Юбилейная XLVI Международная выставка-презентация
научной, учебно-методической и художественной литературы

Эконометрика и эконометрическое моделирование


ГруппаУчебная литература
Название на русском языкеЭконометрика и эконометрическое моделирование
Авторы на русском языкеБабешко Л.О., Бич М.Г., Орлова И.В.

Резюме

Учебник является результатом многолетнего преподавания авторами дисциплин эконометрического профиля – «Эконометрика», «Эконометрическое моделирование», «Эконометрические исследования» в Финансовом университете при Правительстве РФ. Опыт преподавания нашёл отражение в ранних, многократно переиздаваемых работах авторов. Основным мотивом написания данной книги явилось желание включить в описание традиционных методов решения эконометрических задач их практическую реализацию в программной среде R, которая принадлежит к числу наиболее динамически развивающихся статистических программ.

Основной задачей эконометрики является построение эконометрических моделей и их применение для оценки, анализа и прогнозирования экономических процессов. Первый раздел учебника посвящен построению моделей множественной линейной регрессии. Рассматривается методы построения точечных и интервальных оценок параметров модели и эндогенной переменной. Приводятся статистики и тесты для оценки качества и проверки адекватности регрессионных моделей.

Во втором и третьем разделах анализируются нарушения предпосылок Гаусса-Маркова. Обсуждаются причины, последствия, тесты на обнаружение и методы корректировки.

В четвертом разделе рассматриваются признаки и последствия мультиколлинеарности. Большое внимание уделено методам выявления и устранения мультиколлинеарности. Анализируется качество моделей, полученных на основе разных подходов к решению проблемы мультиколлинеарности.

Пятый раздел посвящен вопросам моделирования влияния качественных признаков на эндогенную переменную регрессионной модели. Рассматриваются способы включения фиктивных переменных (используемых для формализации качественных признаков) в спецификацию модели, способы тестирования значимости качественных признаков, вопросы влияния сезонных факторов и структурных изменений на экономические процессы.

Многие экономические процессы не являются линейными по своей сути, поэтому их моделирование выполняется в рамках нелинейных регрессионных моделей. Шестой раздел включает вопросы линеаризации нелинейных моделей, проблемы, связанные с линеаризацией, а также алгоритмы нелинейных методов оценивания регрессионных моделей.

При моделировании экономических процессов часто возникают ситуации, когда влияние одной экономической переменной на другую распределено во времени, т.е. эффект воздействия проявляется не сразу, а с некоторой задержкой. Например, инвестиции только с определенной задержкой во времени переходят в приращение основного капитала. Для отражения влияния фактора времени используются динамические регрессионные модели, которые традиционно подразделяют на модели с распределенными лагами (лаговую структуру имеют независимые переменные) и авторегрессионные модели (лаговую структуру имеют зависимые переменные). В седьмой главе обсуждаются особенности оценивания динамических моделей, тестирования их предпосылок, выбора спецификаций.

В эконометрике выделяют три основных класса моделей для анализа и прогнозирования: регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений и модели временных рядов. Первому из перечисленных классов моделей посвящены разделы 1-7 данной книги.

Раздел 8 охватывает широкий круг вопросов, связанных с эконометрическими системами уравнений. Анализируются системы одновременных и системы внешне не связанных уравнений. Уделяется внимание проблеме идентификации и оценке структурных параметров моделей СОУ.

Особым видом моделей в эконометрике являются модели временных рядов, представленные в разделе 9. В разделе рассматривают классические модели нестационарных и стационарных временных рядов, включая модель белого шума, условия стационарности временных рядов, графический и формальные тесты на стационарность временного ряда, способы генерации уровней ряда по теоретическим моделям, особенности автокорреляционных и частных автокорреляционных функций. На примерах демонстрируется проведение анализа, построение моделей временных рядов и прогнозирование.

Современные эконометрические исследования трудно представить без применения пакетов прикладных программ: STATA, Statistica, TSP, SPSS, Econometric Views и др. При выборе конкретного пакета учитывается специфика решаемой задачи, эффективность настройки алгоритмов обработки, издержки на покупку программ. Бесплатной альтернативой таких пакетов является свободно распространяемая программная среда R. Обладая кроссплатформенностью, широкой поддержкой научного сообщества и применением в практических исследованиях и работах, постоянным улучшением и расширением функциональных возможностей, активным сообществом разработчиков и пользователей - этот инструмент являются наилучшим выбором для освоения и дальнейшего применения в повседневной деятельности.

В каждый раздел учебника включены примеры с подробным решением. Приводятся программные коды в R и протоколы вычислений. В заключение каждого раздела приводятся вопросы для самоконтроля, задачи и упражнения.

Учебник адресован студентам бакалавриата и магистратуры, обучающимся по направлению «Экономика», учебный план которого предусматривает дисциплины «Эконометрика», «Эконометрическое моделирование», «Эконометрические исследования».

Комментарии

Издание "Эконометрика и эконометрическое моделирование" (Бабешко Л.О., Бич М.Г., Орлова И.В.) отмечено юбилейной наградой (25 лет Российской Академии Естествознания)
МЕДАЛЬЮ СОКРАТА (Σωκράτης) С УДОСТОВЕРЕНИЕМ ЛАУРЕАТА