Учебное пособие «Прикладная эконометрика»




Yüklə 2.43 Mb.
səhifə1/16
tarix28.02.2016
ölçüsü2.43 Mb.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16
Н.В.Катаргин

Прикладная эконометрика.







Учебное пособие «Прикладная эконометрика» предназначено для подготовки бакалавров и магистров, переподготовки специалистов в области экономики, финансов и менеджмента. Изучаются различные методы построения и настройки экономико-математических моделей на основе статистических данных с использованием компьютеров. Рассмотрены линейные и нелинейные модели парной и множественной регрессии, прогноз цен и формирование оптимального портфеля ценных бумаг на фондовом рынке, макроэкономические модели из нескольких уравнений. Внимание уделено оценке погрешностей параметров моделей, в том числе методом Монте Карло.


Ключевые слова: эконометрика, регрессия, временные ряды, экономические модели, Excel.
The manual "Applied Econometrics" is intended for the training of bachelors and masters, retraining of experts in of economics, finance and management. Various methods of construction and estimation of economic-mathematical models using statistical data with use of computers are studied. Linear and nonlinear models of pair and multiple regression, the forecast of the prices and formation of an optimum portfolio in stock market, macroeconomic models with several equations are considered. The attention is paid to an assessment of errors of parameters of models, including Monte Carlo method.
Keywords: econometrics, regression, time series, economic models, Excel.
.








Катаргин Николай Викторович

Прикладная эконометрика. Учебное пособие.

Nikolai Katargin

Applied Econometrics. Manual.


© Н.В. Катаргин, 2013

Содержание

Введение

1. Последовательность разработки математических моделей

и решения задач

2. Основы математической статистики

2.1. Случайная переменная.

2.2. Ожидаемое значение случайной переменной,

ее дисперсия и среднее квадратическое отклонение

2.3. Законы распределения случайной величины

2.4. Взаимосвязь случайных величин

3. Регрессионный анализ

3.1. Метод наименьших квадратов

3.2. Оценка значимости параметров линейной регрессии

3.3. Матричный метод МНК

3.4. Теорема Гаусса-Маркова

4. Оценка коэффициентов парной регрессии на компьютере

4.1. Построение диаграмм и спецификация моделей.

4.2. Функция ЛИНЕЙН

4.3. Сервис Регрессия

4.4. Сервис Поиск решения (Solver)

4.5. Вычисление эластичности

4.6. Нелинейные модели

5. Оценка погрешностей параметров модели методом Монте Карло

5.1. Результаты воздействия гетероскедастичности

и автокорреляции, оценённые методом Монте Карло.

6. Некоторые методы регрессионного анализа

6.1. Тест Чоу

6.2. Тобит-анализ

6.3. Модели двоичного выбора, логит и пробит

6.4. Метод максимального правдоподобия


6.5. Фиктивные и замещающие переменные

7. Множественная регрессия


7.1. Зависимость валового дохода от основных фондов

и оборотных средств

7.2. Задача с высокой мультиколлинеарностью

7.3. Мультиколлинеарность

7.4. Использование Метода главных компонент

для подавления мультиколлинеарности

7.5. Сложная мультипликативная модель с порядковыми и

фиктивными переменными


8. Исследование временных рядов


8.1. Временной ряд с сезонными колебаниями

8.2. Ряды цен на фондовом рынке

8.3. Стационарные и нестационарные стохастические процессы

8.4. Формирование портфеля ценных бумаг


9. Системы эконометрических уравнений


9.1. Модель спроса и предложения

9.2. Идентифицируемость системы

9.3. Методы решения систем эконометрических уравнений

9.4. Настройка макроэкономических моделей с использованием

итерационных градиентных методов

Литература

Приложение 1. Использование метода Монте-Карло для исследования

ошибок регрессионной модели.

Приложение 2. Исходные данные для оценки стоимости квартир.

Приложение 3. Исходные данные для настройки макроэкономических моделей.


5

7



11

12
13

17

21

23



25

26

31



32

34

35



38

40

43



44

47

49


53

59

59



61

61

62



65

66
66

74

80
81


85

87

89



93

100


102

105


105

108


110
111

117


119

121
122




Введение
Эконометрика как наука развивается более 100 лет, включена в обязательный перечень дисциплин для подготовки экономистов и финансистов, написано много учебников. Зачем нужна эта наука, и зачем нужен ещё один учебник?

По определению Ю.М.Лужкова, бухгалтер должен уметь посчитать деньги, припрятать их и не дать растратить, а экономист и финансист должны уметь построить модель процесса, в соответствии с ней принять решение, вложить деньги и получить прибыль. Для принятия ответственного управленческого решения в экономике и управлении капиталом нужно обработать и осмыслить огромное количество информации. (Даже обычный магазин производит огромное количество данных о поставках, продажах, платежах и т.д., а инвестиционные проекты и управление капиталом…). Как это сделать? Современные информационные технологии обеспечивают сбор, хранение информации и доступ к ней. Но как осмыслить данные и принять решение? Для этого разработаны методики и программные продукты, обеспечивающие:

- Представление данных в наглядном виде. Наиболее удобная форма – графики и диаграммы, хотя в некоторых случаях можно применять анимацию. Графика позволяет наглядно отобразить большое количество информации. Человеческий глаз обладает хорошей аналитической способностью, он может уловить закономерности и аномалии на графиках и картинках, и это используется при мониторинге на электростанциях и производствах, в космонавтике, в военном деле и т.д.

- Статистическая обработка данных: расчёт средних значений, дисперсий, корреляций, законов распределения, то есть представление данных в обобщённом виде.

- Построение экономико-математических моделей и их настройка, то есть оценка параметров с помощью методов эконометрики.

- Построение на основе модели оптимальных планов и управленческих решений; на Западе и часто в России это именуют логистика.

Основная цель изучения эконометрики – увидеть за множеством чисел модель, построить её, настроить и оценить её пригодность для принятия управленческого решения.

Данный курс имеет практическую направленность и расcчитан на будущих специалистов финансово-экономического профиля, конкретно – на обучение бакалавров и магистров, а также на переподготовку специалистов.

За основу взят курс эконометрики профессора К. Доугерти, Лондонская школа экономики [ 1 ], а также использованы учебники профессора В.А. Бывшева [ 2 ], профессора Л.О. Бабешко [ 3 ] и член-корр. РАН И.И. Елисеевой [ 4 , 5 ]. Курс адаптирован для подготовки бакалавров в связи с сокращением аудиторной, особенно лекционной нагрузки. Поэтому многие разделы, требующие для cвоего изучения много времени и хорошей математической подготовки, исключены или о них даётся общее представление. Теоретический материал сведён к минимуму, но его надо знать обязательно, чтобы грамотно строить и оценивать модели. Предполагается, что изучивший этот курс сможет решать практические задачи с использованием компьютера, но не будет профессиональным математиком, не будет доказывать теорем и выводить сложные формулы. Всё уже доказано, выведено и заложено в программное обеспечение компьютеров. Задачи решаются на компьютерах, но грамотное построение модели и понимание выдаваемых компьютером результатов остаётся за человеком.

Программирование сложных алгоритмов в качестве сервисов и функций электронных таблиц Excel и других прикладных программ (в эконометрике – Stata, EViews и др.) позволило их использовать широкому кругу научных сотрудников и практиков, от которых требуется:



  • грамотная постановка задачи;

  • подбор и оценка исходных данных;

  • построение концептуальной модели: тексты, формулы, графики, рисунки, таблицы, описывающие систему или процесс;

  • построение структурной модели: системы уравнений, тождеств и неравенств, и алгоритма решения задачи;

  • подбор сервисов и функций для ее решения;

  • построение и настройка модели в компьютере;

  • проведение расчетов с помощью сервисов и функций, используя графические интерфейсы и подсказки;

  • интерпретация результатов и оценка их надежности;

  • оформление результатов работы.



  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16


Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azrefs.org 2016
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə