Учебник по Эконометрике для Вузов

Уважаемый гость, на данной странице Вам доступен материал по теме: Учебник по Эконометрике для Вузов. Скачивание возможно на компьютер и телефон через торрент, а также сервер загрузок по ссылке ниже. Рекомендуем также другие статьи из категории «Учебники».

Учебник по Эконометрике для Вузов.rar
Закачек 3723
Средняя скорость 9065 Kb/s

Учебник по Эконометрике для Вузов

Н.Ш. КРЕМЕР Б.А. ПУТКО

Под редакцией профессора Н.Ш. Кремера

Рекомендовано Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений

Ю Н И Т И U N I T Y

УДК 330.43(075.8) ББК 65.в6.я73

Рекомендовано Учебно-методическим центром «Профессиональный учебник» в качестве учебника для студентов высших учебных заведений

Н.Ш. Кремер — гл. 1 (§1.5, 1.6), 2—6, 11 и гл. 7 (совместно с Б.А. Путко); Б.А. Путко — гл. 1 (§1.1—1.4), 8—10, 12 и гл. 7 (совместно с Н.Ш. Кремером)

Р е ц е н з е н т ы :

кафедра математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики

(зав. кафедрой д-р экон. наук, проф. B.C. Мхитарян); д-р физ.-мат. наук, проф. Ю.С. Хохлов

Главный редактор издательства Н.Д. Эриашвили

Кремер Н.Ш., Путко Б.А.

К79 Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. — 311 с.

в учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уде­ ляется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным чис­ лом решенных задач и задач для самостоятельной работы.

Для студентов экономических специальностей вузов, а также для ас­ пирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам.

© Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, 2002

© ИЗДАТЕЛЬСТВО ЮНИТИ-ДАНА, 2002

Воспроизведение всей книги или любой

ее части запрещается без письменного

«Эконометрика» как дисциплина федерального (региональ­ ного) компонента по циклу общих математических и естествен­ но-научных дисциплин впервые включена в основную образова­ тельную программу подготовки экономистов, определяемую Го­ сударственными образовательными стандартами высшего обра­ зования второго поколения. Однако в настоящее время ощуща­ ется нехватка доступных учебников и учебных пособий по эко­ нометрике для студентов экономических специальностей вузов.

Авторы данного учебника попытались хотя бы в некоторой степени восполнить имеющийся пробел. Учебник написан в со­ ответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта по дисциплине «Эконометрика» для экономических специальностей вузов. При изложении учебного материала пред­ полагается, что читатель владеет основами теории вероятностей, математической статистики и линейной алгебры в объеме курса математики экономического вуза (например, [2] и [12]).

Учебник состоит из введения, основного учебного материала (гл. 1 — 10) и приложения (гл. 11—12).

Во введении дано определение эконометрики, показано ее место

в ряду математико-статистических и экономических дисциплин.

В главе 1 изложены основные аспекты эконометрического мо­ делирования, его предпосылки, типы выборочных данных, виды моделей, этапы проведения и возникающие при этом проблемы моделирования.

В связи с тем, что основой математического инструментария эконометрики является теория вероятностей и математическая статистика, в главе 2 представлен краткий обзор ее основных понятий и результатов. Следует иметь в виду, что данный обзор не может заменить систематического изучения соответствующе­ го вузовского курса.

В главах 3,4 рассмотрены классические линейные регресси­ онные модели: в гааве 3 — парные регрессионные модели, на примере которых наиболее доступно и наглядно удается просле­ дить базовые понятия регрессионного анализа, выяснить основ­ ные предпосылки классической модели, дать оценку ее парамет­ ров и геометрическую интерпретацию; в главе 4 — обобщение

регрессии на случай нескольких объясняющих переменных. Применение в главе 4 аппарата матричной алгебры позволяет дать компактное описание и анализ множественной регрессии, доказательство ее основных положений.

В главе 5 рассмотрен ряд проблем, связанных с использованием регрессионных моделей, таких, как мультиколлинеарность, фик­ тивные переменные, линеаризация модели, частная корреляция.

В главе 6 даны общие понятия и проанализированы вопро­ сы, связанные с временными (динамическими) рядами и ис­ пользованием их моделей для прогнозирования.

В гааве 7 представлены обобщенная линейная модель множе­ ственной регрессии и обобщенный метод наименьших квадратов. Исследуется комплекс вопросов, связанных с нарушением пред­ посылок классической модели регрессии — гетероскедастичностью и автокоррелированностью остатков временного ряда, их тестированием и устранением, идентификацией временного ряда.

Глава 8 посвящена рассмотрению стохастических регрессоров и использованию специальных методов инструментальных переменных. Здесь же дано описание специальных моделей вре­ менных рядов (авторегрессионных, скользящей средней, с рас­ пределенными лагами и их модификаций), позволяющих наибо­ лее эффективно решать задачи анализа и прогнозирования временных рядов.

В главе 9 изучены эконометрические модели, выраженные системой одновременных уравнений. Рассмотрены проблемы идентифицируемости параметров модели, косвенный и трехшаговый метод наименьших квадратов.

В главе 10 отражены проблемы спецификации эконометрических моделей.

В главах (1—10) авторы ограничились рассмотрением в ос­ новном линейных эконометрических моделей как наиболее про­ стых и обладающих меньшим риском получения значительных ошибок прогноза. По той же причине изучение временных рядов было ограничено рассмотрением в основном стационарных рядов.

Изложение материала сопровождается иллюстрирующими его примерами и задачами. Решение этих задач проводится либо «вручную» — для отработки соответствующих методов их реше­ ния, либо с помощью компьютерного эконометрического пакета «Econometric Views», При подготовке задач были использованы различные пособия и методические материалы. Часть задач со­ ставлена авторами специально для учебника. Задачи с решения­ ми приводятся в основном тексте данной главы, а задачи для самостоятельной работы — в конце главы в рубрике «Упражне­ ния». (Нумерация задач по главе — единая.)

Необходимые для решения задач математико-статистические таблицы даны в приложении. В конце книги приведен разверну­ тый предметный указатель основных понятий курса.

Авторы выражают глубокую благодарность проф. АС. Мштаряну и проф. 70. С. Хохлову за рецензирование рукописи и сделан­ ные ими замечания.

Последние десятилетия эконометрика как научная дисцип­ лина стремительно развивается. Растет число научных публика­ ций и исследований с применением эконометрических методов. Свидетельством всемирного признания эконометрики является присуждение за наиболее выдающиеся разработки в этой облас­ ти Нобелевских премий по экономике Р. Фришу и Я. Тинбергу (1969), Л. Клейну (1980), Т. Хаавельмо (1989), Дж. Хекману и Д. Макфаддену (2000).

Язык экономики все больше становится языком математики, а экономику все чаш^е называют одной из наиболее математизи­ рованных наук.

Достижения современной экономической науки предъявля­ ют новые требования к высшему профессиональному образова­

нию экономистов. Современное экономическое образование, — ут­ верждает директор ЦЭМИ РАН академик В. Л. Макаров, —

держится на трех китах: макроэкономике, микроэкономике и эко нометрике. Если в период централизованной плановой эконо­ мики упор делался на балансовых и оптимизационных методах исследования, на описании «системы функционирования социа­ листической экономики», построении оптимизационных моде­ лей отраслей и предприятий, то в период перехода к рыночной

экономике возрастает роль эконометрических методов. Без зна­ ния этих методов невозможно ни исследование и теоретическое обобщение эмпирических зависимостей экономических пере­ менных, ни построение сколько-нибудь надежного прогноза в банковском деле, финансах или бизнесе.

Единое общепринятое определение эконометрики в настоя­ щее время отсутствует. Сам термин «эконометрика»^ был введен в 1926 г. норвежским ученым Р. Фришем и в дословном перево­ де означает «эконометрические измерения». Наряду с таким широким пониманием эконометрики, порождаемым переводом самого термина, встречается и весьма узкая трактовка эконо­ метрики как набора математико-статистических методов, ис­ пользуемых в приложениях математики в экономике.

‘ в литературе используется и другой, менее употребительный, термин «эконо­ метрия».

Приводимые ниже определения и высказывания известных ученых позволяют получить представление о различных толко­ ваниях эконометрики.

Эконометрика — это раздел экономики, занимающийся разра боткой и применением статистических методов для измерени взаимосвязей между экономическими переменными (С. Фишер и ф Основная задача эконометрики — наполнить эмпирическим с

держанием априорные экономические рассуждения (Л, Клейн). Цель эконометрики — эмпирический вывод экономических за­

Эконометрика является не более чем набором инструментов, хотя и очень полезных. Эконометрика является одновременно н шим телескопом и нашим микроскопом для изучения окружающе экономического мира <Ц. Грилихес).

Р. Фриш указывает на то, что эконометрика есть единство трех составляющих — статистики, экономической теории и ма тематики.

С.А. Айвазян полагает, что эконометрика объединяет сово­ купность методов и моделей, позволяюш^их на базе экономиче­

В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы.

Для студентов экономических специальностей вузов, а также для аспирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам.

«Эконометрика» как дисциплина федерального (регионального) компонента по циклу общих математических и естественно-научных дисциплин впервые включена в основную образовательную программу подготовки экономистов, определяемую Государственными образовательными стандартами высшего образования второго поколения. Однако в настоящее время ощущается нехватка доступных учебников и учебных пособий по эконометрике для студентов экономических специальностей вузов.

Авторы данного учебника попытались хотя бы в некоторой степени восполнить имеющийся пробел. Учебник написан в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта по дисциплине «Эконометрика» для экономических специальностей вузов. При изложении учебного материала предполагается, что читатель владеет основами теории вероятностей, математической статистики и линейной алгебры в объеме курса математики экономического вуза (например, [2] и [12]).

Учебник состоит из введения, основного учебного материала (гл. 1 — 10) и приложения (гл. 11 —12). Во введении дано определение эконометрики, показано ее место в ряду математико-статистических и экономических дисциплин.

В главе 1 изложены основные аспекты эконометрического моделирования, его предпосылки, типы выборочных данных, виды моделей, этапы проведения и возникающие при этом проблемы моделирования.

В связи с тем, что основой математического инструментария эконометрики является теория вероятностей и математическая статистика, в главе 2 представлен краткий обзор ее основных понятий и результатов. Следует иметь в виду, что данный обзор не может заменить систематического изучения соответствующего вузовского курса.

В главах 3, 4 рассмотрены классические линейные регрессионные модели: в главе 3 — парные регрессионные модели, на примере которых наиболее доступно и наглядно удается проследить базовые понятия регрессионного анализа, выяснить основные предпосылки классической модели, дать оценку ее параметров и геометрическую интерпретацию; в главе 4 — обобщение регрессии на случай нескольких объясняющих переменных. Применение в главе 4 аппарата матричной алгебры позволяет дать компактное описание и анализ множественной регрессии, доказательство ее основных положений.

В главе 5 рассмотрен ряд проблем, связанных с использованием регрессионных моделей, таких, как мультиколлинеарность, фиктивные переменные, линеаризация модели, частная корреляция.

В главе 6 даны общие понятия и проанализированы вопросы, связанные с временными (динамическими) рядами и использованием их моделей для прогнозирования.

В главе 7 представлены обобщенная линейная модель множественной регрессии и обобщенный метод наименьших квадратов. Исследуется комплекс вопросов, связанных с нарушением предпосылок классической модели регрессии — гетероскедастичностью и автокоррелированностью остатков временного ряда, их тестированием и устранением, идентификацией временного ряда.

Глава 8 посвящена рассмотрению стохастических регрессоров и использованию специальных методов инструментальных переменных. Здесь же дано описание специальных моделей временных рядов (авторегрессионных, скользящей средней, с распределенными лагами и их модификаций), позволяющих наиболее эффективно решать задачи анализа и прогнозирования временных рядов.

В главе 9 изучены эконометрические модели, выраженные системой одновременных уравнений. Рассмотрены проблемы идентифицируемости параметров модели, косвенный и трехшаговый метод наименьших квадратов.

В главе 10 отражены проблемы спецификации эконометрических моделей.

В главах (1—10) авторы ограничились рассмотрением в основном линейных эконометрических моделей как наиболее простых и обладающих меньшим риском получения значительных ошибок прогноза. По той же причине изучение временных рядов было ограничено рассмотрением в основном стационарных рядов.

Учитывая матричную форму изложения в учебнике вопросов множественной регрессии, в приложении (главе 11) приведены основные сведения из линейной алгебры. Кроме того, в главе 12 рассмотрено применение компьютерных пакетов для оценивания эконометрических моделей, а также проведение эксперимента по методу Монте-Карло, основанного на компьютерном моделировании случайных величин.

Изложение материала сопровождается иллюстрирующими его примерами и задачами. Решение этих задач проводится либо «вручную» — для отработки соответствующих методов их решения, либо с помощью компьютерного эконометрического пакета «Econometric Views». При подготовке задач были использованы различные пособия и методические материалы. Часть задач составлена авторами специально для учебника. Задачи с решениями приводятся в основном тексте данной главы, а задачи для самостоятельной работы — в конце главы в рубрике «Упражнения». (Нумерация задач по главе — единая.)

Необходимые для решения задач математико-статистические таблицы даны в приложении. В конце книги приведен развернутый предметный указатель основных понятий курса.

Год выпуска : 2003

Автор: И. И. Елисеева

Жанр : Эконометрика

Издательство : «Финансы и статистика»

Формат : DjVu

Качество : Отсканированные страницы


Статьи по теме