ մենք ուսանող էինք, և մենք դա կրկնում ենք այստեղ: Եվ դա ճիշտ է: Գործնական ուսանողների համար տվյալների հետ փորձարկումը կարևոր է: Հեռացրեք մի քանի դիտարկումներ ձեր տվյալներից և տեսեք, թե ինչ է տեղի ունենում ձեր գնահատականների հետ և ինչու: Ավելացրեք բացատրական փոփոխականներ և տեսեք, թե ինչպես են փոխվում ձեր գնահատականներն ու կանխատեսումները: Ընդհանուր առմամբ, փորձ. Տեսական կողմնորոշված ուսանողը պետք է ինքն իրեն հարց տա, թե ինչու է անհրաժեշտ թեորեմի այս կամ այն պայմանը։ Ինչու է թեորեմը դադարում ճշմարիտ լինել, եթե դուք հեռացնեք կամ փոխեք պայմաններից մեկը: Գտեք հակաօրինակներ:

Ուսուցիչներ

Կարևոր է, որ բոլոր աշակերտներն ունենան անհրաժեշտ մաթեմատիկական և վիճակագրական մակարդակպատրաստում դասընթացի սկզբում. Եթե դա այդպես չէ, ապա դասընթացը պետք է սկսվի գծային հանրահաշվի և մաթեմատիկական վիճակագրության անհրաժեշտ հասկացությունների վերանայմամբ: 2-4-րդ գլուխները պետք է լինեն դասընթացի սկզբում: Հետագա թեմաների ընտրության հարցում որոշակի ազատություն կա, եթե ժամանակը թույլ չի տալիս դասընթացի մեջ ներառել ամբողջ գիրքը։ Ժամանակի սղության դեպքում ստոխաստիկ ռեգրեսորները (բաժին 5.1) և հետերոսկեդաստիկության թեստերը (բայց ոչ բուն հետերոսկեդաստիկության հայեցակարգը) կարող են հետաձգվել հաջորդ դասընթացին: 7-10-րդ գլուխները պարունակում են հատուկ, բայց կարևոր բաժիններ, որոնք կարող են ներառվել դասընթացի մեջ՝ տարբեր աստիճանի մանրամասնությամբ՝ կախված հրահանգչի ճաշակից:

Մենք երախտապարտ կլինենք այս գրքում ցանկացած մեկնաբանության, տառասխալների, անհասկանալի վայրերի, սխալների համար:

Շնորհակալություն

Մենք պարտական ենք Նոր տնտեսագիտական դպրոցի հինգ սերունդների ուսանողներին, ովքեր դասընթացի ուսումնասիրության ընթացքում շատ քննադատական դիտողություններ են տվել, որոնք մենք օգտագործել ենք գրքի վրա աշխատելիս: Առանց նրանց այս գիրքը երբեք չէր գրվի:

Մենք երախտապարտ ենք NES-ի շրջանավարտներ Վլադիսլավ Կարգինին և Ալեքսեյ Օնացկիին, ովքեր օրինակ են պատրաստել գրքի համար Մոսկվայի բնակարանային շուկայում, ինչպես նաև NES-ի ուսանողներ Ելենա Պալցևային և Գաուխար Տուրմուխամբետովային, որոնց ջանքերը թույլ են տվել խուսափել բազմաթիվ տպագրական սխալներից: Շնորհակալ ենք նաև մեր գործընկեր Ալեքսանդր Սլաստնիկովին, ով ստանձնեց ձեռագրի խմբագրումը։ Ձեռագրի վրա աշխատելիս Պ.Կատիշևը և Ա.Պերեսեցկին ֆինանսական աջակցություն են ստացել Ռուսաստանի հումանիտար գիտական հիմնադրամի կողմից, նախագիծ 96-02-16011a:

Թիլբուրգ/Մոսկվա, մարտ 1997 թ

Բովանդակություն Նախաբան Առաջին հրատարակության առաջաբան Նախաբան երրորդ հրատարակության Նախաբան վեցերորդ հրատարակության նախաբան 1. Ներածություն 1.1. Մոդելներ 1.2. Մոդելների տեսակները 1.3. Տվյալների տեսակները 2. Զույգ ռեգրեսիոն մոդել 2.1. Կորերի տեղադրում 2.2. Նվազագույն քառակուսիների մեթոդ (LSM) 2.3. Գծային ռեգրեսիոն մոդել երկու փոփոխականներով 2.4. Գաուս-Մարկովի թեորեմ. Սխալի դիսպերսիայի գնահատում a2 2.5. LSM-ի վիճակագրական հատկություններ-Ռեգրեսիոն պարամետրերի գնահատումներ. Վարկածների փորձարկում b = bo- Ռեգրեսիայի գործակիցների վստահության միջակայքերը 2.6. Կախված փոփոխականի փոփոխության վերլուծություն ռեգրեսիայի մեջ: R2 որոշման գործակից 2.7. Ռեգրեսիայի գործակիցների առավելագույն հավանականության գնահատում Վարժություններ 3. Բազմակի ռեգրեսիոն մոդել 3.1. Հիմնական վարկածներ 3.2. Նվազագույն քառակուսի մեթոդ. Գաուս-Մարկովի թեորեմ 3.3. LSM գնահատումների վիճակագրական հատկությունները 3.4. Կախված փոփոխականի փոփոխության վերլուծություն ռեգրեսիայի մեջ: R2 գործակիցներ և ճշգրտված R 3.5. Վարկածների փորձարկում. Վստահության միջակայքերը և վստահության շրջանները Վարժություններ 4. Բազմակի ռեգրեսիայի տարբեր ասպեկտներ 4.1. Բազմագծայինություն 4.2. Կեղծ փոփոխականներ 4.3. Մասնակի հարաբերակցություն 4.4. Մոդելի ճշգրտում Վարժություններ 5. Բազմակի ռեգրեսիայի որոշ ընդհանրացումներ 5.1. Ստոխաստիկ ռեգրեսորներ 5.2. Ընդհանրացված նվազագույն քառակուսիների մեթոդ 5.3. Մատչելի ընդհանրացված նվազագույն քառակուսիներ Վարժություններ 6. Հետերոսկեդաստիկություն և ժամանակի հարաբերակցություն 6.1. Հետերոսկեդաստիկություն 6.2. Ժամանակի հարաբերակցության վարժություններ 7. Կանխատեսում ռեգրեսիոն մոդելներում 7.1. Անվերապահ կանխատեսում 7.2. Պայմանական կանխատեսում 7.3. Կանխատեսում ավտոռեգեսիվ սխալների առկայության դեպքում Վարժություններ 8. Գործիքային փոփոխականներ 8.1. Գործիքային փոփոխականների օգտագործմամբ ստացված գնահատումների համապատասխանությունը 8.2. Չափման սխալների ազդեցությունը 8.3. Երկու քայլ նվազագույն քառակուսիներ 8.4. Հաուսմանի թեստ Վարժություններ 9. Ռեգրեսիոն հավասարումների համակարգեր 3.1. Արտաքին կապ չունեցող հավասարումներ 9.1. Միաժամանակյա հավասարումների համակարգեր Վարժություններ 10. Առավելագույն հավանականության մեթոդը ռեգրեսիոն մոդելներում 10.1. Ներածություն 10.2. Մաթեմատիկական ապարատ 246 10.3. Բազմփոփոխական նորմալ բաշխման պարամետրերի առավելագույն հավանականության գնահատում 10.4. Առավելագույն հավանականության գնահատումների հատկությունները 10.5. Առավելագույն հավանականության գնահատում գծային մոդելում 10.6. Վարկածների փորձարկում գծային մոդելում, I 10.7. Վարկածների փորձարկում գծային մոդելում, II 10.8. Ոչ գծային սահմանափակումներ Վարժություններ 11. Ժամանակային շարք 11.1. Բաշխված ուշացման մոդելներ 11.2. Դինամիկ մոդելներ 11. 3 Միավորի արմատներ և համաինտեգրում 11.4 Box-Jenkins մոդելներ (ARIMA) 11.5. GARCH մոդելներ Վարժություններ 12. Դիսկրետ կախյալ փոփոխականներ և գրաքննված նմուշներ 12.1. Երկուական և բազմակի ընտրության մոդելներ 12.2. Կտրված և գրաքննված մոդելներ Վարժություններ 13. Վահանակի տվյալներ 13.1 Ներածություն 13.2. Նշումներ և հիմնական մոդելներ 13.3. Ֆիքսված էֆեկտի մոդել Բաժին 13.4. Պատահական էֆեկտի մոդել 13.5. Հարմարվելու որակ 13.6. Մոդելի ընտրություն 13.7. Դինամիկ մոդելներ 13.8. Երկուական ընտրության մոդելներ վահանակի տվյալներով 13.9. Պահերի ընդհանրացված մեթոդ Վարժություններ 14. Նախնական փորձարկում՝ ներածություն 14.1. Ներածություն 14.2. Խնդրի հայտարարություն 14.3. Հիմնական արդյունք 14.4. Նախնական գնահատում 14.5. WALS միավոր 14,6. Համարժեքության թեորեմ 14.7. Նախնական թեստավորում և թերագնահատման էֆեկտ 14.8. «Թերագնահատման» էֆեկտը. Մեկ օժանդակ պարամետր 14.9. Մոդելի ընտրություն՝ ընդհանուրից մասնավոր և մասնավորից ընդհանուր 14.10. «Թերագնահատման» էֆեկտը. Երկու օժանդակ պարամետր 14.11. Կանխատեսում և նախնական թեստավորում 14.12. Ընդհանրացումներ 14.13. Այլ հարցեր Վարժություններ 15. Ֆինանսական շուկաների էկոնոմետրիկա 15.1. Ներածություն 15.2. Արդյունավետության վարկած ֆինանսական շուկա 15.3. Արժեթղթերի պորտֆելի օպտիմալացում 15.4. Արդյունավետ պորտֆելում նոր ակտիվների ընդգրկման փորձարկում 15.5. Օպտիմալ պորտֆել առանց ռիսկի ակտիվի առկայության 15.6. Ֆինանսական ակտիվների գնահատման մոդելներ Վարժություն 16. Էկոնոմետրիկ հեռանկարներ 1.6.1. Ներածություն 16.2. Կոնկրետ ի՞նչ է անում էկոնոմետոլոգը: 16.3. Տնտեսագիտություն և ֆիզիկա 16.4. Տնտեսագիտություն և մաթեմատիկական վիճակագրություն 16.5. Տեսություն և պրակտիկա 16.6. Էկոնոմետրիկ մեթոդ 16.7. Թույլ օղակ 16.8. Ագրեգացիա 16.9. Ինչպես օգտագործել այլ աշխատանքներ 16.10. Եզրակացություն Հավելված LA. Գծային հանրահաշիվ 1. Վեկտորային տարածություն 2. Վեկտորային տարածություն Ln 3. Գծային կախվածություն 4. Գծային ենթատարածություն 5. Հիմք. Չափ 6. Գծային օպերատորներ 7. Մատրիցներ 8. Մատրիցային գործողություններ 9. Մատրիցային ինվարիանտներ՝ հետք, որոշիչ 10. Մատրիցային աստիճան 11. Հակադարձ մատրիցա 12. Համակարգեր գծային հավասարումներ 13. Սեփական արժեքներ և վեկտորներ 14. Սիմետրիկ մատրիցներ 15. Դրական որոշակի մատրիցներ 16. Իդեմպոտենտ մատրիցներ 17. Բլոկային մատրիցներ 18. Քրոնեկերի արտադրյալ 19. Տարբերակում վեկտորի արգումենտի նկատմամբ Վարժություններ Հավելված MS. Հավանականությունների տեսություն և մաթեմատիկական վիճակագրություն 1. Պատահական փոփոխականներ, պատահական վեկտորներ 2. Պայմանական բաշխումներ 3. Որոշ հատուկ բաշխումներ 4. բազմաչափ նորմալ բաշխում 5. մեծ թվերի օրենք։ Կենտրոնական սահմանային թեորեմ 6 Մաթեմատիկական վիճակագրության հիմնական հասկացություններ և խնդիրներ 7. Պարամետրերի գնահատում 8. Վարկածների ստուգում Հավելված Պ.Գ. Էկոնոմետրիկ փաթեթների ակնարկ 1. Փաթեթների ծագումը. Windows տարբերակը. Գրաֆիկա 2. Որոշ փաթեթների մասին 3. Փորձ գործնական աշխատանքԴիմում ST. Անգլերեն-ռուսերեն տերմինների համառոտ բառարան Հավելված Տ.Ա. Աղյուսակներ Գրականության ինդեքս

6-րդ հրատ., վերանայված։ և լրացուցիչ - Մ.: Դելո, 2004. - 576 էջ.

Գրքի վեցերորդ հրատարակությանը ավելացվել են երեք նոր գլուխներ։ Վահանակի տվյալների գլուխը ընդլայնում է գիրքը դեպի այն թեմաների ամբողջական ցանկը, որոնք ավանդաբար ներառված են ժամանակակից հիմնական էկոնոմետրիկայի դասընթացներում: Ավելացվել են նաև «Նախնական թեստավորում» և «Ֆինանսական շուկաների էկոնոմետրիկա» գլուխները, որոնք օգտակար կլինեն նրանց, ովքեր հետաքրքրված են համապատասխանաբար էկոնոմետիկայի տեսական և կիրառական ասպեկտներով։ Զգալիորեն ավելացել է վարժությունների քանակը։ Ներառված են գրքի կայքում ընթերցողին հասանելի իրական տվյալներով վարժություններ:

Ուսանողների, ասպիրանտների, ուսուցիչների, ինչպես նաև կիրառական տնտեսագիտության և ֆինանսների մասնագետների համար

Ձևաչափ: djvu

Չափը: 5,9 ՄԲ

Ներբեռնել: yandex.disk

Ձևաչափ: pdf

Չափը: 21,7 Մբ

Ներբեռնել: drive.google

Բովանդակություն
Բացման խոսք 10
Առաջին հրատարակության նախաբան 13
Երրորդ հրատարակության նախաբան 18
Վեցերորդ հրատարակության նախաբան 23
1. Ներածություն 26
1.1. Մոդելներ 26
1.2. Մոդելի տեսակները 28
1.3. Տվյալների տեսակները 30
2. Զուգակցված ռեգրեսիոն մոդել 32
2.1. Կորի տեղադրում 32
2.2. Նվազագույն քառակուսիներ (OLS) 34
2.3. Գծային ռեգրեսիոն մոդել երկու փոփոխականներով 38
2.4. Գաուս-Մարկովի թեորեմ. Սխալի դիսպերսիայի գնահատում a2 41
2.5. LSM-ի վիճակագրական հատկություններ-Ռեգրեսիոն պարամետրերի գնահատումներ. Հիպոթեզի թեստ b = bo- ռեգրեսիայի գործակիցների վստահության միջակայքերը 46
2.6. Կախված փոփոխականի փոփոխության վերլուծություն ռեգրեսիայի մեջ: Որոշման գործակից R2 51
2.7. Հետադարձի գործակիցների առավելագույն հավանականության գնահատում 55
Վարժություն 58
3. Բազմակի ռեգրեսիայի մոդել 67
3.1. Հիմնական վարկածներ 68
3.2. Նվազագույն քառակուսի մեթոդ. Գաուս-Մարկովի թեորեմ 69
3.3. OLS գնահատումների վիճակագրական հատկությունները 72
3.4. Կախված փոփոխականի փոփոխության վերլուծություն ռեգրեսիայի մեջ: R2 գործակիցները և ճշգրտված R^, 74
3.5. Վարկածների փորձարկում. Վստահության միջակայքերը և վստահության շրջանները 78"
Զորավարժություն 88
4. Բազմակի ռեգրեսիայի տարբեր ասպեկտներ 108
4.1. Multicollinearity 109;
4.2. Կեղծ փոփոխականներ 112
4.3. Մասնակի հարաբերակցություն 118
4.4. Մոդել 124 ճշգրտում
Վարժություն 135
5. Բազմակի ռեգրեսիայի որոշ ընդհանրացումներ 148
5.1. Ստոխաստիկ ռեգրեսորներ 149
5.2. Ընդհանրացված նվազագույն քառակուսիներ.... 154
5.3. Մատչելի ընդհանրացված նվազագույն քառակուսիներ 160
Վարժություններ 163
6. Հետերոսկեդաստիկություն և ժամանակի հարաբերակցություն 167
6.1. Հետերոսկեդաստիկություն 168
6.2. Ժամանակի հարաբերակցություն 184
Վարժություններ 192
7. Կանխատեսում ռեգրեսիոն մոդելներում 204
7.1. Անվերապահ կանխատեսում 205
7.2. Պայմանական կանխատեսում 208
7.3. Կանխատեսում ավտոռեգեսիվ սխալների առկայության դեպքում 209
Վարժություններ 211
ութ . Գործիքային փոփոխականներ 212
8.1. Գործիքային փոփոխականների օգտագործմամբ ստացված գնահատումների համապատասխանությունը 213
8.2. Չափման սխալների ազդեցությունը 214
8.3. Երկու քայլ նվազագույն քառակուսիներ .... 215
8.4. Houseman թեստ 217
Վարժություն 218
9. Ռեգրեսիոն հավասարումների համակարգեր 220
3.1. Արտաքին կապ չունեցող հավասարումներ 221
9.1. Համաժամանակյա հավասարումների համակարգեր 224
Վարժություն 241
10. Առավելագույն հավանականության մեթոդ ռեգրեսիոն մոդելներում 244
10.1. Ներածություն 245
10.2. Մաթեմատիկական ապարատ 246
10.3. Բազմաչափ նորմալ բաշխման պարամետրերի առավելագույն հավանականության գնահատում: . 248
10.4. Առավելագույն հավանականության գնահատումների հատկությունները. 249
10.5. Առավելագույն հավանականության գնահատում 250 գծային մոդելում
10.6. Վարկածների փորձարկում գծային մոդելում, I 253
10.7. Վարկածների փորձարկում գծային մոդելում, II 257
10.8. Ոչ գծային սահմանափակումներ 258
Վարժություններ 260
11. Ժամանակային շարք 264
11.1. Բաշխված ուշացման մոդելներ 266
11.2. Դինամիկ մոդելներ 268
11.3. Միավոր արմատներ և համաինտեգրում 276
11.4 Box-Jenkins Models (ARIMA) 28
11.5. GARCH մոդելներ 3
3J վարժություններ
12. Դիսկրետ կախյալ փոփոխականներ և գրաքննված նմուշներ 3
12.1. Երկուական և բազմակի ընտրությամբ մոդելներ... 3!
12.2. Կտրված և գրաքննված նմուշներով մոդելներ 3.
Վարժություն 3;
13. Վահանակի տվյալներ 31
13.1 Ներածություն 3
13.2. Նշումներ և հիմնական մոդելներ 3
13.3. Ֆիքսված էֆեկտի մոդել 3
13.4. Պատահական էֆեկտով մոդել 31
13.5. Z1 պիտանի որակ
13.6. Մոդելի ընտրություն 3"
13.7. Դինամիկ մոդելներ 3
13.8. Երկուական ընտրության մոդելներ՝ վահանակի տվյալներով 3
13.9. Պահերի ընդհանրացված մեթոդ 3
Վարժություն 39
14. Նախնական թեստավորում՝ ներածություն 39
14.1. Ներածություն 3!
14.2. Խնդրի հայտարարություն 40
14.3. Հիմնական արդյունքը 40"
14.4. Նախնական գնահատականը՝ $4
14.5. WALS- 40 միավոր
14.6. Համարժեքության թեորեմ 4
14.7. Նախնական թեստավորում և թերագնահատման էֆեկտ 407
14.8. «Թերագնահատման» էֆեկտը. Մեկ օժանդակ պարամետր 412
14.9. Մոդելի ընտրություն՝ ընդհանուրից մասնավոր և մասնավորից ընդհանուր 415
14.10. «Թերագնահատման» էֆեկտը. Երկու օժանդակ պարամետր 419
11. Կանխատեսում և նախնական թեստավորում 425
.12. Ընդհանրացումներ 429
13. Այլ հարցեր 432
Վարժություններ 434
15. Ֆինանսական շուկաների էկոնոմետրիկա 435
11.5.1. Ներածություն 436
15.2. Ֆինանսական շուկայի արդյունավետության վարկածը. . . 438 թ
15.3. Արժեթղթերի պորտֆելի օպտիմալացում 446
15.4. Թեստ 450 արդյունավետ պորտֆելում նոր ակտիվների ընդգրկման համար
15.5. Օպտիմալ պորտֆել առանց ռիսկի ակտիվի առկայության դեպքում 456
15.6. Ֆինանսական ակտիվների գնահատման մոդելներ 461
Վարժություններ 471
16. Տնտեսագիտության հեռանկարներ 472
1.6.1. Ներածություն 472
16.2. Կոնկրետ ի՞նչ է անում էկոնոմետոլոգը: .... 473
16.3. Տնտեսագիտություն և ֆիզիկա 474
16.4. Էկոնոմետրիկա և մաթեմատիկական վիճակագրություն. . . 475 թ
16.5. Տեսություն և պրակտիկա 476
16.6. Էկոնոմետրիկ մեթոդ 477
16.7. Թույլ օղակ 480
1.6.8. Ագրեգացիա 481
16.9. Ինչպես օգտագործել 481-ի մյուս աշխատանքները
16.10. Եզրակացություն 482
LA դիմում. Գծային հանրահաշիվ 484
1. Վեկտորային տարածություն 484
2. Վեկտորային տարածություն Lp 485
3. Գծային կախվածություն 485
4. Գծային ենթատարածություն 486
5. Հիմք. Չափ 486
6. Գծային օպերատորներ 487
7. Մատրիցներ 488
8. Գործողություններ մատրիցներով 489
9. Մատրիցային ինվարիանտներ՝ հետք, որոշիչ 492
10. Մատրիցային աստիճան 494
11. Հակադարձ մատրիցա 495
12. Գծային հավասարումների համակարգեր 496
13. Սեփական արժեքներ և վեկտորներ 496
14. Սիմետրիկ մատրիցներ 498
15. Դրական որոշակի մատրիցներ 500
16 Idempotent Matrices 502
17. Բլոկային մատրիցներ 503
18. Kronecker Product 504
19. Տարբերակում վեկտորի արգումենտի նկատմամբ: . 505 թ
Վարժություններ 507
MS հավելված. Հավանականությունների տեսություն և մաթեմատիկական վիճակագրություն 509
1. Պատահական փոփոխականներ, պատահական վեկտորներ 509
2. Պայմանական բաշխումներ 516
3. Որոշ հատուկ բաշխումներ 518
4. Բազմաչափ նորմալ բաշխում 524
5. Մեծ թվերի օրենքը. Կենտրոնական սահմանային թեորեմ 528
6 Մաթեմատիկական վիճակագրության հիմնական հասկացություններն ու առաջադրանքները 531
7. Պարամետրերի գնահատում 533
8. Վարկածների փորձարկում 539
EP դիմում. Էկոնոմետրիկ փաթեթների ակնարկ 542
1. Փաթեթների ծագումը. Windows տարբերակը. Գրաֆիկա 543
2. Որոշ փաթեթների մասին 544
3. Գործնական աշխատանքային փորձ 546
Դիմում ST. Անգլերեն-ռուսերեն տերմինների համառոտ բառարան 547
TA հավելված. Աղյուսակներ 555
Գրականություն 561
Ինդեքս 570