Thực đơn
trang chủTập tin và thư mục

Ayvazyan áp dụng thống kê và nguyên tắc cơ bản của kinh tế lượng. Dự báo dựa trên mô hình hồi quy bội tuyến tính. Các phương pháp kinh tế lượng. Ayvazyan S.A

Năm phát hành: 1998

Thể loại: Kinh tế lượng, thống kê

Nhà xuất bản:Đoàn kết

Định dạng: DjVu

Chất lượng: Các trang được quét

Số trang: 1000

Sự miêu tả: Sách giáo khoa bao gồm tất cả các vấn đề về mô hình thống kê xác suất và phân tích dữ liệu trong kinh tế - từ các khóa học cơ bản về lý thuyết xác suất và thống kê toán học đến các phương pháp thống kê đa biến nâng cao, phân tích chuỗi thời gian và kinh tế lượng. Sự kết hợp và trình bày liên kết của tất cả các môn kinh tế lượng cơ bản này trong một cuốn sách giáo khoa làm cho nó trở nên độc đáo theo cách riêng của nó không chỉ trong nước mà còn trong tài liệu phương pháp luận và giáo dục thế giới. hồ sơ này, cho phép bạn cấu trúc quá trình giáo dục theo cách đạt được nhận thức hệ thống toàn diện về toàn bộ khối các ngành học này.

Sách giáo khoa được đề xuất phản ánh sự hiểu biết về nội dung của các công cụ toán học và thống kê của kinh tế lượng, hơi khác so với nội dung được chấp nhận chung. Theo quan điểm của chúng tôi, một mặt, những thành tựu hiện đại của khoa học toán học và thống kê (đặc biệt là trong phân tích thống kê đa biến) và sự mở rộng đáng kể của vòng tròn nhiệm vụ kinh tế, đòi hỏi các phương pháp giải kinh tế lượng, mặt khác, đòi hỏi một cái nhìn rộng hơn về các công cụ toán học và thống kê của kinh tế lượng và đặc biệt là đưa vào đó, bên cạnh các phần truyền thống về mô hình hồi quy, phân tích chuỗi thời gian và các hệ thống của các phương trình đồng thời, các phần phân tích thống kê đa biến như chuỗi Markov, phân loại các quan sát đa chiều và giảm kích thước của không gian nhân tố được phân tích. Nói về một loạt các vấn đề kinh tế đòi hỏi các giải pháp vượt ra ngoài khuôn khổ truyền thống của các phương pháp kinh tế lượng, cụ thể là chúng tôi muốn nói đến một nghiên cứu thống kê về động lực của những thay đổi cơ cấu (trong nhân khẩu học, trong cấu trúc phân tầng xã hội, v.v.) , xác định các yếu tố tiềm ẩn (tiềm ẩn), xác định diễn biến của một quá trình kinh tế xã hội cụ thể, xây dựng các chỉ số tổng hợp về chất lượng hoặc hiệu quả hoạt động của hệ thống kinh tế xã hội, loại hình của các đối tượng kinh tế xã hội, v.v.
Thứ hai, qua nhiều năm kinh nghiệm giảng dạy các môn xác suất và thống kê khác nhau ở các trường đại học kinh tế và các khoa kinh tế của các trường đại học, chúng tôi tin chắc rằng cần phải cơ cấu quá trình giáo dục theo cách để đạt được một nhận thức toàn diện, có hệ thống về toàn bộ khối của các ngành này. Đó là về, đặc biệt là về các khóa học về phương pháp cơ bản xử lý thống kê dữ liệu (hoặc thống kê mô tả), lý thuyết xác suất, thống kê toán học, phân tích thống kê đa biến (hoặc phương pháp thống kê), phân tích chuỗi thời gian và cuối cùng là kinh tế lượng. Rõ ràng, việc hiện thực hóa mục tiêu này cần được hỗ trợ bởi một cuốn sách giáo khoa đồng thời có phần trình bày liên kết với nhau về tất cả các khóa học này.
Nói cách khác, chúng tôi đã cố gắng viết loại sách mà chúng tôi muốn có trong tay trong quá trình giảng dạy. Đáng tiếc là trong số rất nhiều cuốn sách nước ngoài hay về kinh tế lượng, không có cuốn sách nào có được hai đặc điểm trên.
Lưu ý rằng mặc dù có một số ví dụ và bài tập minh họa nhưng giáo trình đề xuất không giải quyết được vấn đề của sách bài toán kinh tế lượng. Vì vậy, để thực hiện đầy đủ quá trình giáo dục nó cần được bổ sung bằng một tập hợp các bài toán và bài tập kinh tế lượng (ví dụ, theo tinh thần của cuốn sách).
Tài liệu sách giáo khoa và trách nhiệm được phân bổ giữa các tác giả như sau. V. S. Mkhitaryan tham gia viết các chương 6, 7, 8 và 13, đồng thời đề xuất hầu hết các bài toán có trong các chương của sách giáo khoa. Phần còn lại của tài liệu (bao gồm các chương đã đề cập) được viết bởi S.A. Ayvazyan. Ông cũng thực hiện việc biên tập sách giáo khoa một cách khoa học nói chung.

Các phương pháp kinh tế lượng. Ayvazyan S.A.

M.: 2010 - 512 tr.

Nội dung sách bám sát các chuẩn mực giáo dục hiện hành và chương trình giảng dạy cao hơn cơ sở giáo dục hồ sơ kinh tế trong bộ môn “Kinh tế lượng”. Điểm đặc biệt của ấn phẩm này là trong phần mô tả của nó phương pháp truyền thống lần đầu tiên các giải pháp cho các vấn đề kinh tế lượng được tích hợp một cách hữu cơ (điều này cho phép tăng độ chính xác và độ sâu phân tích) phương pháp hiện đại phân tích thống kê đa biến, trước đây không được đưa vào các công cụ kinh tế lượng (đặc biệt là phân tích phân biệt và phân tích cụm, phân tích thành phần chính, v.v.). Các phương pháp và mô hình trình bày trong sách giáo khoa Phân tích hồi quy, nhị phân và trắc nghiệm, phân tích chuỗi thời gian có thể tạo thành nội dung của một hoặc hai khóa học kinh tế lượng cốt lõi kéo dài một học kỳ như một phần của chương trình giảng dạy đại học. Dành cho sinh viên đại học, nghiên cứu sinh, giáo viên cũng như các chuyên gia về kinh tế ứng dụng và kinh tế lượng.

Định dạng: pdf

Kích cỡ: 5,8 MB

Tải xuống: ma quái

MỤC LỤC
Lời nói đầu 9
Chương 1. Giới thiệu 13
1.1. Kinh tế lượng: Sự phát triển của định nghĩa và hiện thực 13
1.2. Sự nghèo nàn của bộ máy toán học kinh tế lượng 16
1.3. Vị trí của kinh tế lượng trong các môn toán, thống kê và kinh tế 19
1.4. Mô hình kinh tế lượng và các vấn đề của mô hình kinh tế lượng 22
Kết luận 30
Chương 2. Giới thiệu về Phân tích hồi quy 33
2.1. Công thức chung của bài toán nghiên cứu thống kê về sự phụ thuộc 33
2.2. Mục tiêu ứng dụng cuối cùng của nghiên cứu phụ thuộc thống kê là gì? 42
2.3. Một số nhiệm vụ điển hình của thực hành lập mô hình kinh tế lượng 45
2.4. Các loại phụ thuộc chính giữa các biến định lượng 50
2.5. Về sự lựa chọn nhìn chung hàm hồi quy 55
Kết luận 65
Chương 3. Giới thiệu về Phân tích tương quan 67
3.1. Mục đích và địa điểm phân tích tương quan trong nghiên cứu thống kê 67
3.2. Phân tích tương quan các đặc tính định lượng 69
3.3. Phân tích tương quan các biến xếp hạng (thứ tự): tương quan xếp hạng 96
3.4. Phân tích tương quan các biến phân loại: bảng dự phòng 111
Kết luận 117
Chương 4. Mô hình tuyến tính cổ điển hồi quy bội(KLMMR) 121
4.1. Mô tả của KLMMR. Các giả định cơ bản của mô hình 121
4.2. Ước tính các tham số KLMMR chưa biết: phương pháp bình phương tối thiểu và phương pháp khả năng tối đa 126
4.3. Phân tích sự biến thiên của chỉ số thu được y và hệ số xác định mẫu Shx 140
4.4. Đa cộng tuyến và lựa chọn các biến giải thích quan trọng nhất trong KLMMR 145
4.5. KLMMR với các ràng buộc tuyến tính trên tham số 162
4.6. Cách tiếp cận chung để kiểm định thống kê các giả thuyết về sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các thông số CLMMR 167
Kết luận 176
Chương 5. Mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát 179
5.1. Mô tả mô hình hồi quy bội tuyến tính tổng quát (GLMMR) 179
5.2. Ước lượng tham số GLMMR bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS-estimates) 183
5.3. GLMMR với số dư phương sai thay đổi 188
5.4. GLMMR với số dư tự tương quan 198
5.5. Triển khai thực tế OMC ( Cách tiếp cận chung) 207
Kết luận 210
Chương 6. Dự báo dựa trên mô hình tuyến tính hồi quy bội 213
6.1. Phân tích độ chính xác của ước lượng LMMR (cơ sở lý thuyết giải bài toán dự báo) 214
6.2. Dự báo điểm tốt nhất y(X) và f(X) = E(y|X) dựa trên OLMMR 216
6.3. Dự báo theo khoảng thời gian y(X) và f(X) = E(y|X), dựa trên OLMMR 220
6.4. Phân tích độ chính xác của mô hình hồi quy và dự báo trong tình huống thực tế 226
Kết luận 230
Chương 7. Mô hình hồi quy tuyến tính với các biến giải thích ngẫu nhiên 233
7.1. Phần dư ngẫu nhiên e độc ​​lập với các yếu tố dự đoán X và hệ số hồi quy ước tính trong 235
7.2. Trường hợp chung: các yếu tố dự đoán ngẫu nhiên X có tương quan với phần dư hồi quy e. Phương pháp biến công cụ 238
7.3. Lỗi ngẫu nhiên trong việc đo lường giá trị của các biến giải thích 243
Kết luận 249
Chương 8. Tuyến tính mô hình hồi quy Với cấu trúc biến 251
 8.1. Vấn đề dữ liệu không đồng nhất (theo nghĩa hồi quy) 251
8.2. Đưa “dummies” (biến giả) vào mô hình hồi quy tuyến tính 254
8.3. Kiểm tra tính đồng nhất hồi quy của hai nhóm quan sát (G. Chow test) 263
8.4. Xây dựng KLMMR từ dữ liệu không đồng nhất trong điều kiện không xác định được giá trị của các biến liên quan 265
Kết luận 269
Chương 9. Mô hình với các biến phụ thuộc rời rạc và rời rạc-liên tục 271
9.1. Mô hình lựa chọn nhị phân 273
9.2. Mô hình trắc nghiệm 282
9.3. Mối quan hệ giữa mô hình nhị phân, trắc nghiệm và phân tích phân biệt 285
9.4. Mô hình có biến phụ thuộc rời rạc-liên tục (Mô hình Tobit) 287
Kết luận 291
Chương 10. Phân tích chuỗi thời gian đơn biến (Mô hình và dự báo) 293
10.1. Chuỗi thời gian: định nghĩa, ví dụ, xây dựng nhiệm vụ chính 295
10.2. Chuỗi thời gian dừng và các đặc điểm chính của chúng 302
10.3. Thành phần không ngẫu nhiên của chuỗi thời gian và các phương pháp làm trơn nó 314
10.4. Mô hình chuỗi thời gian dừng và nhận dạng chúng 336
10,5. Các mô hình chuỗi thời gian không dừng và cách nhận dạng chúng 378
10.6. Dự báo các chỉ số kinh tế dựa trên việc sử dụng mô hình chuỗi thời gian 395
Kết luận 409
Phụ lục 1. Bảng thống kê toán học 413
Phụ lục 2. Thông tin bắt buộc từ đại số ma trận.. 433
Phụ lục 3. Phân tích thống kê đa biến 455
Văn học 493
Chỉ số môn học theo bảng chữ cái 497

Năm phát hành: 2010

Thể loại: Kinh tế lượng

Nhà xuất bản: bậc thầy

Định dạng: PDF

Chất lượng: OCR

Số trang: 512

Sự miêu tả: Nội dung của sách bám sát chuẩn mực và chương trình giáo dục hiện hành của các cơ sở giáo dục đại học kinh tế trong bộ môn “Kinh tế lượng”. Điểm đặc biệt của ấn phẩm này là lần đầu tiên sử dụng các phương pháp phân tích thống kê đa biến hiện đại mà trước đây không được đưa vào các công cụ kinh tế lượng (đặc biệt là phân tích phân biệt và phân tích cụm, phân tích thành phần chính, v.v.).
Các phương pháp và mô hình phân tích hồi quy, nhị phân và trắc nghiệm, phân tích chuỗi thời gian được trình bày trong sách giáo khoa có thể tạo thành nội dung của một hoặc hai học kỳ cơ bản về kinh tế lượng như một phần của chương trình giảng dạy đại học.
Dành cho sinh viên đại học, nghiên cứu sinh, giáo viên cũng như các chuyên gia về kinh tế ứng dụng và kinh tế lượng.

Bạn đang cầm trên tay cuốn sách giáo khoa về các phương pháp kinh tế lượng - một môn học là một trong ba môn học cơ bản (cùng với kinh tế vi mô và kinh tế vĩ mô) của giáo dục kinh tế bậc cao. Thật không may, tình trạng này của kinh tế lượng ở Nga được thừa nhận rất muộn: chỉ bắt đầu từ năm 1992, kinh tế lượng mới được đưa vào chương trình giảng dạy kinh tế của một số trường đại học hàng đầu của Nga. Sự thừa nhận muộn màng này về kinh tế lượng ngay lập tức khiến sinh viên Nga gặp bất lợi: vào thời điểm đó, chỉ có một số sách dịch tương đối cũ về kinh tế lượng được xuất bản ở Nga, và những cuốn sách giáo khoa trong nước đầu tiên về môn này chỉ xuất hiện vào năm 1997-1998. (xem [Magnus, Katyshev, Peresetsky (2005)], [Ayvazyan (2001)]). Tuy nhiên, hiện nay tình hình đã được cải thiện đáng kể: hai cuốn sách nêu trên đã được tái bản nhiều lần, sách giáo khoa trong nước do I.I. Eliseeva (2006), V.I. Suslova (2005), bản dịch từ tiếng Anh của những cuốn sách hay [Berndt (2005)], [Magnus, Neidecker (2007)], [Verbeek (2008)].
Khả năng sử dụng các ví dụ tốt nhất của tài liệu kinh tế lượng bằng tiếng Anh đã tăng lên đáng kể (bằng cách tăng mức độ thành thạo tổng thể). tiếng anh sinh viên và chuyên gia của chúng tôi, cũng như sự phát triển phương tiện điện tử các kết nối, ví dụ, xem danh sách tài liệu tiếng Anh ở cuối ấn phẩm này).
Trong hoàn cảnh như vậy, một câu hỏi tự nhiên được đặt ra: điều gì đã thúc đẩy tác giả tạo ra một cuốn sách giáo khoa khác về kinh tế lượng?
Để trả lời câu hỏi này, trước hết, tôi phải lưu ý rằng sự hiểu biết của tôi về bản chất và mục đích của các phương pháp kinh tế lượng hơi khác so với hiểu biết chung được chấp nhận trong cộng đồng kinh tế lượng Bắc Mỹ và Tây Âu. Sự hiểu biết này được hình thành trên cơ sở lý thuyết xác suất và toán học thống kê trong nước trong quá trình làm quen với những ví dụ tốt nhất tài liệu kinh tế lượng bằng tiếng Anh, cũng như các mối liên hệ khoa học cá nhân với các đồng nghiệp từ đại học Harvard(Mỹ), Đại học Paris 1/Sorbonne (Pháp), Đại học Tilburg và Rotterdam (Hà Lan), Đại học Geneva (Thụy Sĩ) và các trung tâm giáo dục, khoa học khác trên thế giới. Bản chất của những khác biệt này được trình bày ngắn gọn trong các đoạn văn. 1.1 và 1.2 của Chương 1 (Giới thiệu) của cuốn sách. Cần nói thêm rằng theo thời gian, ý tưởng của các chuyên gia về phạm vi của các phương pháp kinh tế lượng đã phần nào thay đổi và sự nhấn mạnh vào việc đánh giá các lĩnh vực ứng dụng của chúng cũng thay đổi. Tôi không thể đồng ý với tất cả những ý tưởng như vậy được chấp nhận trong giới khoa học ở Hoa Kỳ. Ví dụ: theo thông lệ, người ta thường đưa vào các khóa học kinh tế lượng (sách giáo khoa) “Lý thuyết về mẫu lớn” (hoặc “Lý thuyết tiệm cận”), “Các phương pháp phi tham số và bán tham số để đưa ra quyết định thống kê” và trình bày chi tiết về phương pháp khả năng tối đa. Nhưng tất cả các chủ đề này theo truyền thống được trình bày dưới dạng các phần trong các tài liệu độc lập khác. ngành khoa học- Lý thuyết xác suất và thống kê toán học. Đồng thời, các phương pháp được áp dụng quan trọng nhất để phân tích kinh tế lượng là thống kê đa biến (phân tích phân biệt và phân tích cụm, phân tích thành phần chính, v.v.) không rõ lý do vắng mặt trong các khóa học kinh tế lượng và sách giáo khoa đại học cổ điển Bắc Mỹ và Tây Âu. Tôi sẽ nói thêm rằng trong vài năm qua, một số phương pháp phân tích thống kê đa biến đặc biệt đã nhận được động lực phát triển mạnh mẽ và đã đạt được một số kết quả quan trọng trong lĩnh vực kinh tế lượng tài chính được sử dụng trong phân tích kinh tế lượng dữ liệu tài chính. trong vấn đề quản lý rủi ro.
Tất cả các trường hợp nêu trên đã xác định sự khác biệt cụ thể của ấn phẩm này so với các sách giáo khoa truyền thống về kinh tế lượng. Trong số những khác biệt này, trước hết, chúng ta nên nhấn mạnh một thực tế là khi mô tả các phương pháp truyền thống để giải quyết các vấn đề kinh tế lượng, theo như tôi biết, lần đầu tiên, theo như tôi biết, các quy trình phân tích thống kê đa biến mà trước đây chưa được tính đến (chẳng hạn như chẳng hạn như phân tích cụm, phân tích phân biệt, phương pháp thành phần chính).
Một trong những điểm nổi bật của cuốn sách là nó bao gồm hai chương giới thiệu sâu rộng về phân tích hồi quy (Chương 2) và tương quan (Chương 3). Nhiều năm thực hành giảng dạy tại các trường đại học hàng đầu của Nga (Trường Kinh tế Mátxcơva của M.V. Lomonosov Đại học Quốc gia Mátxcơva, Khoa Kinh tế của Đại học Quốc gia Mátxcơva, Đại học Quốc gia - Trung học phổ thông Kinh tế, Trường Kinh tế Nga, Đại học Kinh tế, Thống kê và Tin học Quốc gia Mátxcơva) đã thuyết phục tôi rằng khi bắt đầu học thạc sĩ kinh tế lượng, theo quy luật, sinh viên rõ ràng thiếu kiến ​​thức và kỹ năng cơ bản về hai phần này.
Quay trở lại câu hỏi về động lực biên soạn cuốn sách, cần nhận thấy kinh nghiệm nhiều năm nghiên cứu và giảng dạy tại Trường Kinh tế Matxcơva thuộc Đại học Matxcova của tác giả có ảnh hưởng không nhỏ đến quan niệm và nội dung cuốn sách. đại học tiểu bang họ. MV Lomonosov. Nếu không có sự tiếp xúc làm việc thường xuyên với các đồng nghiệp trong khoa kinh tế lượng và phương pháp toán học của kinh tế học, không có những nhà phê bình và đặt câu hỏi chính - sinh viên Trường Kinh tế Mátxcơva, Đại học Quốc gia Mátxcơva, cuốn sách này khó có thể được xuất bản.
Sách giáo khoa bao gồm rất đầy đủ các phương pháp sử dụng công cụ toán học và thống kê của kinh tế lượng trong tất cả các phần truyền thống, cụ thể là:

  1. mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển và phương pháp bình phương tối thiểu cổ điển (Chương 4 và 6);
  2. mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát và bình phương tối thiểu tổng quát (chương 5 và 6);
  3. mô hình hồi quy tuyến tính có cấu trúc thay đổi (Chương 8);
  4. mô hình hồi quy với biến phụ thuộc rời rạc: mô hình nhị phân và mô hình trắc nghiệm (Chương 9);
  5. mô hình hồi quy trong điều kiện kiểm duyệt, cắt bớt hoặc chọn mẫu biến phụ thuộc (Chương 9);
  6. phân tích thống kê chuỗi thời gian đơn biến và đa biến (chương 10).

Ngoài các bảng toán học và thống kê, các phụ lục còn chứa thông tin từ đại số ma trận và phân tích thống kê đa biến cần thiết để nắm vững tài liệu trong cuốn sách. Người ta cho rằng người đọc đã có sự chuẩn bị cần thiết trong thống kê toán học khóa học cơ bản quy định của nhà nước đối với các chuyên ngành kinh tế tại các trường đại học.
Tuy nhiên, cần nhấn mạnh rằng ấn phẩm được đề xuất tất nhiên không trình bày tất cả các phần quan trọng nhất của kinh tế lượng hiện đại. Ví dụ: nó không chứa các phương pháp và mô hình để phân tích chuỗi thời gian đa biến, phân tích dữ liệu bảng hoặc phương pháp mô tả tổng quát; nó không phản ánh những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực kinh tế lượng tài chính (hàm copula, quản lý rủi ro tài chính); phương pháp Bayesian để phân tích kinh tế lượng và các phương pháp không được trình bày. Tất cả những vấn đề này sẽ được trình bày trong khóa học kinh tế lượng nâng cao (dành cho trình độ thạc sĩ về giáo dục kinh tế), khóa học này đang được tôi và đồng nghiệp người Ý của tôi (tại Trường Kinh tế Moscow) Dean Fantazzini chuẩn bị xuất bản.
Đối với trình độ cử nhân cơ bản của môn học "Kinh tế lượng", nó được cung cấp với những kiến ​​thức được trình bày trong cuốn sách giáo khoa này các phương pháp và mô hình có thể hình thành nội dung của một hoặc hai học kỳ (tuỳ theo thời gian phân bổ trong chương trình đại học) theo đề án: 2 giờ giảng và 2 giờ học hội thảo mỗi tuần. Tất nhiên, những lớp học này phải được trang bị các nhiệm vụ và bài tập (bao gồm cả lớp học máy tính), để giải quyết vấn đề này, ngoài các ví dụ được đưa ra trong cuốn sách, chúng tôi có thể đề xuất, chẳng hạn như “Tập hợp các bài toán cho khóa học ban đầu kinh tế lượng” P.K. Katysheva, Ya.R. Magnus và A.A. Peresetsky (Nhà xuất bản Delo, 2008).
Việc triển khai tính toán các phương pháp được mô tả trong cuốn sách dựa trên việc sử dụng các gói thống kê và kinh tế lượng SPSS, E-views, R và STATA.
Tác giả đã cố gắng đi theo một phong cách trình bày giúp người đọc trước hết hiểu được ý chính và ý nghĩa của phương pháp được mô tả, đồng thời tránh cách nhìn nhận tài liệu một cách thuần túy hình thức, máy móc. Đúng, điều này chắc chắn gắn liền với việc tăng số lượng cuốn sách.
Cuối cùng, tôi muốn bày tỏ lòng biết ơn của mình. Trước hết, tôi biết ơn các nhóm và ban điều hành của MSE MSU và Viện Kinh tế và Toán học Trung ương của Viện Hàn lâm Khoa học Nga, nơi có môi trường chuyên nghiệp hiệu quả đã giúp ích đáng kể cho công việc biên soạn sách giáo khoa. Tôi đã nhận được lợi ích to lớn từ việc trao đổi với các đồng nghiệp - giáo viên kinh tế lượng và thống kê tại nhiều trường đại học khác nhau ở Nga, Litva, Moldova trong một loạt hội thảo được tổ chức đặc biệt (1997-2002), tại đó các chuyên gia trong và ngoài nước (bao gồm cả tác giả sách giáo khoa) đã trình bày loạt bài giảng của họ trong vòng chương trình chungđào tạo nâng cao. Cuối cùng, tôi biết ơn Alla Pavlovna và Galina Yuryevna Grokhotov vì sự làm việc tận tâm và chuyên nghiệp của họ trong việc chuẩn bị bố cục ban đầu của cuốn sách.
Tôi muốn thu hút sự chú ý của người đọc đến sự thật tiếp theo: Để đạt được thành công trong việc ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng, nhà kinh tế lượng phải cân bằng rất tinh tế giữa lý thuyết kinh tế, khả năng của các công cụ cần thiết. hỗ trợ thông tin, việc xây dựng các giả định ban đầu của mô hình và bản thân các phương pháp. Nói cách khác, kinh tế lượng ứng dụng không chỉ là một môn khoa học mà còn là một nghệ thuật, việc làm chủ nó được học thông qua kinh nghiệm. Vì vậy tôi xin chúc người đọc thành công trong việc lĩnh hội được khoa học và nghệ thuật làm chủ các công cụ tinh tế và hiệu quả của kinh tế lượng!

“Các phương pháp kinh tế lượng”

Giới thiệu

  1. Kinh tế lượng: Sự phát triển của định nghĩa và hiện thực
  2. Sự nghèo nàn của bộ máy toán học kinh tế lượng
  3. Vị trí của kinh tế lượng trong các ngành toán học, thống kê và kinh tế
  4. Mô hình kinh tế lượng và các vấn đề của mô hình kinh tế lượng

Giới thiệu về phân tích hồi quy

  1. Công thức chung của vấn đề nghiên cứu thống kê về sự phụ thuộc
  2. Mục tiêu ứng dụng cuối cùng của nghiên cứu phụ thuộc thống kê là gì?
  3. Một số nhiệm vụ điển hình của thực hành lập mô hình kinh tế lượng
  4. Các loại phụ thuộc chính giữa các biến định lượng
  5. Về việc chọn dạng tổng quát của hàm hồi quy

Giới thiệu về phân tích tương quan

  1. Mục đích và vị trí của phân tích tương quan trong nghiên cứu thống kê
  2. Phân tích tương quan các đặc tính định lượng
  3. Phân tích tương quan các biến xếp hạng (thứ tự): tương quan xếp hạng
  4. Phân tích tương quan của các biến phân loại: bảng dự phòng

Mô hình hồi quy bội tuyến tính cổ điển (CLMRM)

  1. Mô tả của KLMMR. Các giả định cơ bản của mô hình
  2. Ước tính các tham số KLMMR chưa biết: phương pháp bình phương tối thiểu và khả năng tối đa
  3. Phân tích sự biến thiên của chỉ số thu được y và hệ số xác định mẫu
  4. Đa cộng tuyến và lựa chọn các biến giải thích quan trọng nhất trong KLMMR
  5. KLMMR với các ràng buộc tuyến tính trên các tham số
  6. Cách tiếp cận chung để kiểm tra thống kê các giả thuyết về sự hiện diện của mối quan hệ tuyến tính giữa các tham số CLMMR

Mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát

  1. Mô tả mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát (GLMMR)
  2. Ước tính các tham số GLMMR bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (ước tính GLS)
  3. GLMMR với số dư phương sai thay đổi
  4. GLMMR với số dư tự tương quan
  5. OMNC thực tế (cách tiếp cận chung)

Dự báo dựa trên mô hình hồi quy bội tuyến tính

  1. Phân tích độ chính xác của LMMR ước tính (cơ sở lý thuyết để giải bài toán dự báo)
  2. Dự báo điểm tốt nhất y(X) và f(X) = E(y|X) dựa trên OLMMR
  3. Dự báo theo khoảng thời gian y(X) và f(X) = E(y|X), dựa trên OLMMR
  4. Phân tích độ chính xác của mô hình hồi quy và dự báo trong tình huống thực tế

Mô hình hồi quy tuyến tính với các biến giải thích ngẫu nhiên

  1. Phần dư ngẫu nhiên e không phụ thuộc vào yếu tố dự đoán X và hệ số hồi quy ước tính
  2. Trường hợp chung: các yếu tố dự đoán ngẫu nhiên X có tương quan với phần dư hồi quy. Phương pháp biến công cụ
  3. Sai số ngẫu nhiên khi đo giá trị của các biến giải thích

Mô hình hồi quy tuyến tính với cấu trúc thay đổi

  1. Vấn đề dữ liệu không đồng nhất (theo nghĩa hồi quy)
  2. Đưa các biến giả (biến giả) vào mô hình hồi quy tuyến tính
  3. Kiểm tra tính đồng nhất hồi quy của hai nhóm quan sát (kiểm định G. Chow)
  4. Xây dựng KLMMR từ dữ liệu không đồng nhất trong điều kiện không xác định được giá trị của các biến liên quan

Mô hình có biến phụ thuộc rời rạc và rời rạc-liên tục

  1. Mô hình lựa chọn nhị phân
  2. Mô hình trắc nghiệm
  3. Mối quan hệ giữa mô hình nhị phân, trắc nghiệm và phân tích phân biệt
  4. Mô hình có biến phụ thuộc rời rạc-liên tục (Mô hình Tobit)

Phân tích chuỗi thời gian đơn biến (mô hình và dự báo)

  1. Chuỗi thời gian: định nghĩa, ví dụ, xây dựng các nhiệm vụ chính
  2. Chuỗi thời gian cố định và các đặc điểm chính của chúng
  3. Thành phần không ngẫu nhiên của chuỗi thời gian và các phương pháp làm mịn nó
  4. Các mô hình chuỗi thời gian dừng và nhận dạng chúng
  5. Các mô hình chuỗi thời gian không dừng và nhận dạng chúng
  6. Dự báo các chỉ số kinh tế dựa trên mô hình chuỗi thời gian

Phụ lục 1. Bảng thống kê toán học
Phụ lục 2. Các thông tin cần thiết từ đại số ma trận
Phụ lục 3. Phân tích thống kê đa biến
Văn học