OpenLayoutBoxedLayoutBorderLayout Small textMedium textMaximum text
Save as PDF!


Register
en-USru-RU
Tuesday, July 25, 2017
 

Полянский Ю.Н. Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование: учебное пособие.

ЭКОНОМЕТРИКА  Полянский Категория:  ЭКОНОМЕТРИКА       Опубликовал:         10.03.2013

Представляем книгу эксперта по банковским рискам Ю.Н. Полянского «Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование».
Книга написана в виде учебного пособия в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта,
в ней рассмотрены типовые практические задачи, подкрепленные примерами решений в MS Excel.
Книга публикуется впервые и только на данном сайте.
Ввиду обилия математических формул книга публикуется в PDF-формате.



   Настоящее учебное пособие предназначено для студентов и слушателей, обучающихся на экономических специальностях по всем формам обучения. В пособии рассмотрены общие теоретические основы дисциплины «Эконометрика» согласно требованиям Государственного образовательного стандарта. Для более успешного освоения и закрепления материала в пособии подробно рассмотрен процесс решения типовых практических задач. Для подготовки к экзамену (зачету) приведены тестовые вопросы с возможными вариантами ответов.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
6
ГЛАВА 1. ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
1.1. Теоретические сведения 13
1.2. Практические задания
ГЛАВА 2. ПАРНАЯ НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
2.1. Теоретические сведения 43
2.2. Практические задания 49
ГЛАВА 3. МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
3.1. Теоретические сведения 60
3.2. Практические задания 65
ГЛАВА 4. НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
4.1. Теоретические сведения 78
4.2. Практические задания 85
ГЛАВА 5. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
5.1. Теоретические сведения 105
5.2. Практические задания 113
ГЛАВА 6. СИСТЕМЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ
6.1. Теоретические сведения 130
6.2. Практические задания 137
МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ
148
ТЕСТЫ ПО КУРСУ «ЭКОНОМЕТРИКА»
156
ЛИТЕРАТУРА
188

Предисловие


Эконометрика (или иначе – эконометрия) как самостоятельная наука развивается сравнительно недавно - с начала XX века. Ее зарождение и интенсивное развитие связано, прежде всего с необходимостью количественного измерения общих качественных зависимостей, выявленных и обоснованных экономической теорией. Не случайно само ее название состоит из слов «экономика» и «метрика».

   Эконометрика возникла на стыке трех наук: математики, экономической теории и статистики. Первоначальные попытки количественных исследований в экономике предпринимались учеными-экономистами разных стран, начиная с XVII века (В. Петти, Г. Кинг, Ч. Давенант, Дж.Э. Юл, Г. Хукер и др.). Сам термин «эконометрика» (вернее «эконометрия») ввел П. Цьемпа (Австро-Венгрия) в 1910 году. Более серьезную научную проработку эконометрика получила в 1930-50-е годы в работах Р. Фриша, Ч. Руса, Й. Шумпетера, Я. Тинберга, О. Андерсона и др. Свидетельствами общего признания эконометрики стали присуждения Нобелевской премии в 1969 году эконометристам Р. Фришу и Я. Тинбергу, в 1980 году – Л. Клейну, в 1989 году – Т. Хаавельмо, в 2000 году – Дж. Хекману и Д. Макфаддену.

   Ее развитие как самостоятельной науки неразрывно связано с научными и практическими успехами в других науках. Конечно, грани между экономической теорией, математической экономикой, математической статистикой, экономической статистикой и эконометрикой не очень четкие.
   Экономическая теория, опираясь на знание основных экономических тенденций и законов, дает качественные, обобщенные результаты, которые эконометрика уточняет, сводит к конкретным практическим количественным показателям, критериям.
   Математическая экономика выражает известные экономические законы в виде формул и соотношений, которые эконометрика экспериментально проверяет, уточняет и дает рекомендации по их практическому применению.
   Математическая статистика дает общий математический аппарат для изучения случайных явлений и процессов, который эконометрика уточняет применительно к экономике, рассматривает с практической точки зрения.
   Экономическая статистика, дает рекомендации по сбору и обработке экономических данных, между которыми эконометрика количественно изучает взаимосвязь.

   Так как эконометрические исследования основываются на обработке больших объемов статистических данных, то особенно бурное развитие эконометрики, как и многих других наук, началось с успехами вычислительной математики и информатики, широкого распространения вычислительной техники, особенно персональных компьютеров. В настоящее время эта наука продолжает формироваться. Она находится на этапе бурного распространения и развития, в частности в России.
   До 1990-х годов в социалистических странах для планового развития централизованной экономики в основном использовались балансовые и оптимизационные методы исследований. Эконометрические эксперименты в таких условиях были мало востребованы. И лишь с началом рыночных отношений существенно возросла необходимость применения и развития эконометрических методов в управлении экономикой.
   В 2000 году эконометрика впервые включена в Государственный образовательный стандарт Российской Федерации на правах самостоятельной учебной дисциплины естественнонаучного цикла. Практически все экономические вузы и факультеты страны начали преподавание этой важной науки. По мнению известного российского экономиста академика РАН В.Л.Макарова «Современное экономическое образование держится на 3-х китах: макроэкономике, микроэкономике и эконометрике».
   Ведущие ученые-экономисты и экономические научно-исследовательские организации России активно включились в процесс исследований по этому направлению.
   Важным является еще и то, что получившие в эконометрике мощное практическое развитие методы регрессионного анализа, корреляционного анализа, компонентного анализа могут применяться не только в экономике. Конечно, экономические данные и законы идеально подходят для эконометрических исследований. Но разработанные в рамках эконометрики методы и подходы могут с успехом использоваться для решения многих социальных, технических, технологических, организационных, военных, правоохранительных, юридических и иных задач.
   Для успешного овладения этой дисциплиной необходимо предварительное изучение в рамках учебного плана математики (математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики), экономической статистики, экономической теории, информатики. Эконометрика вбирает в себя многие их положения. Она подводит слушателей к реальным, практическим научным исследованиям, обучает их творческому, осознанному подходу к выявленным экономическим закономерностям. Простое механическое применение формул, полученных в экономической теории, статистике, математике могут зачастую дать численно правильный, но далекий от жизненных реальностей результат.
   Аудиторные занятия по эконометрике заключаются не только в теоретической подготовке на лекциях и разборе типовых задач на семинарах. Задачи должны практически реализовываться на ЭВМ с использованием общего и специального программного обеспечения. Наиболее полный пакет функций реализован в многочисленных специализированных прикладных статистических программах и системах (например, Statistica, Econometric Views, Statgraphics, STATA, SAS, SYSTAT, SPSS, TSP, GAUSS, Microfit и др.), предназначенных для работы в различных операционных системах. Вместе с тем очень многие необходимые возможности реализованы в широко распространённой офисной программе Microsoft Excel из пакета Microsoft Office.
   Конечно, наиболее эффективными инструментами являются специальные эконометрические и статистические пакеты. Однако, на взгляд автора, прежде чем пользоваться ими, надо овладеть навыками эконометрического моделирования, получить практику расчетов по основным формулам, чтобы более глубоко понимать суть анализируемых явлений и процессов. Поэтому обучение эконометрике обязательно надо начинать с непосредственных расчетов на Microsoft Excel по теоретическим формулам. А уже потом переходить на более совершенные пакеты и программы, облегчающие и ускоряющие процесс исследований.
   В эконометрике, сравнительно новой и быстро развивающейся науке, еще не до конца сложились единые системы обозначений и терминологии. Это во многом определяется тем, что она находится на стыке нескольких наук, каждая со своей историей и традициями, а также тем, что эконометрика зародилась и развивалась до недавнего времени в основном за рубежом, где символика и терминология несколько отличаются от российских. Это, конечно, вызывает дополнительные трудности при изучении дисциплины. Условимся в данной работе придерживаться сложившейся в российской науке системы обозначений.
   Предлагаемое пособие не претендует на полноту изложения теоретического материала, особенно в современных условиях, когда эконометрика как самостоятельная наука еще не до конца сформировалась. Предлагаю слушателям дополнительно прочитать монографии, учебники, учебные пособия, приведенные в списке литературы. Автор ставил своей целью ознакомить читателя с главными положениями современной эконометрической науки и подкрепить их практическими примерами и задачами.
  


С пожеланием успехов,

                                                                                     Ю.Н. Полянский

Введение


Используемая система обозначений

В современных теории вероятностей, математической статистике и эконометрике, к сожалению, окончательно не утвердилась единая система обозначений и названий случайных величин (СВ), их компонентов (в случае многомерности СВ), наблюдаемых и оценочных значений этих СВ. Кроме того, эконометрика лежит на стыке многих наук и зачастую использует их системы обозначений. В настоящей работе принята система, использующаяся чаще в эконометрике...

Ввиду обилия математических формул далее читать книгу в PDF-формате.

Глава 1. Парная линейная регрессия


1.1. Теоретические сведения

   Парная линейная регрессионная модель с пространственной выборкой – наиболее простой вид эконометрической модели, в которой рассматривается зависимость объясняемой переменной Y только от одной объясняющей переменной X (поэтому модель называется парной), причем эта зависимость линейная...

  Ввиду обилия математических формул далее читать книгу в PDF-формате.

Глава 2. Парная нелинейная регрессия


2.1. Теоретические сведения

   На практике между экономическими показателями часто наблюдаются более сложные – нелинейные – регрессионные зависимости...

Ввиду обилия математических формул далее читать книгу в PDF-формате.

Глава 3. Множественная линейная регрессия


3.1. Теоретические сведения

  Модель множественной линейной регрессии в общем виде...

Ввиду обилия математических формул далее читать книгу в PDF-формате.

Глава 4. Некоторые особенности практического применения регрессионных моделей


4.1. Теоретические сведения

  Нарушения тех или иных допущений классического МНК (см. введение) приводит к тому, что получается недостаточно адекватная модель...

Ввиду обилия математических формул далее читать книгу в PDF-формате.

Глава 5. Временные ряды


5.1. Теоретические сведения

  Временной ряд (ряд, динамический ряд, ряд динамики) – это совокупность значений некоторого признака (случайной величины) Yt в последовательные моменты времени t=1,2,...,n.
  Что именно понимать под «моментом времени», решает исследователь, исходя из условий конкретной задачи. Временные шаги могут быть также различными, от очень маленьких (минуты, часы, дни,…) до больших (века, тысячелетия,…)...

Ввиду обилия математических формул далее читать книгу в PDF-формате.

Глава 6. Системы эконометрических уравнений


6.1. Теоретические сведения

  Очень часто экономические модели описываются не одним уравнением, а системами эконометрических уравнений...

Ввиду обилия математических формул далее читать книгу в PDF-формате.

Энергия идеи   dvbi.ru                    Последнее изменение: 2013-03-19 01:55:02Z         Возрастная аудитория: 14-70         Комментариев:  0

Прикрепленные файлы
Эконометрика. Введение        Размер:  273.03  Кб   Скачали раз: 1215

Глава 1. Парная линейная регрессия        Размер:  1659.08  Кб   Скачали раз: 1281

Глава 2. Парная нелинейная регрессия        Размер:  1511.73  Кб   Скачали раз: 1161

Глава 3. Множественная линейная регрессия        Размер:  1052.67  Кб   Скачали раз: 1194

Глава 4. Некоторые особенности практического применения регрессионных моделей        Размер:  1407.02  Кб   Скачали раз: 1193

Глава 5. Временные ряды        Размер:  1415  Кб   Скачали раз: 1192

Глава 6. Системы эконометрических уравнений        Размер:  660.96  Кб   Скачали раз: 1151

Математико-статистические таблицы        Размер:  3555.93  Кб   Скачали раз: 463


Теги:  Презентации доклады

Пожалуйста, проголосуйте:   rating

  Comments



 

(c) Южаков Александр 2011

turkce porno afrodizyak parfum porno porno izle izmir escort mobil porno mobil porno rokettube rokettube adiyaman tutunu saglik bilgisi ankara escort mudanya escort bayan ensest porno izmir escort