地下室と地下室の床
計量経済学 - 初心者コース - Magnus Ya.R.、Katyshev P.K.、Peresetsky A.A. 私

計量経済学 - 初心者コース - Magnus Ya.R.、Katyshev P.K.、Peresetsky A.A. 私

UDC 330.43(075.8)
BBK 65v6ya73

Magnus Ya.R.、Katyshev P.K.、Peresetsky A.A.
計量経済学。初期コース: Proc. - 第 8 版、Rev. — M.:, 2007. — 504 p.

ISBN 978-5-7749-0473-0

この教科書には、計量経済学の基礎の体系的なプレゼンテーションが含まれており、著者がロシア経済学校と高等経済学校で長年行ってきた講義に基づいて書かれています。線形回帰モデル (最小二乗法、仮説検定、不均一分散、誤差自己相関、モデル仕様) が詳細に研究されています。別の章では、連立方程式、回帰モデルの最尤法、離散的で限定された従属変数を持つモデルに専念しています。

パネルデータの章では、現代の基本的な計量経済学コースに伝統的に含まれているトピックの完全なリストに本書を拡張します。「予備テスト」と「金融市場の計量経済学」の章は、それぞれ計量経済学の理論的側面と応用的側面に関心のある人に役立ちます。練習回数が大幅に増えました。本の Web サイトで読者が利用できる実際のデータを使用した演習が含まれています。

学生、大学院生、教師、および応用経済学と金融の専門家向け。

この教科書には、計量経済学の基礎の体系的なプレゼンテーションが含まれており、著者がロシア経済学校と高等経済学校で長年行ってきた講義に基づいて書かれています。蒸気室の線形モデルと重回帰、最小二乗法、仮説検定、一般化最小二乗法、不均一分散と誤差の自己相関、予測、モデル仕様の問題などのトピックを含みます。連立方程式については、別の章で説明します。

1997 年版と比較して、本書には、回帰モデル、時系列、および離散変数と有界従属変数を含むモデルの最尤法に関する 3 つの新しい章が含まれています。ロシアの経済、タスク、演習からの例の数が大幅に増加しました。

学生、大学院生、教師、および応用経済学と金融の専門家向け。

計量経済学は (ミクロ経済学とマクロ経済学とともに) 現代の経済教育の基本的な分野の 1 つです。計量経済学とは？生きて進化している科学を扱うとき、その主題と方法を簡単に説明しようとするのは常に困難です. 計量経済学は、その名の通り、経済を測る科学であると言えますか? もちろん、それは可能ですが、「経済的側面」という用語の意味は何なのかという疑問が生じます。これは、数学を数の科学として定義することに似ています。したがって、この問題をこれ以上詳しく説明することはせずに、経済学と計量経済学の著名な権威者の声明を引用します。

「計量経済学は、結論を得る方法に関連する理論と観察の現在の発展に基づいて、実際の経済現象の定量分析を可能にします」（サミュエルソン）。

「計量経済学の主な仕事は、アプリオリな経済的推論を経験的な内容で満たすことです」（クライン）。

「計量経済学の目標は、経済法則を経験的に導出することです。計量経済学は、実際のデータを使用して仮定された関係をテストおよび改良することにより、理論を補完します」(Malenvo)。

この本は、主に計量経済学を初めて学ぶ学生を対象としており、2 つの目標があります。まず、経済学の応用研究のために読者を準備したいと考えています。第二に、計量経済学の理論をさらに深く研究しようとしている学生にとって役立つと思います。計量経済学の予備知識は必要ありません。ただし、最初の巻の線形代数、確率論、および数学的統計のコースに精通していることを前提としています (たとえば、Gelfand、1971; Ilyin、Poznyak、1984; Wentzel、1964)。また、読者は工科大学の標準コース内の数学的分析に習熟していると想定しています。

計量経済学に関する優れた教科書がいくつかあります。英語. たとえば、この本 (Greene, 1997) は「計量経済百科事典」と見なすことができ、現代の計量経済学のほぼすべてのセクションが含まれています。教科書 (Goldberger, 1990) は、計量経済学の形式的・数学的な側面により焦点を当てています。私たちの意見では、この本 (Johnston and DiNardo, 1997) は非常に成功しており、現代的で、理論と応用の点でバランスが取れています。教科書 (Griffits, Hill and Judge, 1993) と (Pindyck and Rubinfeld, 1991) も注目に値する. 大量例と演習。標準的な教科書に追加するのに適した本 (Kennedy, 1998) は、計量経済分析の内容面に焦点を当てており、大きな数興味深い演習。時系列の理論が非常に詳細に高度な数学的レベルで提示されている本 (Hamilton, 1994) と、理論に関する成功したコンパクトなセクションを含む本 (Stewart, 1991) にも言及する必要があります。時系列の。

したがって、単に既存の教科書の 1 つを翻訳するのではなく、新しい本を書くことに賛成する議論をする必要があるかもしれません。この本は、1993 年 3 月から 4 月にかけてロシア経済学校 (NES) の学生向けの計量経済学入門コースとして著者の 1 人 (J. Magnus) が行った講義に基づいています。）実践的な授業を行いました。集中的な 7 週間のコースには、計量経済学の基礎が含まれていました。これは、ロシア経済学院が設立された最初の年でした。その後、著者は NES の 1 年生向けの 3 つの計量経済学コースすべてのカリキュラムの開発に協力しました。作業の過程で、特に、従来考えられていた西ヨーロッパと米国の経済の例の代わりに使用したロシア経済の例をまとめました。最終的に、ロシアの学生向けに特別に書かれたテキストが望ましいという結論に達し、コースプログラムを独立した本に作り直しました。したがって、この本は、ロシアの学生に計量経済学を 5 年間教えた結果です。

第 2 章から第 4 章には、線形回帰モデルの古典的な理論が含まれています。この資料は計量経済学の中核であり、学生は本書の残りの部分に進む前に、この内容に精通している必要があります。第 2 章では 2 つのリグレッサーを持つ最も単純なモデルを扱い、第 3 章では多変量モデルについて説明します。第 2 章はある意味冗長ですが、教育の観点からは、最初に 2 つの変数を使用した回帰モデルを学習することは非常に有益です。その場合、例えば、行列代数を省くことができます; 2 次元の場合、回帰のグラフィカルな解釈も理解しやすくなります。第 4 章にはいくつかの追加セクション (多重共線性問題、ダミー変数、モデル仕様) が含まれていますが、その内容は計量経済学の標準的な基礎として分類することもできます。

第 5 章から第 9 章では、確率回帰変数、一般化最小二乗法、残差の異分散性と自己相関、アクセス可能な一般化最小二乗法、予測、操作変数など、標準的な重回帰モデルの一般化について説明します。計量経済学の理論に関する驚くべきことは、このレベルでは、理論の条件が緩和されたときに、理論の標準コア (第 2 章から第 4 章) のほとんどの定理が、少なくとも近似的または漸近的に有効なままであることです。第 5 章から第 9 章の結果は、第 2 章から第 4 章で示した主な結果と常に相関させることを強くお勧めします。

第 10 章には、連立方程式系の理論が含まれています。モデルに複数の方程式が含まれる場合。計量経済学者が実際の作業で遭遇する可能性のある問題が考慮されます。

この本には、計量経済学パッケージの概要や簡潔な英語とロシア語の用語集など、いくつかの付録が含まれています。

私たちの経験では、チャプター 1 から 7 の教材は週 6 時間の 7 週間のコースに十分であり、チャプター 1 から 10 の教材は標準的な 1 学期のコースに十分であることが示されています。次のコース構造で良い結果が得られました: 週に 2 回の 2 時間の講義と 1 つのワークショップ (より小さなサブグループで) ですが、他のコース構造も可能です。

学生

問題解決は、数学、統計学、計量経済学を学ぶ鍵です。私たちが学生だったとき、私たちの先生は私たちにこれを言いました、そして私たちはここでそれを繰り返します. そして、そうです！実践的な学生にとって、データを使った実験は不可欠です。データからいくつかの観測を削除し、推定値に何が起こるか、またその理由を確認します。説明変数を追加して、見積もりと予測がどのように変化するかを確認します。一般的に、実験します。理論志向の学生は、定理のこれまたはその条件が必要な理由を自問する必要があります。条件の 1 つを削除または変更すると、定理が真でなくなるのはなぜですか。反例を見つけます。

教師

すべての生徒が必要な数学的能力を持っていることが重要です。統計レベルコース開始時の準備。そうでない場合は、線形代数と数学的統計の必要な概念の復習からコースを開始する必要があります。第 2 章から第 4 章は、コースの最初に配置する必要があります。本全体をコースに含める時間がない場合は、さらにトピックを選択する自由があります。時間がない場合は、確率的リグレッサー (セクション 5.1) と不均一分散のテスト (不均一分散の概念自体ではない) を次のコースに延期できます。第 7 章から第 10 章には、インストラクターの好みに応じてさまざまな詳細度でコースに含めることができる、特別ではあるが重要なセクションが含まれています。

本書のコメント、タイプミス、不明確な場所、エラーの報告に感謝します。

ありがとう

新経済学院の 5 世代にわたる学生の皆さんには、コースを学習する過程で多くの批判的なコメントをいただいたことに深く感謝しています。彼らがいなければ、この本は書かれなかったでしょう。

NES の卒業生である Vladislav Kargin と Alexey Onatsky には、この本のためにモスクワのアパート市場での例を準備していただきました。また、NES の学生である Elena Paltseva と Gaukhar Turmukhambetova にも感謝しています。また、原稿の編集を引き受けてくれた同僚の Alexander Slastnikov にも感謝します。原稿に取り組んでいる間、P.カティシェフと A.ペレセツキーはロシア人道科学財団、プロジェクト 96-02-16011a から財政支援を受けました。

ティルブルフ/モスクワ、1997 年 3 月

目次はじめに第 1 版の序文第 3 版の序文第 6 版の序文 1. はじめに 1.1. モデル 1.2。モデルの種類 1.3. データ型 2. ペア回帰モデル 2.1. カーブフィッティング 2.2. 最小二乗法 (LSM) 2.3. 2 変数の線形回帰モデル 2.4. ガウス・マルコフの定理。誤差分散 a2 の推定 2.5. LSM の統計的特性 - 回帰パラメータの推定。仮説検定 b = bo- 回帰係数の信頼区間 2.6。回帰における従属変数の変動の分析。 R2決定係数2.7。回帰係数演習の最尤推定 3. 重回帰モデル 3.1. 主な仮説 3.2. 最小二乗法。ガウス・マルコフの定理 3.3. LSM 推定値の統計的特性 3.4. 回帰における従属変数の変動の分析。係数 R2 および調整済み R 3.5。仮説検定。信頼区間と信頼領域演習 4. 重回帰のさまざまな側面 4.1. 多重共線性 4.2. ダミー変数 4.3. 部分相関 4.4. モデルの仕様演習 5. 重回帰の一般化 5.1. 確率的リグレッサー 5.2. 一般化最小二乗法 5.3. アクセス可能な一般化最小二乗演習 6. 異分散性と時間相関 6.1. ヘテロ分散性 6.2. 時間相関演習 7. 回帰モデルでの予測 7.1. 無条件の予測 7.2。条件付き予測 7.3. 自己回帰誤差がある場合の予測演習 8. 操作変数 8.1. 操作変数を使用して得られた推定値の一貫性 8.2. 測定誤差の影響 8.3. 2 段階最小二乗法 8.4. Hausman test 練習問題 9. 回帰方程式のシステム 3.1. 外部的に無関係な方程式 9.1. 連立方程式演習 10. 回帰モデルにおける最尤法 10.1. はじめに 10.2. 数学的装置 246 10.3. 多変量正規分布パラメータの最尤推定１０．４．最尤推定値の特性 10.5. 線形モデルにおける最尤推定１０．６．線形モデルでの仮説検定、I 10.7。線形モデルでの仮説検定、II 10.8。非線形制約演習 11. 時系列 11.1. 分散ラグモデル 11.2. 動的モデル 11. 3 単位根と共和分 11.4 Box-Jenkins モデル (ARIMA) 11.5. GARCH モデル演習 12. 離散従属変数と打ち切り標本 12.1. 二項および複数選択モデル 12.2. クリップされたモデルと打ち切られたモデル演習 13. パネルデータ 13.1 はじめに 13.2. 呼称と基本モデル 13.3. 固定効果モデルセクション 13.4。ランダム効果モデル 13.5. フィット感の質 13.6。モデルの選択 13.7. 動的モデル 13.8. パネルデータによる二分選択モデル１３．９．モーメントの一般化された方法演習 14. 予備テスト: 導入 14.1. はじめに 14.2. 問題文 14.3. 主な結果 14.4. 試験前評価１４．５． WALS スコア 14.6。等価定理 14.7. 事前テストと過小評価効果 14.8. 「控えめ」の効果。 1 つの補助パラメータ 14.9. モデルの選択: 一般から特定へ、特定から一般へ 14.10. 「控えめ」の効果。 2 つの補助パラメータ 14.11. 予測と予備テスト 14.12. 一般化 14.13. その他の質問演習 15. 金融市場の計量経済学 15.1. はじめに 15.2. 効率仮説金融市場 15.3. 証券のポートフォリオの最適化 15.4. 効率的なポートフォリオに新しい資産を含めるためのテスト 15.5. リスクのない資産が存在する場合の最適なポートフォリオ 15.6. 金融資産評価モデル演習 16. 計量経済学的観点 1.6.1. はじめに 16.2. 計量経済学者は具体的に何をするのですか？ 16.3. 計量経済学と物理学 16.4. 計量経済学と数学的統計 16.5. 理論と実践 16.6. 計量経済学的方法 16.7. 弱いリンク 16.8. 集計 16.9. 他の作品の使い方 16.10. 結論付録 LA。線形代数 1. ベクトル空間 2. ベクトル空間 Ln 3. 線形従属 4. 線形部分空間 5. 基底。次元 6. 線形演算子 7. 行列 8. 行列演算 9. 行列不変条件: トレース、行列式 10. 行列ランク 11. 逆行列 12. システム一次方程式 13. 固有値とベクトル 14. 対称行列 15. 正定値行列 16. 冪等行列 17. ブロック行列 18. クロネッカー積 19. ベクトル引数に関する微分演習付録 MS. 確率論と数学的統計 1. ランダム変数、ランダムベクトル 2. 条件付き分布 3. いくつかの特殊な分布 4. 多変量正規分布 5. 大数の法則。中心極限定理 6 数理統計学の基本概念と問題点 7. パラメータ推定 8. 仮説検定付録 EP. 計量経済学パッケージの概要 1. パッケージの起源。ウィンドウズ版。グラフィック 2. 一部のパッケージについて 3. 体験実務アプリケーションST。用語の簡単な英露辞書付録 TA。表文献索引

第 6 版、改訂。と追加 - M.: デロ、2004 年。 - 576 ページ。

本書の第 6 版には 3 つの新しい章が追加されました。パネルデータの章では、現代の基本的な計量経済学コースに伝統的に含まれているトピックの完全なリストに本書を拡張します。また、「予備テスト」と「金融市場の計量経済学」の章も追加されました。これは、計量経済学の理論的側面と応用的側面にそれぞれ関心がある人に役立ちます。練習回数が大幅に増えました。本の Web サイトで読者が利用できる実際のデータを使用した演習が含まれています。

学生、大学院生、教師、および応用経済学と金融の専門家向け

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目次
開会の辞 10
初版の序文 13
第 3 版への序文 18
第 6 版への序文 23
1. はじめに 26
1.1。モデル 26
1.2. モデルタイプ 28
1.3。データ型 30
2. 対応のある回帰モデル 32
2.1. カーブフィッティング 32
2.2. 最小二乗法 (OLS) 34
2.3. 2 変数の線形回帰モデル 38
2.4. ガウス・マルコフの定理。誤差分散 a2 の推定 41
2.5。 LSM の統計的特性 - 回帰パラメータの推定。仮説検定 b = bo- 回帰係数の信頼区間 46
2.6. 回帰における従属変数の変動の分析。判定係数 R2 51
2.7. 回帰係数の最尤推定 55
演習 58
3. 重回帰モデル 67
3.1. 主な仮説 68
3.2. 最小二乗法。ガウス・マルコフの定理 69
3.3. OLS推定値の統計的性質 72
3.4。回帰における従属変数の変動の分析。 R2係数と調整済みR^、74
3.5。仮説検定。信頼区間と信頼領域 78"
演習 88
4. 重回帰のさまざまな側面 108
4.1. 多重共線性 109;
4.2. ダミー変数 112
4.3. 偏相関 118
4.4. モデル124仕様
演習 135
5. 多重回帰の一般化 148
5.1. 確率的リグレッサー 149
5.2. 一般化最小二乗法.... 154
5.3. 手頃な価格の一般化最小二乗法 160
演習 163
6. 異分散性と時間相関 167
6.1. ヘテロ分散性 168
6.2. 時間相関 184
演習 192
7. 回帰モデルにおける予測 204
7.1. 無条件予測 205
7.2. 条件付き予測 208
7.3. 自己回帰エラーがある場合の予測 209
演習 211
8 。操作変数 212
8.1. 操作変数を使用して得られた推定値の一貫性 213
8.2. 測定誤差の影響 214
8.3. 2 段階最小二乗法.... 215
8.4. 家政婦テスト217
演習 218
9. 回帰方程式のシステム 220
3.1. 外部的に無関係な方程式 221
9.1. 連立方程式系 224
演習 241
10. 回帰モデルにおける最尤法 244
10.1. はじめに 245
10.2. 数学的装置 246
10.3. 多変量正規分布のパラメーターの最尤推定。 . 248
10.4. 最尤推定のプロパティ。 249
10.5. 線形モデルにおける最尤推定 250
10.6. 線形モデルでの仮説検定、I 253
10.7. 線形モデルでの仮説検定、II 257
10.8. 非線形制約 258
演習 260
11.時系列 264
11.1. 分散ラグモデル 266
11.2. 動的モデル 268
11.3. 単位根と共和分 276
11.4 Box-Jenkins モデル (ARIMA) 28
11.5. GARCH モデル 3
3J演習
12. 離散従属変数と打ち切り標本 3
12.1. バイナリおよび複数選択モデル... 3!
12.2. 切り捨てられ打ち切られたサンプルを含むモデル 3.
演習 3;
13. パネルデータ 31
13.1 はじめに 3
13.2. 呼称と基本型式 3
13.3. 固定効果モデル 3
13.4. 変量効果のあるモデル 31
13.5. Z1のフィット感
13.6. 機種選択 3"
13.7. 動的モデル 3
13.8. パネルデータを使用した二項選択モデル 3
13.9. モーメントの一般化法 3
演習 39
14. プレテスト: はじめに 39
14.1. 紹介3！
14.2. 問題文 40
14.3. 主な結果 40"
14.4. 事前テストの見積もり $4
14.5. WALSスコア40
14.6. 等価定理 4
14.7. 事前テストと控えめな効果 407
14.8. 「控えめ」の効果。 1 つの補助パラメータ 412
14.9. モデルの選択: 一般から特定へ、特定から一般へ 415
14.10. 「控えめ」の効果。 2 つの補助パラメータ 419
11. 予測と事前テスト 425
.12. 一般化 429
13. その他 432
演習 434
15. 金融市場の計量経済学 435
11.5.1. はじめに 436
15.2. 金融市場の効率性に関する仮説。 . . 438
15.3. 証券ポートフォリオの最適化 446
15.4. 有効なポートフォリオに新しい資産を含めるためのテスト 450
15.5. リスクのない資産がある場合の最適なポートフォリオ 456
15.6. 金融資産評価モデル 461
演習 471
16. 計量経済学の展望 472
1.6.1. はじめに 472
16.2. 計量経済学者は具体的に何をするのですか？ .... 473
16.3. 計量経済学と物理学 474
16.4. 計量経済学と数学的統計。 . . 475
16.5. 理論と実践 476
16.6. 計量経済法 477
16.7. ウィークリンク 480
1.6.8. 集計 481
16.9. 他の481作品の使い方
16.10. 結論 482
LAアプリケーション。線形代数 484
1. ベクトル空間 484
2. ベクトル空間 Lp 485
3. 線形依存性 485
4. 線形部分空間 486
5. 基礎。ディメンション 486
6. 線形演算子 487
7. 行列 488
8. 行列の操作 489
9. 行列不変量: トレース、行列式 492
10.マトリックスランク494
11. 逆行列 495
12. 一次方程式系 496
13. 固有値とベクトル 496
14. 対称行列 498
15. 正定値行列 500
16 冪等行列 502
17. ブロック行列 503
18. クロネッカー製品 504
19. ベクトル引数に関する微分。 . 505
演習 507
MS アプリケーション。確率論と数理統計学 509
1. ランダム変数、ランダムベクトル 509
2. 条件付き分布 516
3. いくつかの特別なディストリビューション 518
4. 多変量正規分布 524
5. 大数の法則。中心極限定理 528
6 数理統計学の基本概念と課題 531
7. パラメータ推定 533
8. 仮説検定 539
EP アプリケーション。計量経済パッケージの概要 542
1. パッケージの起源。ウィンドウズ版。グラフィック 543
2. 一部のパッケージについて 544
3. 実務経験 546
アプリケーションST。簡潔な英露用語辞典 547
TA申請。テーブル 555
文献 561
インデックス 570