Носко В.П.. Книги онлайн

Автор: Беляев Ю.К.

В пособии рассмотрены задачи, связанные с разработанными моделями статистических данных.

Задачи снабжены достаточно детальными пояснениями, облегчающими их решение. Для удобства приведены необходимые теоретические сведения. Цель пособия является овладеть основами математической статистики в течение одного семестра.

Для студентов старших курсов, специализирующихся в области математической статистики, а также для сотрудников и преподавателей.

Предлагаемое учебное пособие имеет своей целью обеспечить базу для изучения вводного полугодового курса эконометрики, когда в распоряжении преподавателя имеется всего порядка 12 лекций и некоторое количество часов практических занятий.

При этом от читателя не требуется никаких предварительных знаний из теории вероятностей и математической статистики. Что касается математического анализа и линейной алгебры, то желательно, чтобы читатель имел хотя бы некоторое представление о производной и интеграле, а также о матрицах и операциях над ними. Соответственно, акценты в изложении смещаются в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением большого количества иллюстративных примеров. В этом отношении данное учебное пособие близко по духу к имеющейся в русском переводе книге К. Доугерти «Введение в эконометрику» (1997), которая предназначена для изучения годового курса эконометрики и которую можно рекомендовать для последующего изучения вопросов, не охваченных в рамках настоящего пособия.

Данное учебное пособие является лишь кратким введением в современные методы эконометричсского анализа статистических данных, представленных в виде временных рядов. Естественно, что при этом за рамками пособия осталось достаточное количество вопросов, имеющих важное значение.

Что касается собственно временных рядов, то в пособии не были затронуты проблемы, связанные с прогнозированием и спектральным анализом временных рядов, моделями дробно-интегрированных рядов (ARFIMA) и рядов с авторегрессионной условной гетероскедастичностью (ARCH, GARCH и т.п.), моделями с переключениями, широко используемыми при анализе высокочастотных финансовых временных рядов.

В учебнике излагаются методы эконометрического анализа — от самых простых до весьма продвинутых. В основе учебника — курсы лекций, прочитанные автором в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара, на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и на экономическом факультете РАНХиГС.

Учебник состоит из двух книг (четырех частей): в кн. 1 рассматриваются линейные модели регрессии; модели стационарных и нестационарных временных рядов, особенности регрессионного анализа для стационарных и нестационарных переменных; в кн. 2 — модели одновременных уравнений, модели с дискретными и цензурированными объясняемыми переменными, модели для анализа панельных данных; модель стохастической границы производственных возможностей, а также содержится дополнительный материал по анализу временных рядов (прогнозирование, методология векторных авторегрессий и др.).

В каждой части учебника имеется словарь употребляемых в ней терминов. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также для специалистов по прикладной экономике.

В учебнике излагаются методы эконометрического анализа — от самых простых до весьма продвинутых. В основе учебника — курсы лекций, прочитанные автором в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара, на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и на экономическом факультете РАНХиГС.

Учебник состоит из двух книг (четырех частей): в кн. 1 рассматриваются линейные модели регрессии; модели стационарных и нестационарных временных рядов, особенности регрессионного анализа для стационарных и нестационарных переменных; в кн. 2 — модели одновременных уравнений, модели с дискретными и цензурированными объясняемыми переменными, модели для анализа панельных данных; модель стохастической границы производственных возможностей, а также содержится дополнительный материал по анализу временных рядов (прогнозирование, методология векторных авторегрессий и др.).

В каждой части учебника имеется словарь употребляемых в ней терминов. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также для специалистов по прикладной экономике.