Введение в эконометрику (CDpc). Яновский Леонид Петрович, Буховец Алексей Георгиевич
1070 руб
Большое внимание уделено классической парной и множественной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов. Даны основы эконометрики и статистического анализа одномерных временных рядов. Для студентов экономических специальностей всех форм обучения, а также аспирантов, преподавателей. Подробно рассмотрены проблемы, возникающие при построении многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, гетероскедастичность модели. СУЩНОСТЬ И ИСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЭКОНОМЕТРИКИ
ГЛАВА 2. ГЛАВА 1. Основные понятия регрессионного анализа. ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Предположения и проверка адекватности уравнения регрессии. Регрессия по методу наименьших квадратов (МНК). МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ. Точечный и интервальный прогнозы по уравнению парной регрессии
ГЛАВА 3. Оценки математического ожидания и ковариаций. МНК-модель. Выбор наилучшего набора переменных. Оценка качества. Проблема мультиколлинеарности факторов. Частный коэффициент корреляции. Линейные регрессионные модели с фиктивными переменными. Метод главных компонент. Выбор модели оптимальной сложности. Тест Чоу для проверки структурных изменений модели. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ МОДЕЛЕЙ, ЕЕ ОБНАРУЖЕНИЕ И МЕТОДЫ УСТРАНЕНИЯ
ГЛАВА 5. Критерии Акайке и Шварца
ГЛАВА 4. Принципы разработки. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. Коррелограмма и ее применение. Анализ и моделирование. Автокорреляция остатков. Выделение тренда в случае нестационарного временного ряда. СГЛАЖИВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. Гармонический анализ
ГЛАВА 6. Метод простой скользящей средней. Линейные фильтры. Простое экспоненциальное сглаживание. Методы взвешенных скользящих средних. Прогнозирование
ГЛАВА 7. Элементы диалога в модуле "Анализ временных рядов ПП STATISTICA". МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
ГЛАВА 8. ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. Моделирование структурными уравнениями и диаграммы путей
ГЛАВА 9. МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРНЫМИ УРАВНЕНИЯМИ. СТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ - СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО. РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
ГЛАВА 10. Процессы авторегрессии - скользящего среднего. Тесты проверки. Автокорреляционные функции (АКФ). Условия стационарности для АРСС(p, q)-процесса. Селекция моделей АРСС. Построение АРСС-моделей. Учет сезонности в модели
ГЛАВА 11. Алгоритм выбора модели оптимальной сложности для временного ряда в АРСС(p, q)-моделях. Авторегрессионные условно гетероскедастические модели (АРУГ-модели). ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ С ВЫСОКОЙ ИЗМЕНЧИВОСТЬЮ. Модели АРУГ-М. Обобщенные авторегрессионные условно гетероскедастические модели (ОАРУГ-модели). ЛОЖНАЯ РЕГРЕССИЯ, КОИНТЕГРАЦИЯ И МОДЕЛИ КОРРЕКТИРОВКИ ОШИБОК. ММП-оценка моделей ОАРУГ и АРУГ-М
ГЛАВА 12. Краткосрочные модели, коинтеграция и механизм корректировки ошибок
Минимальные системные требования:
1) операционная система Microsoft Windows 2000/XP;
2) процессор с частотой не ниже 500 MHz;
3) оперативная память 64 Mb и более;
4) жесткий диск с объемом свободного места не менее 40 Mb;
5) видеокарта с 8 Mb памяти или лучше;
6) SVGA монитор с поддержкой разрешения 1024х768;
7) CD привод 4х или лучше (рекомендуется 16х);
8) звуковая карта (любая). Проблема обнаружения.
» Каталог
» Софт » Мультимедиа для школьников и студентов » Электронная библиотека
