Доугерти Введение В Эконометрику 2009

Введение в эконометрику - Доугерти К. Автор: Доугерти К. Описание: Книга «Введение в эконометрику» — учебник для вводного годичного курса эконометрики на уровне бакалавриата. Она призвана удовлетворить спрос на учебную литературу, вызванный изменением характерного типа студента, изучающего эконометрику. Раньше курс эконометрики для магистров экономики чаще всего был факультативным, но теперь он обычно является обязательным.

Это связано с рядом обстоятельств. Возможно, наиболее важное из них — растущее понимание того, что познание эмпирических методов исследования — не только желательная, но и необходимая часть начальной подготовки экономиста. Без сомнения, это соображение было подкреплено тем фактом, что курсы эконометрики на уровне магистра стали намного более сложными, в результате чего слабость эконометрической подготовки бакалавров стала препятствием для поступления на магистерские и докторские программы в ведущих университетах. Сыграл свою роль и «фактор предложения», связанный с развитием образования. Волна, которая подняла эконометрику к высокому положению в обучении экономистов, идет вслед задругой волной, поднявшей значение математики и статистики. Без этого обучение количественным методам анализа и включение эконометрики в ядро программы для экономистов было бы невозможным. В результате происшедших изменений студенты, изучающие курс эконометрики, существенно различаются по своим возможностям по сравнению со студентами прошлых лет.

Доугерти Введение В Эконометрику 2009 Скачать Pdf

Они больше не составляют элитное меньшинство математиков — профессионалов высокого полета. Типичный современный студент, специализирующийся в области экономики, уже изучил основы математического анализа и статистики, но не прослушал их на продвинутых курсах. Демократизация эконометрики создала спрос на более широкий спектр учебников, чем прежде, особенно для начинающих — массовой студенческой аудитории. Будущие математики- профессионалы уже много лет пользуются рядом продвинутых учебников. Более широкая аудитория — начинающие экономисты- эконометристы — обеспечена литературой гораздо хуже. Новое издание нашей книги по- прежнему в основном адресовано ей.

Цель книги «Введение в эконометрику» — обеспечить материал для изучения годового курса на таком уровне изложения, который позволил бы студенту продолжить изучение данного предмета в магистратуре. Эта задача достаточно амбициозна — она в основном касается изложения теоретических положений и доказательств, с учетом ограничений, которые диктуют особенности целевой аудитории, то есть без использования аппарата матричной алгебры. Я особенно заботился о том, чтобы не перегрузить студента информацией. Я также надеюсь, что материал книги будет по- прежнему легко доступен и что в течение года студенты уверенно освоят ее содержание.

По этой же причине математические требования к студентам были сведены к минимуму. Практически у каждого читателя есть свой предел скорости, с которой он может усваивать формальные математические выкладки. Если этот предел превышен, то студенту приходится тратить гораздо больше интеллектуальных усилий на техническую сторону вопроса вместо того, чтобы вникать в его содержание. А это наносит вред общему пониманию предмета. Акцент в учебнике «Введение в эконометрику» делается на теорию.

В него включено также достаточное число практических упражнений в форме оценивания регрессионных зависимостей с использованием компьютерных программ. В частности, данные перекрестных выборок для оценивания функций охвата обучением и функций заработка дают возможность выполнить около 5. Студенты начинают с простой модели и постепенно, по мере расширения своих знаний в области эконометрической теории, доводят ее до вполне продвинутой.

Я надеюсь, что видение того, как улучшаются регрессионные зависимости, повышает мотивацию студентов и поддерживает их интерес. Набор данных временных рядов для оценивания функций спроса, по которому даются 1. Автоматика Faac Инструкция.

Введение в эконометрику, К. Эту книгу можно считать одним из наиболее удачных учебников по основам эконометрики, который . Введение в эконометрику: Учебник. 2009 · Доугерти К. М.: ИНФРА-М, 2009. Качество: Отсканированные страницы. Описание: В книге К. Доугерти доступно, но с достаточной . Введение в эконометрику. Книга Кристофера Доугерти — один из самых популярных на . Книга Доугерти "Введение в эконометрику", переведенная на русский язык, очень ценится на Западе. Это один из лучших учебников по вводному курсу .

Дополнительные наборы данных предназначены для некоторых специальных приложений.

Введение в эконометрику, Доугерти К., 2. Введение в эконометрику, Доугерти К., 2.

В третьем издании книги автор учел новейшие тенденции развития эконометрической теории и прикладного программного обеспечения, включив ряд новых глав и приложений. Книгу отличает доступность изложения, большое число содержательных примеров, приложений, экономических комментариев. В то же время в ней представлен широкий круг эконометрических моделей и методов, необходимых экономисту - исследователю, практику, преподавателю. Первое издание было рекомендовано Министерством образования в качестве учебника для студентов экономических специальностей вузов. Выборки и способы оценивания. До сих пор мы предполагали, что имеется точная информация об обсуждаемой случайной переменной, в частности о распределении ее вероятностей (в случае дискретной переменной) или о функции плотности распределения (в случае непрерывной переменной). С помощью этой информации можно рассчитать математическое ожидание, дисперсию и любые другие характеристики, в которых мы можем быть заинтересованы.

Год выпуска: 2009 Автор: Доугерти К. Жанр: Экономика Издательство. Описание: Книга «Введение в эконометрику» — учебник для вводного . Записи с меткой «Эконометрика». Введение в эконометрику, Кристофер Доугерти. Год выпуска: 2009. Автор: Кристофер Доугерти.

Однако на практике, за исключением искусственно простых случайных величин (таких как число выпавших очков при бросании игральной кости), мы не знаем точного вероятностного распределения или плотности распределения вероятностей. Это означает, что неизвестны также и теоретическое сред- нее и дисперсия.

Мы, тем не менее, можем нуждаться в оценках этих или других характеристик генеральной совокупности. Процедура оценивания — всегда одинаковая. Берется выборка наблюдений и с помощью подходящей формулы рассчитывается оценка нужной характеристики. Важно следить за терминами, делая различие между способом или формулой оценивания и рассчитанным по ней для данной выборки числом, являющимся значением этой оценки. СОДЕРЖАНИЕОт научного редактора перевода VПредисловие VIIIОбзор: случайные переменные, выборки и оценки 3.

Введение 3. 0. 2. Дискретная случайная переменная и математическое ожидание 4. Непрерывные случайные переменные 1. Теоретическая ковариация, правила для дисперсии и ковариации, корреляция 1. Выборки и способы оценивания 1.

Несмещенность и эффективность 2. Оценки дисперсии, ковариации и корреляции 2.

Асимптотические свойства оценок 3. Парный регрессионный анализ 4. Модель парной линейной регрессии 4. Регрессия методом наименьших квадратов 4.

Регрессия методом наименьших квадратов: два примера 4. Регрессия методом наименьших квадратов с одной независимой переменной 5. Два разложения для зависимой переменной 5. Интерпретация уравнения регрессии 5. Качество оценивания: коэффициент R2 6. Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез 6.

Типы данных и регрессионная модель 6. Предпосылки регрессионной модели с нестохастическими регрессорами 7. Случайные составляющие коэффициентов регрессии 7.

Эксперимент Монте- Карло 7. Несмещенность коэффициентов регрессии 8.

Точность коэффициентов регрессии 8. Теорема Гаусса- Маркова 9. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 9. Доверительные интервалы 1. Односторонние t- критерии 1. F- критерий для проверки качества оценивания 1. Взаимосвязь между F- критерием общего качества регрессии и t- критерием для коэффициента наклона в парном регрессионном анализе 1.

Множественный регрессионный анализ 1. Иллюстрация: модель с двумя объясняющими переменными 1. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии 1. Свойства коэффициентов множественной регрессии 1. Мультиколлинеарность 1. Качество оценивания: коэффициент R2 1. Преобразования переменных 1.

Простейшая процедура 1. Логарифмические преобразования 1. Случайный член 1. Нелинейная регрессия 1. Сравнение линейной и логарифмической моделей 1. Фиктивные переменные 1. Пример использования фиктивной переменной 1.

Обобщение для фиктивных переменных более чем двух категорий и их нескольких наборов 1. Фиктивные переменные для коэффициента наклона 1. Тест Чоу 1. 97. 6.

Спецификация переменных регрессии: предварительное рассмотрение 2. Спецификация модели 2.

Влияние отсутствия в уравнении переменной, которая должна быть в него включена 2. Влияние наличия в модели переменной, которая не должна быть в нее включена 2. Замещающие переменные 2. Проверка линейного ограничения 2. Как извлечь максимум информации из анализа остатков 2. Гетероскедастичность 2.

Гетероскедастичность и ее последствия 2. Обнаружение гетероскедастичности 2.

Что можно сделать в случае гетероскедастичности? Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения 2. Допущения моделей со стохастическими объясняющими переменными 2.

Свойства оценок коэффициентов регрессии по МНК в случае конечной выборки 2. Асимптотические свойства оценок регрессии по МНК 2. Последствия ошибок измерения 2. Фридменом стандартной функции потребления 2. Инструментальные переменные 2. Оценивание систем одновременных уравнений 2.

Модели в виде одновременных уравнений: структурная и приведенная форма уравнений 2. Смещение оценок в системах одновременных уравнений 2.

Оценивание с помощью инструментальных переменных 2. Модели двоичного выбора, модели с ограничениями для зависимой переменной и оценивание методом максимального правдоподобия 2. Линейная вероятностная модель 2. Логит- анализ 3. 01. Пробит- анализ 3.

Цензурированию регрессии: тобит- анализ 3. Смещение при построении выборки 3. Оценивание методом максимального правдоподобия (введение) 3. Моделирование по данным временных рядов 3.

Статические модели 3. Динамические модели 3. Модель адаптивных ожиданий 3. Модель частичной корректировки 3. Предсказание 3. 48.

Тесты на устойчивость 3. Свойства регрессионных моделей с временными рядами 3. Допущения для регрессионных моделей с временными рядами 3. Допущение о независимости случайного члена и регрессоров 3.

Определение и выявление автокорреляции 3. Что можно сделать для устранения автокорреляции? Автокорреляция с лаговой зависимой переменной 3. Тест на общий множитель 3.

Кажущаяся автокорреляция 3. Спецификация модели: от частного к общему или от общего к частному? Нестационарные временные ряды: введение 3. Стационарность и нестационарность 3.

Последствия нестационарности 3. Обнаружение нестационарности 3.

Коинтеграция 4. 05. Оценивание моделей с нестационарными временными рядами 4. Заключение 4. 13. Модели с панельными данными: введение 4. Введение 4. 15. 14. Регрессионные модели с фиксированным эффектом 4.

Регрессии со случайным эффектом 4. Приложение А: Статистические таблицы 4. Приложение В: Наборы данных 4. Библиография 4. 55. Именной указатель 4. Предметный указатель 4. Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате и читать: Скачать книгу Введение в эконометрику, Доугерти К., 2.

Скачать. Скачать.