Podele la subsol si pivnita
Econometrie - Curs pentru începători - Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetsky A.A. eu

Econometrie - Curs pentru începători - Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetsky A.A. eu

UDC 330,43(075,8)
BBK 65v6ya73

Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetsky A.A.
Econometrie. Curs inițial: Proc. - Ed. a 8-a, Rev. — M.:, 2007. — 504 p.

ISBN 978-5-7749-0473-0

Manualul conține o prezentare sistematică a fundamentelor econometriei și este scris pe baza prelegerilor pe care autorii le-au susținut de câțiva ani la Școala Rusă de Economie și la Școala Superioară de Economie. Modelele de regresie liniară (cel mai mici pătrate, testarea ipotezelor, heteroscedasticitatea, autocorelarea erorilor, specificarea modelului) sunt studiate în detaliu. Capitole separate sunt dedicate sistemelor de ecuații simultane, metodei de maximă probabilitate în modelele de regresie, modelelor cu variabile dependente discrete și limitate.

Capitolul Panel Data extinde cartea la o listă completă de subiecte incluse în mod tradițional în cursurile moderne de econometrie de bază. Capitolele „Testări preliminare” și „Econometria piețelor financiare” vor fi utile celor care sunt interesați de aspectele teoretice și, respectiv, aplicate ale econometriei. Numărul de exerciții a crescut semnificativ. Sunt incluse exerciții cu date reale disponibile cititorului pe site-ul cărții.

Pentru studenți, absolvenți, profesori, precum și specialiști în economie aplicată și finanțe.

Manualul conține o prezentare sistematică a fundamentelor econometriei și este scris pe baza prelegerilor pe care autorii le-au susținut de câțiva ani la Școala Rusă de Economie și la Școala Superioară de Economie. Modele liniare ale băii de aburi și regresie multiplă, inclusiv subiecte precum cele mai mici pătrate, testarea ipotezelor, cele mai mici pătrate generalizate, heteroscedasticitatea și autocorelarea erorilor, predicția, problemele de specificație a modelului. Un capitol separat este dedicat sistemelor de ecuații simultane.

În comparație cu ediția din 1997, cartea include trei capitole noi despre probabilitatea maximă în modelele de regresie, serii de timp și modele cu variabile dependente discrete și mărginite. Numărul de exemple din economia rusă, sarcini și exerciții a crescut semnificativ.

Pentru studenți, absolvenți, profesori, precum și specialiști în economie aplicată și finanțe.

Econometria (împreună cu microeconomia și macroeconomia) este una dintre disciplinele de bază ale educației economice moderne. Ce este econometria? Când aveți de-a face cu o știință vie, în evoluție, există întotdeauna o dificultate în încercarea de a oferi o scurtă descriere a subiectului și a metodelor sale. Putem spune că econometria este știința măsurătorilor economice, așa cum sugerează și numele? Desigur, este posibil, dar atunci apare întrebarea, care este sensul termenului „dimensiuni economice”. Acest lucru este analog cu definirea matematicii ca știință a numerelor. Prin urmare, fără a încerca să dezvoltăm această problemă mai detaliat, vom cita declarațiile autorităților recunoscute în economie și econometrie.

„Econometria permite analiza cantitativă a fenomenelor economice reale, pe baza dezvoltării actuale a teoriei și a observațiilor legate de metodele de obținere a concluziilor” (Samuelson).

„Sarcina principală a econometriei este să umple raționamentul economic a priori cu conținut empiric” (Klein).

„Scopul econometriei este derivarea empirică a legilor economice. Econometria completează teoria prin utilizarea datelor reale pentru a testa și a rafina relațiile postulate” (Malenvo).

Această carte se adresează în primul rând studenților care încep studiul econometriei pentru prima dată și are două scopuri. În primul rând, dorim să pregătim cititorul pentru cercetarea aplicată în economie. În al doilea rând, credem că va fi util pentru studenții care urmează să studieze în continuare teoria econometriei în profunzime. Nu sunt necesare cunoștințe prealabile de econometrie. Cu toate acestea, se presupune familiaritatea cu cursurile de algebră liniară, teoria probabilității și statistica matematică în volumul inițial (de exemplu, Gelfand, 1971; Ilyin, Poznyak, 1984; Wentzel, 1964). De asemenea, presupunem că cititorul este competent în analiza matematică în cadrul cursului standard al unei universități tehnice.

Există câteva manuale excelente despre econometrie Limba engleză. De exemplu, cartea (Greene, 1997) poate fi considerată pe bună dreptate o „enciclopedie econometrică” - conține aproape toate secțiunile econometriei moderne. Manualul (Goldberger, 1990) se concentrează mai mult pe latura formal-matematică a econometriei. În opinia noastră, cartea (Johnston și DiNardo, 1997) este foarte reușită, modernă și echilibrată din punct de vedere al teoriei și al aplicațiilor. De remarcat sunt și manualele (Griffits, Hill and Judge, 1993) și (Pindyck și Rubinfeld, 1991), care se adresează cititorilor care nu au o pregătire matematică solidă și sunt dotate cu o cantitate mare exemple și exerciții. O bună completare la manualele standard este cartea (Kennedy, 1998), care se concentrează pe partea de conținut a analizei econometrice și conține număr mare exerciții interesante. De asemenea, este necesar să menționăm cartea (Hamilton, 1994), unde teoria seriilor temporale este prezentată în detaliu și la un înalt nivel matematic, și cartea (Stewart, 1991), care conține secțiuni de succes și compacte despre teorie. a serii de timp.

Prin urmare, poate fi necesar să aducem câteva argumente în favoarea scrierii unei cărți noi în loc să traducem pur și simplu unul dintre manualele existente. Cartea noastră se bazează pe prelegerile susținute de unul dintre autori (J. Magnus) ca curs introductiv de econometrie pentru studenții Școlii Economice Ruse (NES) în martie-aprilie 1993. Alți doi autori (P. Katyshev, A. .Peresetsky ) a condus orele practice. Cursul intensiv de 7 săptămâni a inclus elementele de bază ale econometriei. Acesta a fost primul an al existenței Școlii Ruse de Economie. În anii următori, autorii au colaborat la elaborarea curriculum-ului pentru toate cele trei cursuri econometrice pentru studenții din anul I la NES. În procesul de lucru, noi, în special, am compilat exemple din economia rusă, pe care le-am folosit în locul exemplelor considerate în mod tradițional din economiile Europei de Vest și ale Statelor Unite. În cele din urmă, am ajuns la concluzia că ar fi de dorit să avem un manual scris special pentru studenții ruși și am reelaborat programul de curs într-o carte de sine stătătoare. Această carte este astfel rezultatul a cinci ani de predare a econometriei studenților ruși.

Capitolele 2-4 conțin teoria clasică a modelelor de regresie liniară. Acest material este nucleul econometriei, iar studenții ar trebui să fie familiarizați cu el înainte de a trece la restul cărții. Capitolul 2 tratează cel mai simplu model cu doi regresori, capitolul 3 este dedicat modelelor multivariate. Într-un anumit sens, capitolul 2 este redundant, dar din punct de vedere pedagogic este extrem de util să studiem mai întâi modelele de regresie cu două variabile. Apoi, de exemplu, se poate renunța la algebra matriceală; în cazul bidimensional, este, de asemenea, mai ușor de înțeles interpretarea grafică a regresiei. Capitolul 4 conține mai multe secțiuni suplimentare (problema multicoliniarității, variabile fictive, specificația modelului), dar materialul său poate fi, de asemenea, clasificat ca fundamente standard ale econometriei.

Capitolele 5-9 explorează unele generalizări ale modelului standard de regresie multiplă, cum ar fi regresori stocastici, cele mai mici pătrate generalizate, heteroscedasticitatea și autocorelarea reziduurilor, cele mai mici pătrate generalizate accesibile, predicție, variabile instrumentale. Lucrul surprinzător la teoria econometriei este că la acest nivel, majoritatea teoremelor nucleului standard al teoriei (Capitolele 2-4) rămân valabile, cel puțin aproximativ sau asimptotic, atunci când condițiile teoremelor sunt relaxate. Recomandăm cu tărie ca rezultatele capitolelor 5-9 să fie în mod constant corelate cu principalele rezultate prezentate în capitolele 2-4.

Capitolul 10 conține teoria sistemelor de ecuații simultane, adică. cazul în care modelul conține mai multe ecuații. Sunt luate în considerare problemele pe care le poate întâmpina un econometrician în munca practică.

Cartea include mai multe anexe, inclusiv o prezentare generală a pachetelor econometrice și un glosar concis englezo-rus.

Experiența noastră arată că materialul de la capitolele 1-7 este suficient pentru un curs de 7 săptămâni de 6 ore pe săptămână, iar materialul de la capitolele 1-10 este suficient pentru un curs standard de un semestru. Am avut rezultate bune cu următoarea structură de curs: două prelegeri de două ore pe săptămână și un atelier (în subgrupe mai mici), cu toate acestea sunt posibile și alte structuri de curs.

Elevi

Rezolvarea problemelor este cheia învățării matematicii, statisticii și econometriei. Profesorii noștri ne-au spus asta când eram studenți și o repetăm aici. Și așa este! Pentru studenții practicanți, experimentarea cu date este esențială. Eliminați câteva observații din datele dvs. și vedeți ce se întâmplă cu estimările dvs. și de ce. Adăugați variabile explicative și vedeți cum se modifică estimările și previziunile dvs. În general, experimentează. Studentul orientat spre teorie trebuie să se întrebe de ce este necesară această sau alta condiție a teoremei. De ce teorema încetează să fie adevărată dacă eliminați sau modificați una dintre condiții. Găsiți contraexemple.

Profesori

Este important ca toți elevii să aibă competențele matematice necesare și nivel statistic pregătire la începutul cursului. Dacă nu este cazul, atunci cursul ar trebui să înceapă cu o trecere în revistă a conceptelor necesare de algebră liniară și statistică matematică. Capitolele 2-4 ar trebui să fie la începutul cursului. Există o anumită libertate în alegerea temelor ulterioare dacă timpul nu permite includerea întregii cărți în curs. În caz de lipsă de timp, regresorii stocastici (secțiunea 5.1) și testele pentru heteroscedasticitate (dar nu și conceptul de heteroscedasticitate în sine) pot fi amânate la cursul următor. Capitolele 7-10 conțin secțiuni speciale, dar importante, care pot fi incluse în curs cu diferite grade de detaliu, în funcție de gusturile instructorului.

Vă vom fi recunoscători pentru orice comentarii, rapoarte de greșeli de scriere, locuri neclare, erori din această carte.

Mulțumiri

Suntem profund îndatorați celor cinci generații de studenți de la Noua Școală Economică, care, în procesul de studiere a cursului, au dat o mulțime de remarci critice pe care le-am folosit când am lucrat la carte. Fără ei, această carte nu ar fi fost niciodată scrisă.

Suntem recunoscători absolvenților NES Vladislav Kargin și Alexey Onatsky, care au pregătit un exemplu pe piața de apartamente din Moscova pentru carte, precum și studenților NES Elena Paltseva și Gaukhar Turmukhambetova, ale căror eforturi au reușit să evite multe greșeli de scriere. De asemenea, îi suntem recunoscători colegului nostru Alexander Slastnikov, care s-a ocupat de editarea manuscrisului. În timp ce lucrau la manuscris, P.Katyshev și A.Peresetsky au primit sprijin financiar de la Fundația Rusă pentru Științe Umanitare, proiectul 96-02-16011a.

Tilburg/Moscova, martie 1997

Cuprins Prefață Prefață la prima ediție Prefață la ediția a treia Prefață la ediția a șasea 1. Introducere 1.1. Modele 1.2. Tipuri de modele 1.3. Tipuri de date 2. Model de regresie în perechi 2.1. Potrivirea curbei 2.2. Metoda celor mai mici pătrate (LSM) 2.3. Model de regresie liniară cu două variabile 2.4. Teorema Gauss-Markov. Estimarea dispersiei erorii a2 2.5. Proprietăți statistice ale LSM-Estimări ale parametrilor de regresie. Testarea ipotezei b = bo- Intervale de încredere pentru coeficienții de regresie 2.6. Analiza variației variabilei dependente în regresie. Coeficientul de determinare R2 2.7. Estimarea cu cea mai mare probabilitate a coeficienților de regresie Exerciții 3. Modelul de regresie multiplă 3.1. Principalele ipoteze 3.2. Metoda celor mai mici pătrate. Teorema Gauss-Markov 3.3. Proprietățile statistice ale estimărilor LSM 3.4. Analiza variației variabilei dependente în regresie. Coeficienții R2 și R ajustat 3,5. Testarea ipotezelor. Intervalele de încredere și regiunile de încredere Exerciții 4. Diverse aspecte ale regresiei multiple 4.1. Multicoliniaritate 4.2. Variabile fictive 4.3. Corelație parțială 4.4. Specificarea modelului Exerciții 5. Unele generalizări ale regresiei multiple 5.1. Regresori stocastici 5.2. Metoda celor mai mici pătrate generalizate 5.3. Cele mai mici pătrate generalizate accesibile Exerciții 6. Heteroschedasticitate și corelație în timp 6.1. Heteroskedasticitatea 6.2. Exerciții de corelare în timp 7. Prognoza în modele de regresie 7.1. Predicție necondiționată 7.2. Prognoza condiționată 7.3. Prognoza în prezența erorilor autoregresive Exerciții 8. Variabile instrumentale 8.1. Consistența estimărilor obținute cu ajutorul variabilelor instrumentale 8.2. Efectul erorilor de măsurare 8.3. Cele mai mici pătrate în doi pași 8.4. Testul Hausman Exerciţii 9. Sisteme de ecuaţii de regresie 3.1. Ecuații fără legătură externă 9.1. Sisteme de ecuații simultane Exerciții 10. Metoda maximă de probabilitate în modelele de regresie 10.1. Introducere 10.2. Aparat matematic 246 10.3. Estimarea probabilității maxime a parametrilor de distribuție normală multivariată 10.4. Proprietățile estimărilor de maximă probabilitate 10.5. Estimarea probabilității maxime într-un model liniar 10.6. Testarea ipotezelor într-un model liniar, I 10.7. Testarea ipotezelor într-un model liniar, II 10.8. Constrângeri neliniare Exerciții 11. Serii de timp 11.1. Modele de decalaj distribuit 11.2. Modele dinamice 11. 3 Rădăcinile unitare și cointegrarea 11.4 Modele Box-Jenkins (ARIMA) 11.5. Modele GARCH Exerciții 12. Variabile dependente discrete și eșantioane cenzurate 12.1. Modele binare și cu alegere multiplă 12.2. Modele decupate și cenzurate Exerciții 13. Date panel 13.1 Introducere 13.2. Denumiri și modele de bază 13.3. Modelul cu efect fix Secțiunea 13.4. Model cu efect aleatoriu 13.5. Calitatea potrivirii 13.6. Selectarea modelului 13.7. Modele dinamice 13.8. Modele cu alegere binară cu date de panou 13.9. Metoda generalizată a momentelor Exerciții 14. Testare preliminară: introducere 14.1. Introducere 14.2. Enunțul problemei 14.3. Rezultatul principal 14.4. Evaluarea pretest 14.5. Scorul WALS 14,6. Teorema echivalenței 14.7. Pre-testare și efectul de subestimare 14.8. Efectul de „subestimare”. Un parametru auxiliar 14.9. Alegerea modelului: de la general la particular și de la particular la general 14.10. Efectul de „subestimare”. Doi parametri auxiliari 14.11. Prognoza și testarea preliminară 14.12. Generalizări 14.13. Alte întrebări Exerciții 15. Econometria piețelor financiare 15.1. Introducere 15.2. Ipoteza eficienței piata financiara 15.3. Optimizarea unui portofoliu de valori mobiliare 15.4. Test pentru includerea de noi active într-un portofoliu eficient 15.5. Portofoliu optim în prezența unui activ fără risc 15.6. Modele de evaluare a activelor financiare Exercițiul 16. Perspective econometrice 1.6.1. Introducere 16.2. Ce face mai exact un econometrician? 16.3. Econometrie și fizică 16.4. Econometrie și statistică matematică 16.5. Teorie și practică 16.6. Metoda econometrică 16.7. Veriga slabă 16.8. Agregarea 16.9. Cum se utilizează alte lucrări 16.10. Concluzie Anexa LA. Algebră liniară 1. Spațiul vectorial 2. Spațiul vectorial Ln 3. Dependența liniară 4. Subspațiul liniar 5. Baza. Dimensiunea 6. Operatori liniari 7. Matrice 8. Operații matrice 9. Invariantă matrice: urmă, determinant 10. Rangul matricei 11. Matrice inversă 12. Sisteme ecuatii lineare 13. Valori proprii și vectori 14. Matrici simetrice 15. Matrici definite pozitive 16. Matrici idempotente 17. Matrici bloc 18. Produsul Kronecker 19. Diferențierea față de un argument vectorial Exerciții Anexa MS. Teoria probabilității și statistică matematică 1. Variabile aleatoare, vectori aleatori 2. Distribuții condiționate 3. Câteva distribuții speciale 4. Distribuție normală multivariată 5. Legea numerelor mari. Teorema limită centrală 6 Concepte și probleme de bază ale statisticii matematice 7. Estimarea parametrilor 8. Testarea ipotezelor Anexa EP. Prezentare generală a pachetelor econometrice 1. Originea pachetelor. Versiunea Windows. Grafică 2. Despre unele pachete 3. Experiență munca practica Cererea ST. Dicţionar scurt englez-rus de termeni Anexa TA. Tabele Indexul literaturii

Ed. a VI-a, revizuită. si suplimentare - M.: Delo, 2004. - 576 p.

Trei capitole noi au fost adăugate la cea de-a șasea ediție a cărții. Capitolul Panel Data extinde cartea la o listă completă de subiecte incluse în mod tradițional în cursurile moderne de econometrie de bază. Au fost adăugate și capitolele „Testări preliminare” și „Econometria piețelor financiare”, care vor fi utile celor care sunt interesați de aspectele teoretice și, respectiv, aplicate ale econometriei. Numărul de exerciții a crescut semnificativ. Sunt incluse exerciții cu date reale disponibile cititorului pe site-ul cărții.

Pentru studenți, absolvenți, profesori, precum și specialiști în economie aplicată și finanțe

Format: djvu

Mărimea: 5,9 MB

Descarca: yandex.disk

Format: pdf

Mărimea: 21,7 Mb

Descarca: drive.google

Cuprins
Observații de deschidere 10
Prefață la prima ediție 13
Prefață la cea de-a treia ediție 18
Prefață la cea de-a șasea ediție 23
1. Introducere 26
1.1. Modelele 26
1.2. Tipuri de modele 28
1.3. Tipuri de date 30
2. Modelul de regresie pereche 32
2.1. Potrivire curbă 32
2.2. Cele mai mici pătrate (OLS) 34
2.3. Model de regresie liniară cu două variabile 38
2.4. Teorema Gauss-Markov. Estimarea varianței erorii a2 41
2.5. Proprietăți statistice ale LSM-Estimări ale parametrilor de regresie. Testul de ipoteză b = bo- Intervale de încredere pentru coeficienții de regresie 46
2.6. Analiza variației variabilei dependente în regresie. Coeficientul de determinare R2 51
2.7. Estimarea cu probabilitatea maximă a coeficienților de regresie 55
Exercițiul 58
3. Modelul de regresie multiplă 67
3.1. Principalele ipoteze 68
3.2. Metoda celor mai mici pătrate. Teorema Gauss-Markov 69
3.3. Proprietățile statistice ale estimărilor MCO 72
3.4. Analiza variației variabilei dependente în regresie. Coeficienții R2 și R^ ajustați, 74
3.5. Testarea ipotezelor. Intervale de încredere și regiuni de încredere 78"
Exercițiul 88
4. Diverse aspecte ale regresiei multiple 108
4.1. Multicoliniaritate 109;
4.2. Variabile fictive 112
4.3. Corelație parțială 118
4.4. Specificația modelului 124
Exercițiul 135
5. Unele generalizări ale regresiei multiple 148
5.1. Regresori stocastici 149
5.2. Cele mai mici pătrate generalizate.... 154
5.3. Cele mai mici pătrate generalizate la prețuri accesibile 160
Exercițiile 163
6. Heteroschedasticitate și corelație în timp 167
6.1. Heteroskedasticitatea 168
6.2. Corelația în timp 184
Exercițiile 192
7. Prognoza în modele de regresie 204
7.1. Prognoza necondiționată 205
7.2. Predicția condiționată 208
7.3. Prognoza în prezența erorilor autoregresive 209
Exercițiile 211
8 . Variabile instrumentale 212
8.1. Consecvența estimărilor obținute folosind variabile instrumentale 213
8.2. Influența erorilor de măsurare 214
8.3. Cele mai mici pătrate în doi pași.... 215
8.4. Testul Houseman 217
Exercițiul 218
9. Sisteme de ecuații de regresie 220
3.1. Ecuații fără legătură externă 221
9.1. Sisteme de ecuații simultane 224
Exercițiul 241
10. Metoda maximei probabilități în modelele de regresie 244
10.1. Introducere 245
10.2. Aparat matematic 246
10.3. Estimarea cu maximă probabilitate a parametrilor unei distribuții normale multivariate. . 248
10.4. Proprietăți ale estimărilor de maximă probabilitate. 249
10.5. Estimarea probabilității maxime într-un model liniar 250
10.6. Testarea ipotezelor într-un model liniar, I 253
10.7. Testarea ipotezelor într-un model liniar, II 257
10.8. Constrângeri neliniare 258
Exercițiile 260
11. Seria temporală 264
11.1. Modele cu întârziere distribuită 266
11.2. Modele dinamice 268
11.3. Rădăcinile unității și cointegrarea 276
11.4 Modele Box-Jenkins (ARIMA) 28
11.5. Modelele GARCH 3
exerciții 3J
12. Variabile dependente discrete și eșantioane cenzurate 3
12.1. Modele binare și cu alegere multiplă... 3!
12.2. Modele cu mostre trunchiate și cenzurate 3.
Exercițiul 3;
13. Date panou 31
13.1 Introducere 3
13.2. Denumiri și modele de bază 3
13.3. Modelul cu efect fix 3
13.4. Model cu efect aleatoriu 31
13.5. Calitatea potrivirii Z1
13.6. Selecția modelului 3"
13.7. Modele dinamice 3
13.8. Modele cu alegere binară cu date de panou 3
13.9. Metoda generalizată a momentelor 3
Exercițiul 39
14. Pretestare: Introducere 39
14.1. Introducere 3!
14.2. Declarația problemei 40
14.3. Rezultatul principal 40"
14.4. Estimare pretest 4 USD
14.5. WALS-scor 40
14.6. Teorema de echivalență 4
14.7. Testarea prealabilă și efectul de subestimare 407
14.8. Efectul de „subestimare”. Un parametru auxiliar 412
14.9. Selectarea modelului: de la general la particular și de la particular la general 415
14.10. Efectul de „subestimare”. Doi parametri auxiliari 419
11. Previziune și pretestare 425
.12. Generalizări 429
13. Alte chestiuni 432
Exercițiile 434
15. Econometria piețelor financiare 435
11.5.1. Introducere 436
15.2. Ipoteza eficienței pieței financiare. . . 438
15.3. Optimizarea portofoliului de valori mobiliare 446
15.4. Test pentru includerea de noi active într-un portofoliu eficient 450
15.5. Portofoliu optim în prezența unui activ fără risc 456
15.6. Modele de evaluare a activelor financiare 461
Exercițiile 471
16. Perspective asupra econometriei 472
1.6.1. Introducere 472
16.2. Ce face mai exact un econometrician? .... 473
16.3. Econometrie și fizică 474
16.4. Econometrie și statistică matematică. . . 475
16.5. Teorie și practică 476
16.6. Metoda econometrică 477
16.7. Veriga slabă 480
1.6.8. agregarea 481
16.9. Cum se utilizează alte lucrări 481
16.10. Concluzia 482
Aplicația LA. Algebră liniară 484
1. Spațiul vectorial 484
2. Spațiul vectorial Lp 485
3. Dependență liniară 485
4. Subspațiu liniar 486
5. Baza. Dimensiunea 486
6. Operatori liniari 487
7. Matrici 488
8. Operații cu matrici 489
9. Invarianți de matrice: urmă, determinant 492
10. Rangul matricei 494
11. Matricea inversă 495
12. Sisteme de ecuații liniare 496
13. Valori proprii și vectori 496
14. Matrici simetrice 498
15. Matrici definite pozitive 500
16 Matrici idempotente 502
17. Matrici de bloc 503
18. Produsul Kronecker 504
19. Diferențierea față de un argument vectorial. . 505
Exercițiile 507
aplicație MS. Teoria probabilităților și statistica matematică 509
1. Variabile aleatoare, vectori aleatori 509
2. Distribuții condiționate 516
3. Câteva distribuții speciale 518
4. Distribuție normală multivariată 524
5. Legea numerelor mari. Teorema limită centrală 528
6 Concepte și sarcini de bază ale statisticii matematice 531
7. Estimarea parametrilor 533
8. Testarea ipotezelor 539
Aplicație EP. Prezentare generală a pachetelor econometrice 542
1. Originea pachetelor. Versiunea Windows. Grafică 543
2. Despre unele pachete 544
3. Experiență practică de muncă 546
Cererea ST. Dicționar de termeni concis englez-rus 547
aplicație TA. Tabelele 555
Literatura 561
Index 570