Н. И. Шанченко
ЛЕКЦИИ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ
Учебное пособие. Ульяновск : УлГТУ, 2008.

АННОТАЦИЯ

Содержит краткий курс лекций по дисциплине «Эконометрика», включая описа-
ние основных задач эконометрики и методов, применяемых для их решения. Предназначено для студентов экономических и информационных специальностей.

Учебное пособие является электронной версией книги:
Шанченко, Н. И. Лекции по эконометрике : учебное пособие / Ульяновск : УлГТУ, 2008. – 139 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Предмет и методы эконометрики
1.1. Предмет и методы эконометрики
1.2. Характеристика взаимосвязей
1.3. Основные этапы построения эконометрической модели
1.4. Выбор вида эконометрической модели
1.5. Методы отбора факторов
1.6. Оценка параметров моделей
1.7. Примеры эконометрических моделей
Контрольные вопросы .
2. Парный регрессионный анализ
2.1. Понятие парной регрессии
2.2. Построение уравнения регрессии
2.2.1. Постановка задачи
2.2.2. Спецификация модели
2.3. Оценка параметров линейной парной регрессии
2.4. Оценка параметров нелинейных моделей
2.5. Качество оценок МНК линейной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова
2.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера
2.7. Коэффициенты корреляции. Оценка тесноты связи
2.8. Точность коэффициентов регрессии. Проверка значимости
2.9. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии
2.10. Коэффициент эластичности
Контрольные вопросы
3. Множественный регрессионный анализ
3.1. Понятие множественной регрессии
3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии
3.2.1. Требования к факторам
3.2.2. Мультиколлинеарность
3.3. Выбор формы уравнения регрессии
3.4. Оценка параметров уравнения линейной множественной регрессии
3.5. Качество оценок МНК линейной множественной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова
3.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера
3.7. Точность коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы
3.8. Частные уравнения регрессии. Частная корреляция
3.9. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность
3.9.1. Обобщенный метод наименьших квадратов
3.9.2. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае
гетероскедастичности остатков
3.10. Проверка остатков регрессии на гетероскедастичность
3.11. Построение регрессионных моделей при наличии автокорреляции остатков
3.12. Регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные
3.12.1. Фиктивные переменные
3.12.2. Тест Чоу
3.11. Проблемы построения регрессионных моделей
Контрольные вопросы
4. Системы эконометрических уравнений
4.1. Структурная и приведенная формы модели
4.2. Оценка параметров структурной формы модели
4.3. Косвенный метод наименьших квадратов
4.4. Двухшаговый метод наименьших квадратов
4.5. Трехшаговый метод наименьших квадратов
Контрольные вопросы
5. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование
5.1. Составляющие временного ряда
5.2. Автокорреляция уровней временного ряда
5.3. Моделирование тенденции временного ряда
5.3.1. Методы определения наличия тенденции
5.3.2. Сглаживание временного ряда по методу скользящей средней
5.3.3. Метод аналитического выравнивания
5.3.4. Выбор вида тенденции
5.3.5. Оценка адекватности и точности модели тенденции
5.4. Моделирование периодических колебаний
5.4.1. Выделение периодической компоненты по методу
скользящей средней
5.4.2. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных
5.4.3 Моделирование сезонных колебаний с помощью гармонического анализа
5.5. Прогнозирование уровней временного ряда на основе кривых роста
5.5.1. Метод аналитического выравнивания
5.6. Адаптивные модели прогнозирования
5.6.1. Понятие адаптивных методов прогнозирования
5.6.2. Экспоненциальное сглаживание
5.6.3. Использование экспоненциальной средней
для краткосрочного прогнозирования
5.6.4. Адаптивные полиномиальные модели
5.7. Исследование взаимосвязи двух временных рядов
5.8. Коинтеграция временных рядов
Контрольные вопросы
6. Линейные модели стохастических процессов
6.1. Стационарные стохастические процессы
6.1.1. Основные понятия
6.1.2. Параметрические тесты стационарности
6.1.3. Непараметрические тесты стационарности
6.2. Линейные модели стационарных временных рядов. Процессы ARMA
6.2.1. Модели авторегрессии (AR)
6.2.2. Модели скользящего среднего (MA)
6.2.3. Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA)
6.3. Автокорреляционные функции
6.3.1. Автокорреляционная функция
6.3.2. Частная автокорреляционная функция
6.4. Прогнозирование ARMA-процессов
6.4.1. AR-процессы
6.4.2. MA-процессы
6.4.3. ARMA-процессы
6.5. Нестационарные интегрируемые процессы
6.5.1. Нестационарные стохастические процессы. Нестационарные временные ряды
6.5.2. Тесты Дики-Фуллера
6.5.3. Модификации теста Дики-Фуллера для случая автокорреляции
6.5.4. Метод разностей и интегрируемость
6.6. Модели ARIMA
6.6.1. Определение и идентификация модели
6.6.2. Прогнозирование ARIMA-процессов
Контрольные вопросы
7. Динамические эконометрические модели
7.1. Общая характеристика динамических моделей
7.2. Модели с распределенным лагом
7.2.1. Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Койка
7.2.2. Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Алмон
7.2.3. Интерпретация параметров
7.3. Модели авторегрессии
7.3.1. Интерпретация параметров
7.3.2. Оценка параметров моделей авторегрессии
7.4. Модель частичной корректировки
7.5. Модель адаптивных ожиданий
Контрольные вопросы
8. Информационные технологии эконометрических исследований
8.1. Электронные таблицы Excel
8.2. Статистический пакет общего назначения STATISTICA
8.3. Эконометрические программные пакеты. Matrixer 5.1
8.4. Анализ временных рядов в системе ЭВРИСТА
Контрольные вопросы
Глоссарий
Приложения
1. Нормированная функция Лапласа
2. Значения критических уровней t?,k для распределения Стьюдента
3. Значения F-критерия Фишера на уровне значимости ? = 0,05
4. Значения F-критерия Фишера на уровне значимости ? = 0,01
5. Значения X2a ;k критерия Пирсона
6. Значения статистик Дарбина-Уотсона dL dU
7. Критические значения f-критерия для DF-, ADF- и РР-тестов, рассчитанные по Маккиннону
8. Критические значения коинтеграционного ADF-критерия
Библиографический список
Интернет-ресурсы

Введение
Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение
требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и мик-
роэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально
протекающих процессов на основе привлечения современных математических
и статистических методов.
С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.
В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей.
Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать
ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого явления или процесса в зависимости от изменений внешней среды. Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном валовом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланированного увеличения выпуска продукции и т. п.
Практическая значимость эконометрики определяется тем, что применение ее методов позволяет выявить реально существующие связи между явлениями,
дать обоснованный прогноз развития явления в заданных условиях, проверить и
численно оценить экономические последствия принимаемых управленческих
решений.
Построение эконометрических моделей приходится осуществлять в условиях, когда нарушаются предпосылки классических статистических методов, и учитывать наличие таких явлений, как:
– мультиколлинеарность объясняющих переменных;
– закрытость механизма связи между переменными в изолированной регрессии;
– эффект гетероскедастичности, т. е. отсутствия нормального распределения остатков для регрессионной функции;
– автокорреляция остатков;
– ложная корреляция.
Разработка методов, преодолевающих эти трудности, составляет теоретическую основу эконометрики.
Наряду с логически правильным формальным применением имеющегося
математического и статистического инструментария важными составляющими
успеха эконометрического исследования являются экономически адекватная
постановка задачи и последующая экономическая интерпретация полученных
результатов.
Огромный толчок развитию эконометрических методов и их широкому
внедрению в практику дало развитие средств вычислительной техники и особенно появление персональных и портативных компьютеров. Разработка программных пакетов, реализующих методы построения и исследования эконометрических моделей привело к тому, что выполнение эконометрических процедур становится доступным самому широкому кругу аналитиков, экономистов и ме-
неджеров. В настоящее время основные усилия прикладного исследователя
сводятся к подготовке качественных исходных данных, к правильной постанов-
ке проблемы и экономически обоснованной интерпретации результатов иссле-
дования. Вместе с тем, от исследователя требуется четкое понимание областей
применимости используемых методов и сложности и неочевидности процесса
перенесения полученных теоретических результатов на реальную действительность.
Настоящее пособие отражает содержание односеместрового курса лекций, читаемых на факультете информационных систем и технологий УлГТУ студентам специальности «Прикладная информатика (в экономике)» и соответствует Государственному образовательному стандарту по дисциплине «Эконометрика». Пособие состоит из восьми глав и приложения.
В первой главе дается характеристика предмету эконометрики и применяемым ме-
тодам, освещаются основные аспекты эконометрического моделирования, применяемые методики и виды используемых переменных.
Во второй главе рассмотрены вопросы построения парных регрессионных
моделей: постановка задачи, спецификация и оценка параметров моделей,
оценка качества полученных моделей, получение точечного и интервального
прогнозных значений, экономическая интерпретация модели.
Третья глава посвящена построению множественных регрессионных моделей. Подробно рассмотрены вопросы спецификации и оценки параметров модели, оценки качества полученной модели и ее статистической значимости.
Приведены условия, обеспечивающие эффективность метода наименьших квадратов (теорема Гаусса-Маркова). Описан обобщенный метод наименьших
квадратов, позволяющий получать эффективные оценки параметров в условиях
мультиколлинеарности факторов и автокорреляции остатков. Рассмотрены рег-
рессионные модели с переменной структурой.
Четвертая глава посвящена построению моделей в виде системы эконометрических уравнений. Изложены особенности моделей, возникающие трудности применения классических методов и описаны наиболее широко применяемые методы оценки параметров, такие как косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.
В пятой главе рассмотрены вопросы моделирования одномерных временных рядов и прогнозирования: структура временного ряда, явление автокорреляции, моделирование тенденции и периодической составляющей ряда, прогнозирование уровней ряда. Отдельное внимание уделено адаптивным методам прогнозирования и моделированию коинтегрируемых временных рядов.
В шестой главе освещены вопросы построения линейных моделей стохастических процессов: AR, MA и ARMA-моделей стационарных процессов, ARIMA-моделей нестационарных процессов. Описаны методы проверки временных рядов на стационарность.
В седьмой главе излагаются модели и методы, применяемые для исследования эконометрических моделей, описывающих динамику развития экономических процессов. Рассмотрены модели авторегрессии и модели с распределенным лагом. Описаны применяемые для оценки параметров моделей, такие как методы инструментальных переменных, методы Койка и Алмон.
Восьмая глава посвящена информационным технологиям эконометрических
исследований. Изложены общие требования к программному обеспечению и возможности программных пакетов Excel, STATISTICA, ЭВРИСТА, Matrixer 5.1.
В приложении даны часто используемые статистические таблицы.
Пособие предназначено студентам экономических и информационных специальностей. Изложение материала ориентировано на читателя, обладающе-
го знаниями в пределах курсов высшей математики и математической статистики, читаемых студентам экономических и информационных специальностей. Пособие будет также полезно всем желающим познакомиться с основными задачами, моделями и методами эконометрики.

Электронная версия книги: [Скачать, PDF, 1.07 МБ].

Для просмотра книги в формате PDF требуется программа Adobe Acrobat Reader, новую версию которой можно бесплатно скачать с сайта компании Adobe.