ПРЕДИСЛОВИЕ
Предлагаемое учебное пособие имеет своей целью обеспечить базу для изучения вводного полугодового курса эконометрики, когда в рас-поряжении преподавателя имеется всего порядка 12 лекций и некоторое количество часов практических занятий. При этом от читателя не тре-буется никаких предварительных знаний из теории вероятностей и ма-тематической статистики. Что касается математического анализа и ли-нейной алгебры, то желательно, чтобы читатель имел хотя бы некоторое представление о производной и интеграле, а также о матри-цах и операциях над ними. Соответственно, акценты в изложении сме-щаются в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением большого количества иллюстративных примеров. В этом отношении данное учебное пособие близко по духу к имеющейся в русском переводе книге К. Доугерти «Введение в эконометрику» (1997), которая предназначена для изуче-ния годового курса эконометрики и которую можно рекомендовать для последующего изучения вопросов, не охваченных в рамках настоящего пособия.
С целью постепенного введения студентов в круг понятий и мето-дов эконометрики, в первой части пособия вообще не используются понятия теории вероятностей и математической статистики. И только когда дальнейшее игнорирование этих понятий в процессе анализа дан-ных становится попросту невозможным, дается необходимый минимум сведений из этих дисциплин. Вторая часть пособия посвящена построе-нию и статистическому анализу линейных регрессионных моделей при классических предположениях о модели наблюдений. В третьей части рассматриваются графические и формальные статистические методы выявления ряда нарушений классических предположений и методы коррекции статистических выводов при обнаружении таких нарушений.
Пособие написано на основании курса лекций, который читался ав-тором на протяжении ряда лет в Международном университете (г. Мо-сква), и лекций для аспирантов Института экономических проблем пе-реходного периода.



ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие
Часть 1.Оценивание и подбор моделей связи между переменными без привлечения вероятностно-статистических методов
1.1.Эконометрика и ее связь с экономической теорией
1.2.Две переменные: меры изменчивости и связи
1.3.Метод наименьших квадратов. Прямолинейный характер связи между двумя экономическими факторами
1.4.Свойства выборочной ковариации, выборочной дисперсии и выборочного коэффициента корреляции
1.5."Обратная" модель прямолинейной связи
1.6.Пропорциональная связь между переменными
1.7.Примеры подбора линейных моделей связи между двумя факторами. Фиктивная линейная связь
1.8.Очистка переменных. Частный коэффициент корреляции
1.9.Процентное изменение факторов в линейной модели связи
1.10.Нелинейная связь между переменными
1.11.Пример подбора моделей нелинейной связи, сводящихся к линейной модели.
1.12. Линейные модели с несколькими объясняющими переменными
Часть 2.Статистические выводы при стандартных предположениях о вероятностной структуре ошибок в линейной модели наблюдений
2.1.Вероятностное моделирование ошибок 85
2.2.Гауссовское (нормальное) распределение ошибок в линейной модели наблюдений
2.3.Числовые характеристики случайных величин и их свойства
2.4.Нормальные линейные модели с несколькими объясняющими переменными
2.5.Нормальная множественная регрессия: доверительные интервалы для коэффициентов
2.6.Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные
2.7.Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов
2.8.Проверка значимости параметров линейной регрессии и подбор модели с использованием F-критериев
2.9.Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации.
Информационные критерии
2.10.Проверка гипотез о значениях коэффициентов: односторонние критерии
2.11.Некоторые проблемы, связанные с проверкой гипотез о значениях коэффициентов
2.12.Использование оцененной модели для прогнозирования
Часть 3.Проверка выполнения стандартных предположений об ошибках в линейной модели наблюдений. Коррекция
статистических выводов при нарушении стандартных предположений об ошибках
3.1.Проверка адекватности подобранной модели имеющимся статистическим данным: графические методы
3.2. Проверка адекватности подобранной модели имеющимся статистическим данным: формальные статистические
процедуры
3.3.Неадекватность подобранной модели: примеры и последствия
3.4.Коррекция статистических выводов при наличии гетероскедастичности (неоднородности дисперсий ошибок)3.5.Коррекция статистических выводов при автокоррелированности ошибок
3.6.Коррекция статистических выводов при наличии сезонности. Фиктивные переменные
Заключение
Список литературы
Алфавитный указатель