Имя материала: Эконометрика Книга первая Часть 1

Автор: Носко Владимир Петрович

Предисловие к первой книге

 

Первая книга объединяет две первые части учебника.

Первая часть состоит из 6 разделов и предназначена для ознакомления студентов с местом эконометрики в системе экономических дисциплин, основными задачами эконометриче-ского анализа данных экономической статистики, элементарными эконометрическими методами, практической реализацией этих методов с использованием специализированных пакетов программ эконометрического анализа, для подготовки студентов к последующему изучению более сложных моделей и более продвинутых методов исследования, специфических для различных типов статистических данных. Включенный в нее материал в основном соответствует первым пяти главам ранее изданной книги автора1.

Носко В.П. Эконометрика. Элементарные методы и введение в регрессионный анализ временных рядов. М: ИЭПП, 2004.

В основном автор ссылается на известный учебник: Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересец-кийА.А. Эконометрика. Начальный курс. 7-е изд., испр. М: Дело, 2005.

Изучение материала этой части не требует от читателя серьезной математической подготовки. Для его усвоения достаточно минимальных знаний из теории вероятностей и математической статистики: необходимые дополнительные сведения приводятся в процессе изложения. Что касается математического анализа и линейной алгебры, читатель должен иметь некоторое представление о дифференциальном и интегральном исчислении функций нескольких переменных, а также о матрицах и операциях над ними. Акценты в изложении смещены в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением большого количества иллюстративных примеров. Строгие доказательства некоторых утверждений читатель может найти в других руководствах, на которые даются соответствующие ссылки2.

В первом разделе обсуждается связь эконометрики с экономической теорией, излагается метод наименьших квадратов для оценивания параметров модели линейной связи между двумя переменными. Второй и третий разделы посвящены построению и статистическому анализу линейных регрессионных моделей при классических предположениях о модели наблюдений. В четвертом разделе рассматриваются графические и формальные статистические методы выявления ряда нарушений классических предположений, а в пятом - методы коррекции статистических выводов при обнаружении таких нарушений. В шестом разделе рассматривается особый тип нарушений стандартных предположений: нарушение предположения о том, что объясняющие переменные — детерминированные величины (т.е. что единственным источником случайности значений объясняемой переменной являются случайные ошибки в правой части модели наблюдений), излагается метод инструментальных переменных, используемый в случае коррелированное™ объясняющих переменных с ошибками.

Вторая часть учебника содержит краткое введение в современные методы анализа статистических данных, представленных в виде временных рядов, которые учитывают возможное наличие в динамике ряда стохастического тренда. Изучаются различные модели стационарных рядов, методика подбора таких моделей для ряда наблюдений и регрессионный анализ для стационарных переменных; модели рядов, стационарных относительно детерминированного тренда (Г5-ряды), и нестационарных рядов, приводящихся к стационарным путем дифференцирования (DS-ряды). Анализируются процедуры различения таких рядов и проблемы, возникающие при их применении. Рассматривается задача регрессионного анализа для DS-рядов. Обсуждается понятие коинтегрированности нескольких рядов, излагаются методы оценивания коинтеграцион-ных соотношений и построения модели коррекции ошибок для коинтегрированных рядов, порождаемых моделью векторной авторегрессии. Освоив материал второй части, читатель может получить дополнительные сведения, касающиеся методов статистического анализа временных рядов, в четвертой части учебника.

Включенный во вторую часть учебника материал в основном соответствует главам 6—12 цитированной выше книги автора и содержанию другой ранее изданной публикации автора3.

 

Носко В.П. Эконометрика: введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: Логос, 2004.

Как и в первой части, основные акценты здесь смещены в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением большого количества иллюстративных примеров. Вместе с тем от читателя требуется несколько большая осведомленность в отношении вероятностно-статистических методов исследования и владение методами регрессионного анализа в рамках начального курса эконометрики (достаточно владения материалом первой части учебника). Кроме того, читатель должен иметь представление о комплексных числах и комплексных корнях полиномов.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |