Економетрика (Рекомендовано МОН України для студентів ВУЗів)

Економетрика: Лінійні моделі парної та множинної регресії: навчальний посібник / Григорків В.С. – Чернівці: ЧНУ, 2009. – 224 с.

Навчальний посібник розкриває питання побудови і дослідження лінійних моделей парної та множинної регресії.
У ньому викладно класичні результати лінійного економетричного аналізу.
Для студентів прикладних економічних і математичних спеціальностей вузів.

Зміст книги

ПЕРЕДМОВА
РОЗДІЛ 1. ВСТУП
1.1. Визначення економетрики як окремої дисципліни.
Об’єкт, предмет і мета економетричних досліджень.
Зв’язок економетрики з іншими дисциплінами
1.2. Поняття економетричної моделі. Основні етапи побудови економетричної моделі
1.3. Типи залежностей між економічними змінними: функціональна, статистична, кореляційна
РОЗДІЛ 2. ПОБУДОВА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ЛІНІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПАРНОЇ РЕГРЕСІЇ
2.1. Теоретичне та вибіркове рівняння лінійної регресії
2.2. Знаходження параметрів вибіркового рівняння регресії методом найменших квадратів (МНК)
2.3. Вибіркові кореляційні характеристики
2.4. Основні передумови МНК. Теорема Гаусса-Маркова
2.5. Стандартні помилки регресії та коефіцієнтів регресії
2.6. Перевірка гіпотез відносно коефіцієнтів регресії та кореляції
2.7. Інтервальні оцінки параметрів та лінії регресії.
Довірчий інтервал для індивідуального значення залежної змінної
2.8. Перевірка загальної якості рівняння регресії
2.9. Геометрична інтерпретація регресії та коефіцієнта детермінації
2.10. Гетероскедастичність
2.10.1. Явище гетероскедастичності та його наслідки
2.10.2. Виявлення гетероскедастичності
2.10.3. Усунення гетероскедастичності
2.11. Автокореляція
2.11.1. Причини виникнення та наслідки автокореляції
2.11.2. Виявлення автокореляції
2.11.3. Усунення автокореляції
РОЗДІЛ 3. ПОБУДОВА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ЛІНІЙНИХ МОДЕЛЕЙ МНОЖИННОЇ РЕГРЕСІІ
3.1. Формалізація лінійної моделі множинної регресії
3.2. Оцінювання параметрів моделі за допомогою МНК
3.3. Теорема Гаусса-Маркова
3.4. Вибіркова дисперсія випадкових відхилень
3.5. Вибіркові кількісні оцінки множинного кореляційного зв’язку
3.6. Рівняння лінійної множинної регресії у стандартизованому вигляді
3.7. Оцінювання надійності побудованої моделі
3.7.1. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії
3.7.2. Значущість коефіцієнтів детермінації та кореляції
3.7.3. Значущість моделі у цілому
3.7.4. Перевірка гіпотези про рівність двох коефіцієнтів детермінації
3.8. Інтервальні оцінки параметрів та функції регресії
3.9. Мультиколінеарність
3.9.1. Сутність та наслідки мультиколінеарності
3.9.2. Виявлення мультиколінеарності
3.9.3. Усунення мультиколінеарності. Метод головних компонентів
3.10. Узагальнений метод найменших квадратів (УМНК)
3.10.1. Теорема Ейткена та її наслідки
3.10.2. Застосування УМНК для усунення гетероскедастичності
3.10.3. Застосування УМНК для усунення автокореляції
3.11. Фіктивні змінні у множинній регресії
3.11.1. Формалізація моделей з фіктивними змінними
3.11.2. Сезонні фіктивні змінні
3.11.3. Порівняння регресій і тест Г. Чоу
3.11.4. Фіктивна залежна змінна
ДОДАТКИ
ДОДАТОК А. ЕЛЕМЕНТИ ТЕОРІЇ КОРЕЛЯЦІЇ ТА КОРЕЛЯЦІЙНО-РЕГРЕСІЙНОГО АНАЛІЗУ
А. 1. Парна кореляція
А.2. Множинна кореляція
А.З. Основні задачі кореляційно-регресійного аналізу
ДОДАТОК Б. Таблиця значень функцій Гаусса і Лапласа
ДОДАТОК В. Розподіл Стьюдента ( t -розподіл)
ДОДАТОК Г. Розподіл Пірсона ( х1 -розподіл)
ДОДАТОК Г. Розподіл Фішера ( F -розподіл)
ДОДАТОК Д. Розподіл Дарбіна-Уотсона
ДОДАТОК Е. Основні абетки
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ