Лекции по эконометрике. Шанченко Н.И. - 8 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

8
Огромный толчок развитию эконометрических методов и их широкому
внедрению в практику дало развитие средств вычислительной техники и осо-
бенно появление персональных и портативных компьютеров. Разработка про-
граммных пакетов, реализующих методы построения и исследования экономет-
рических 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, читае-
мых на факультете информационных систем и технологий УлГТУ студентам специаль-
ности «Прикладная информатика (в экономике)» и соответствует Государственному об-
разовательному 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, применяе-
мые 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 моде-
лей.
Подробно рассмотрены вопросы спецификации и оценки параметров мо-
дели, 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 эконометри-
ческих 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 времен-
ных рядов и прогнозирования: структура временного
ряда, явление автокорре-
ляции, моделирование тенденции и периодической составляющей ряда, прогно-
зирование уровней ряда. Отдельное внимание уделено адаптивным методам
прогнозирования и моделированию коинтегрируемых временных рядов.
В шестой главе освещены вопросы построения линейных моделей стохас-
тических процессов: AR, MA и ARMA-моделей стационарных процессов,

Страницы