Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

Книги фонда НБ СГЮА - результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=мультиколлинеарность<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

33
Г52

    Гладилин, Александр Васильевич.
    Эконометрика [Текст] : учебное пособие / А. В. Гладилин. - Ростов-на-Дону : Феникс, 2011. - 296, [1] с. - (Высшее образование). - ISBN 978-5-222-17387-9 : 191.09 р.
    Содержание:
Введение . - С .3
Глава 1. Теоретические аспекты эконометрического моделирования . - С .5
1.1. Эконометрика как наука . - С .5
1.2. Предмет эконометрики . - С .7
1.3. Цели и задачи эконометрики . - С .9
1.4. Критерии и принципы эконометрики . - С .10
1.5. Основные этапы эконометрического моделирования . - С .11
Контрольные вопросы к главе1 . - С .14
Глава 2. Организация процесса эконометрического моделирования и прогнозирования в условиях рынка . - С .15
2.1. Общее представление о стохастических и детерминированных процессах . - С .15
2.2. Методы прогнозирования: интуитивный, формализованный . - С .17
2.3. Основные эконометрические модели и их типы . - С .19
2.4. Применение эконометрических моделей . - С .22
Контрольные вопросы к главе 2 . - С .24
Глава 3. Обработка и формализация эмпирической базы исследования . - С .25
3.1. Формирование эмпирической базы исследования . - С .25
3.2. Предварительная обработка статистических данных . - С .27
3.3. Интерполирование статистических данных . - С .32
3.4. Методы многомерных сравнений . - С .33
Контрольные вопросы к главе 3 . - С .37
Глава 4. Спецификация эконометрических моделей . - С .38
4.1. Организация процесса построения эконометрических моделей . - С .39
4.2. Спецификация эконометрических моделей . - С .40
4.3. Методы отбора факторов при построении регрессионных моделей . - С .46
4.4. Выбор формы уравнения множественной регрессии . - С .48
Контрольные вопросы к главе 4 . - С .50
Глава 5. Параметризация регрессионных моделей . - С .51
5.1. Метод наименьших квадратов (МНК) . - С .51
5.2. Фиктивные переменные . - С .57
5.3. Предпосылки МНК . - С .60
5.4. Мультиколлинеарность . - С .70
5.5. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) . - С .74
Контрольные вопросы к главе 5 . - С .80
Глава 6. Идентификация и верификация результатов эконометрического моделирования . - С .82
6.1. Статистическая корректность эконометрической модели . - С .82
6.2. Идентификация парной линейной регрессионной модели . - С .84
6.3. Статистическое изучение парной нелинейной регрессионной эконометрической модели . - С .92
6.4. Идентификация моделей множественной регрессии . - С .98
6.5. Оценка адекватности модели . - С .109
6.6. Верификация регрессионных моделей . - С .110
Контрольные вопросы к главе 6 . - С .114
Глава 7. Эконометрический анализ моделей временных рядов . - С .115
7.1. Классификация и компонентный анализ рядов динамики . - С .115
7.2. Методология регрессионного анализа тенденции временного ряда . - С .120
7.3. Моделирование сезонных и циклических колебаний временного ряд . - С .131
7.4. Методы выявления периодической компоненты . - С .137
7.5. Методы измерения устойчивости тенденций динамики . - С .142
7.6. Моделирование тенденции ряда динамики при наличии структурных изменений . - С .144
7.7. Регрессионный анализ связных динамических рядов . - С .150
7.8. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках . - С .158
7.9. Теория коинтеграции временных рядов . - С .162
7.10. Корреляционный анализ временных рядов данных . - С .164
7.11. Прогнозирование тенденции временного ряда . - С .166
7.12. Характеристика классов динамических эконометрических моделей . - С .170
7.13. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом . - С .171
7.14. Выбор формы модели с распределенным лагом . - С .173
7.15. Авторегрессионные модели . - С .181
7.16. Оценка параметров моделей авторегрессии . - С .185
7.17. Новые направления в анализе многомерных временных рядов . - С .187
Контрольные вопросы к главе 7 . - С .192
Глава 8. Системы эконометрических уравнений . - С .193
8.1. Необходимость использования систем уравнений . - С .193
8.2. Составляющие и формы систем уравнений в эконометрических исследованиях . - С .195
8.3. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для систем одновременных уравнений . - С .200
8.4. Проблема идентификации . - С .203
8.5. Методология оценивания параметров систем уравнений . - С .208
8.5.1. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) . - С .209
8.5.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) . - С .212
8.5.3. Трехшаговый метод наименьших квадратов (ТМНК) . - С .216
8.6. Применение систем эконометрических уравнений . - С .217
Контрольные вопросы к главе 8 . - С .221
Глава 9. Эконометрический анализ воспроизводственного процесса . - С .222
9.1. Анализ производства и издержек . - С .222
9.2. Tипы производственных функций . - С .224
9.3. Производственная функция Кобба-Дугласа . - С .229
9.4. Функции издержек . - С .230
9.5. Анализ спроса и предложения . - С .232
9.6. Анализ инвестиций и основных фондов . - С .236
9.7. Эконометрические модели экономического роста . - С .237
Контрольные вопросы к главе 9 . - С .240
Глава 10. Методика эконометрического моделирования с использованием ЭВМ . - С .241
10.1. Анализ статистических характеристик эконометрических моделей с помощью пакета Microsoft Excel . - С .241
10.2. Методика эконометрического моделирования с помощью пакета прикладных программ SPSS . - С .260
Контрольные вопросы к главе 10 . - С .276
Библиография . - С .278
Глоссарий . - С .282
Приложения . - С .287

УДК

330.43(075.8)

330.101.52(075.8)

ББК 65вб я73
Рубрики: Экономика--Общая экономическая теория--Планирование. Экономическое прогнозирование
Кл.слова (ненормированные):
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ -- МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЭКОНОМИКА
Аннотация: В данном учебном пособии рассмотрены основные приемы и методы анализа экономических процессов, порядок спецификации, параметризации и верификации эконометрических моделей парной и множественной регрессии. Отдельные главы посвящены анализу временных рядов и системам эконометрических уравнений. Для студентов, бакалавров, магистров и аспирантов экономических специальностей, преподавателей, научных работников и специалистов аналитических служб.

Держатели документа:
НБ СГАП

Доп.точки доступа:
Герасимов, Алексей Николаевич; Громов, Евгений Иванович
Экземпляры всего: 15
ч/з1 (1), РИМП (1), н/а (13)
Свободны: ч/з1 (1), РИМП (1), н/а (13)
Найти похожие

33
Н73

    Новиков, А. И.
    Эконометрика [Текст] : учебное пособие / А. И. Новиков. - 2-е изд., испр. и доп. - М. : Инфра-М, 2011. - 144 с. - (Высшее образование). - ISBN 978-5-16-002974-0 : 73.37 р.
    Содержание:
Предисловие . - С .3
Введение . - С .4
Типы данных . - С .4
Классы моделей . - С .5
Основные этапы эконометрического моделирования . - С .6
Типы зависимостей . - С .7
Глава 1. Элементы математической статистики . - С .8
1.1. Операция суммирования . - С .8
1.2. Случайные величины . - С .9
1.3. Числовые характеристики распределения . - С .11
1.4. Точечные и интервальные оценки . - С .15
1.5. Проверка статистических гипотез . - С .19
1.6. Ковариация и корреляция . - С .22
Контрольные вопросы . - С .27
Глава 2. Модель парной регрессии . - С .28
2.1. Метод наименьших квадратов . - С .28
2.2. Анализ вариации зависимой переменной . - С .31
F-тест на качество оценивании . - С .33
Средняя ошибка аппроксимации . - С .34
Контрольные вопросы . - С .37
Глава 3. Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез . - С .38
3.1. Случайные составляющие коэффициентов регрессии . - С .38
3.2. Предпосылки регрессионного анализа . - С .39
Условия Гаусса - Маркова . - С .39
Теорема Гаусса - Маркова . - С .41
Расчет стандартных ошибок коэффициентов регрессии . - С .43
Статистические свойства MHK-оценок (а, b) . - С .46
3.3. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии (а, b) . - С .47
Проверка гипотезы Н0: ? = ?0 . - С .47
Проверка гипотезы H0: ? = 0 . - С .48
Пакет анализа Excel (программа «Регрессия») . - С .49
Взаимозависимость критериев . - С .53
3.4. Прогнозирование в регрессионных моделях . - С .53
3.5. Нелинейные регрессии . - С .56
Контрольные вопросы . - С .59
Глава 4. Модель множественной регрессии . - С .60
4.1. Анализ вариации зависимой переменной . - С .62
4.2. Проверка статистических гипотез . - С .64
Проверка гипотезы Н0: ?i = 0 . - С .64
Проверка гипотезы Н0: ?1 = ?2 = ... = ?k = 0 . - С .66
Проверка гипотезы Н0: = ?k+1 = ?k+2 = … = ?k+m = 0 . - С .67
Проверка гипотезы Н0: ?’ = ?” (тест Чоу) . - С .68
4.3. Мультиколлинеарность . - С .69
4.4. Спецификация и классификация переменных в в уравнениях регрессии . - С .70
Замещающие переменные . - С .71
Фиктивные переменные . - С .71
Лаговые переменные . - С .73
4.5. Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения . - С .74
4.6. Метод инструментальных переменных . - С .75
4.7. Производственная функция Кобба - Дугласа . - С .76
4.8. Понятие о временных рядах . - С .78
Выявление основной тенденции развития . - С .78
Анализ аддитивной модели . - С .81
Применение фиктивных переменных при моделировании временных рядов . - С .84
Анализ мультипликативной модели . - С .86
Автокорреляция уровней временного ряда . - С .90
Контрольные вопросы . - С .91
Глава 5. Гетероскедастичность и автокоррелированность случайного члена . - С .92
5.1. Обнаружение гетероскедастичности . - С .92
Тест ранговой корреляции Спирмена . - С .93
Тест Голдфельда - Квандта . - С .95
Тест Глейзера . - С .96
5.2. Метод взвешенных наименьших квадратов . - С .97
5.3. Обнаружение автокорреляции . - С .99
Обнаружение автокорреляции первою порядка . - С .99
Обнаружение автокорреляции в модели с лаговой зависимой переменной . - С .102
5.4. Авторегрессионное преобразование . - С .102
Контрольные вопросы . - С .105
Глава 6. Динамические эконометрические модели . - С .106
6.1. Модели с распределенным лагом . - С .106
Модель геометрических лагов (модель Койка) . - С .107
Модель полиномиальных лагов (метод Алмона) . - С .108
6.2. Модели авторегрессии . - С .110
6.3. Примеры моделей с лагированными переменными . - С .114
Модель частичной корректировки . - С .114
Модель адаптивных ожиданий . - С .115
Контрольные вопросы . - С .116
Глава 7. Системы одновременных уравнений . - С .117
7.1. Структурная и приведенная формы уравнений . - С .117
7.2. Оценивание параметров структурной модели . - С .120
Методы оценивания структурных уравнений различных видов . - С .120
Порядковое условие для идентификации . - С .127
Ненулевое ограничение . - С .131
7.3. Анализ методов оценивания . - С .133
Контрольные вопросы . - С .136
Приложение (математико-статистические таблицы) . - С .137
Критические значения t-критерия Стьюдента при уровнях значимости 0,10; 0,05; 0,01 . - С .137
Критические значения F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05 . - С .138
Критические значения коэффициентов корреляции при уровнях значимости 0,05; 0,01 . - С .139
Критические значения коэффициентов автокорреляции при уровнях значимости 0,05; 0,01 . - С .139
Значения d1 и d2 критерия Дарбина - Уотсона при уровне значимости 0,05 . - С .140
Список рекомендуемой литературы . - С .141

УДК

330.43(075.8)

330.101.52(075.8)

ББК 65вб я73
Рубрики: Экономика--Общая экономическая теория
Аннотация: Содержит систематическое изложение основ эконометрики, подготовлено в соответствии с требованиями государственного стандарта. Рассмотрены линейная модель парной и множественной регрессии, проверка гипотез, гетероскедастичность и автокорреляция ошибок. Отдельные главы посвящены динамическим моделям и системам одновременных уравнений. Для студентов экономических вузов, ориентированных на прикладные задачи моделирования и прогнозирования в экономике.

Держатели документа:
НБ СГАП
Экземпляры всего: 20
ч/з1 (1), РИМП (1), н/а (18)
Свободны: ч/з1 (1), РИМП (1), н/а (18)
Найти похожие

31
В88

    Вуколов, Эдуард Александрович.
    Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL [Текст] : учебное пособие / Э. А. Вуколов. - 2-е изд., испр. и доп. - М. : Форум, 2011. - 463 с. - (Высшее образование). - ISBN 978-5-91134-231-9 : 415.00 р.
    Содержание:
Предисловие научного редактора . - С .3
Предисловие . - С .5
Глава 1. СТРУКТУРА ПАКЕТА STATISTICA . - С .8
1.1 Модули пакета STATISTICA . - С .8
Переключение модулей . - С .9
Рабочее окно STATISTICA . - С .9
Работа в модуле . - С .10
Стартовая панель модуля (Startup Panel) . - С .10
1.2. Структура, ввод и редактирование данных . - С .11
1.2.1. Ввод данных . - С .12
1.2.2. Редактирование данных . - С .13
1.3. Вычисление основных статистик и построение графиков . - С .14
1.4. Некоторые особенности версии 6.1 . - С .18
Глава 2. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН В ПАКЕТЕ STATISTICA . - С .19
2.1. Вычисление вероятностей для дискретных случайных величин . - С .20
2.2. Вычисление вероятностей и квантилей для непрерывных случайных величин . - С .23
2.3. Моделирование распределений случайных величин . - С .27
2.4. Практические работы по теории вероятностей . - С .29
2.4.1. Работа 1. Законы больших чисел. Центральная предельная теорема и ее следствия . - С .29
2.4.2. Работа 2. Характеристики основных вероятностных распределений. Моделирование распределений случайных величин . - С .36
Глава 3. ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ . - С .39
3.1. Основные понятия и методы статистического описания . - С .39
3.1.1. Типы статистических данных . - С .39
3.1.2. Генеральная совокупность и выборка . - С .40
3.1.3. Представление данных в виде таблиц и графиков . - С .42
3.1.4. Оценка характеристик генеральной совокупности по выборке . - С .46
3.2. Принципы статистического оценивания. Классификация оценок . - С .52
3.2.1. Несмещенные и состоятельные оценки математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности . - С .54
3.2.2. Распределения основных статистик в случае нормально распределенной генеральной совокупности: распределения хи-квадрат, Стьюдента и Фишера . - С .56
3.2.3. Распределение выборочной дисперсии и некоторых нормированных статистик . - С .60
3.2.4. Интервальные оценки. Доверительный интервал и доверительная вероятность . - С .61
3.2.5. Оценка доли элементов совокупности, обладающих некоторым признаком . - С .66
3.3. Проверка статистических гипотез . - С .68
3.3.1. Основные понятия . - С .68
3.3.2. Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия . - С .74
3.3.3. Определение объема выборки при заданных вероятностях ошибок первого и второго рода . - С .75
3.3.4. Проверка гипотез о виде распределения по критерию χ² . - С .78
3.4. Работы по статистическим методам . - С .78
3.4.1. Работа 1. Оценивание характеристик генеральной совокупности по выборке. Методы группировки. Построение таблицы частот и гистограмм . - С .82
3.4.2. Работа 2. Доверительные интервалы. Проверка гипотез о параметрах и виде распределения . - С .87
3.4.3. Работа 3. Доверительные интервалы для разности средних и отношения дисперсий . - С .92
3.4.4. Работа 4. Группировка данных по классифицирующему признаку . - С .95
Глава 4. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ . - С .105
4.1. Таблицы сопряженности 2x2, статистики χ², φ, критерий Макнимара, точный критерий Фишера (2x2 Tables Xi/Vi/Phi, McNemar, Fisher exact) . - С .107
4.1.1. Задачи . - С .112
4.2. Статистика χ² для сравнения наблюдаемых и ожидаемых частот (Observed versus expected Xi) . - С .113
4.2.1. Задачи . - С .114
4.3. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и τ Кендалла (Correlations Spearman, Kendall tau) . - С .116
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена . - С .116
Коэффициент ранговой корреляции τ Кендалла . - С .118
Задачи . - С .121
4.4. Критерий серий Вальда - Вольфовица (Wald— Wolfowitz runs test) . - С .122
4.5. Критерий Манна - Уитни (Mann -Whitney U test) . - С .125
4.5.1. Задачи . - С .127
4.6. Двухвыборочный тест Колмогорова – Смирнова (Kolmogorov— Smirnov two-sample test) . - С .130
4.7. Однофакторный дисперсионный анализ Краскела - Уоллиса и медианный критерий (Kruskal— Wallis ANOVA and median test) . - С .131
4.7.1. Задачи . - С .135
4.8. Критерий знаков (Sign test) . - С .138
4.9. Критерий Вилкоксона для связанных пар наблюдений (Wilcoxon watched pairs test) . - С .141
4.9.1. Задачи . - С .143
4.10. Двухфакторный анализ Фридмана и коэффициент конкордации Кендалла (Friedman ANOVA and Kendall's concordance) . - С .144
4.11. Q-критерий Кокрена (Cochran Q-test) . - С .147
Глава 5. ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ . - С .150
5.1. Основные понятия . - С .150
5.2. Решение примера в пакете STATISTICA . - С .154
5.3. Проверка предположений дисперсионного анализа . - С .157
5.4. Задания для самостоятельного решения . - С .158
Глава 6. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ . - С .161
6.1. Простая линейная регрессия . - С .163
6.1.1. Коэффициент корреляции и простая линейная регрессия, оценка параметров регрессии методом наименьших квадратов . - С .163
6.1.2. Предположения, при которых проводится регрессионный анализ. Статистический анализ простой линейной регрессии . - С .166
6.1.3. Проверка выполнения предположений регрессионного анализа по остаткам. Доверительные интервалы для прогноза . - С .170
6.2. Практические задания . - С .175
6.2.1. Работа 1. Простая линейная регрессия . - С .175
6.2.2. Работа 2. Проверка значимости и адекватности простой линейной регрессии. Прогнозирование . - С .185
6.2.3. Задания для самостоятельной работы . - С .190
6.3. Множественная регрессия . - С .198
6.3.1. Оценка параметров регрессионной модели по результатам наблюдений . - С .199
6.3.2. Статистический анализ МНК-оценок. Оценка качества аппроксимации данных с помощью линейной регрессионной модели . - С .201
6.3.3. Дисперсионный анализ и проверка гипотез о параметрах линейной регрессии . - С .205
6.3.4. Проверка адекватности модели . - С .207
6.3.5. Вычислительные проблемы регрессионного анализа: мультиколлинеарность и плохая обусловленность информационной матрицы . - С .208
6.3.6. Пример множественной регрессии . - С .211
6.3.7. Задания для самостоятельного решения . - С .216
6.4. Пошаговая регрессия . - С .220
6.4.1. Задания для самостоятельной работы . - С .225
6.5. Корреляционный анализ . - С .226
6.5.1. Задания для самостоятельной работы . - С .231
6.6. Нелинейная регрессия . - С .233
6.6.1. Задания для самостоятельной работы . - С .238
Глава 7. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ . - С .241
7.1. Основные характеристики и компоненты временного ряда . - С .241
7.1.1. Числовые характеристики временного ряда и их оценка по результатам наблюдений . - С .245
7.2. Определение тренда и сглаживание временного ряда . - С .247
7.2.1. Процедура скользящего среднего с весами . - С .250
7.2.2. Понижение порядка полиномиального тренда при помощи процедуры последовательного взятия разностей . - С .254
7.3. Определение сезонной составляющей ряда (сезонных индексов) и сезонная декомпозиция временного ряда . - С .256
7.3.1. Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей . - С .259
7.4. Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания . - С .261
7.5. Стационарные временные ряды. Процессы авторегрессии первого и второго порядков . - С .263
7.6. Анализ временных рядов в пакете STATISTICA . - С .266
7.6.1. Работа 1. Определение тренда методом скользящих средних. Анализ сезонной составляющей . - С .266
7.6.2. Работа 2. Прогнозирование по тренду и сезонной составляющей. Прогнозирование временного ряда методом экспоненциального сглаживания . - С .277
7.7. Задачи для самостоятельного решения . - С .279
Глава 8. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ . - С .284
8.1. Основные понятия . - С .284
8.2. Методы кластерного анализа в пакете STATISTICA . - С .290
8.2.1. Иерархические алгоритмы . - С .290
8.2.2. Выполнение иерархических процедур в пакете STATISTICA . - С .294
8.2.3. Метод К-средних . - С .296
8.2.4. Двухвходовое объединение . - С .298
8.3. Задачи для самостоятельного решения . - С .299
Глава 9. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ В EXCEL . - С .300
9.1. Методы решения задач линейного программирования (ЛП) . - С .303
9.1.1. Графическое решение задачи ЛП . - С .304
9.1.2. Алгебраическое решение задачи ЛП симплекс-методом . - С .307
9.1.3. Решение задачи ЛП в симплекс-таблицах . - С .312
9.1.4. Решение задачи распределения ресурсов в EXCEL . - С .316
9.2. Транспортная задача . - С .321
9.3. Задача о назначениях . - С .326
9.4. Сетевые модели. Определение наикратчайшего пути между вершинами . - С .333
9.5. Варианты заданий по курсу «Исследование операций» . - С .338
1. Варианты для задачи распределения ресурсов . - С .338
2. Варианты для транспортной задачи . - С .349
3. Варианты для задач о назначениях . - С .356
4. Варианты задач на сетях . - С .363
Приложение. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ . - С .372
П. 1. Случайные события . - С .372
П. 1.1. Статистическое определение вероятности . - С .372
П. 1.2. Пространство элементарных событий . - С .373
П. 1.3. Алгебра событий . - С .375
П. 1.4. Аксиоматическое определение вероятности и ее свойства . - С .376
П. 1.5. Дискретное вероятностное пространство . - С .377
П. 1.6. Геометрические вероятности . - С .379
П. 1.7. Условные вероятности. Независимость событий . - С .380
П. 1.8. Формула полной вероятности и формула Байеса . - С .383
П. 2. Дискретные случайные величины. Системы дискретных случайных величин . - С .384
П. 2.1. Определение дискретной случайной величины . - С .384
П. 2.2. Механическая интерпретация распределения вероятностей дискретных случайных величин . - С .386
П. 2.3. Функция распределения случайной величины . - С .386
П. 2.4. Система двух дискретных случайных величин . - С .387
П. 2.5. Числовые характеристики дискретных случайных величин . - С .390
П. 2.6. Примеры дискретных распределений: биномиальное, пуассоновское и геометрическое распределения . - С .394
П. 2.7. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Ковариация и коэффициент корреляции . - С .398
П. З. Непрерывные случайные величины . - С .402
П. 3.1. Определение непрерывной случайной величины . - С .402
П. 3.2. Системы нескольких случайных величин . - С .405
П. 3.3. Числовые характеристики непрерывных случайных величин . - С .406
П. 3.4. Примеры непрерывных распределений: равномерное и экспоненциальное (показательное) распределения . - С .408
П. 3.5. Нормальное распределение . - С .411
П. 3.6. Двумерное нормальное распределение . - С .415
П. 4. Закон больших чисел и центральная предельная теорема . - С .417
Приложение 1.1. Варианты заданий по регрессионному, корреляционному и кластерному анализу . - С .423
Приложение 1.2. Стоимость однокомнатных квартир в Москве . - С .428
Приложение 2. Таблица критических точек критерия Дарбина – Уотсона . - С .432
Приложение 3. Значения функции распределения Ф(х) стандартного нормального закона . - С .434
Приложение 4. Словарь терминов пакета STATISTICA и статистических терминов . - С .435
Литература . - С .455

УДК

311(075.8)

519.2(075.8)

004.9(075.8)

ББК 22.172я723
Рубрики: Статистика
Естественные науки. Естествознание--Математика
Информационные технологии
Аннотация: Книга является учебно-методическим пособием по теории вероятностей, статистическим методам и исследованию операций. Приведены необходимые теоретические сведения и подробно рассматривается решение задач прикладной статистики с использованием пакета STATISTICA. Излагаются основы симплекс-метода и рассматривается решение задач исследования операций средствами пакета EXCEL. Приводятся варианты заданий и методические разработки по основным разделам статистики и исследования операций. Книга адресуется всем, кому необходимо применять статистические методы в своей деятельности, преподавателям и студентам, изучающим математическую, экономическую и прикладную статистику и методы исследования операций.

Держатели документа:
НБ СГЮА
Экземпляры всего: 1
ч/з1 (1)
Свободны: ч/з1 (1)
Найти похожие

33
К72

    Костромин, Андрей Владиленович.
    Эконометрика [Текст] : учебное пособие / А. В. Костромин, Р. М. Кундакчян. - М. : КНОРУС, 2015. - 227 с. - (Бакалавриат). - ISBN 978-5-406-00856-0 : 350.00 р.
    Содержание:
Введение . - С .5
Контрольные вопросы . - С .8
Глава 1. Парная регрессия
1.1. Спецификация модели . - С .9
1.2. Оценка параметров линейной регрессии . - С .15
1.3. Предпосылки МНК (условия Гаусса-Маркова) . - С .20
1.4. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции . - С .21
1.5. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии . - С .28
1.6. Нелинейная регрессия . - С .30
1.7. Оценка параметров регрессии по методу максимального правдоподобия . - С .39
Контрольные вопросы . - С .43
Тесты . - С .45
Глава 2. Модель множественной регрессии
2.1. Классическая линейная модель множественной регрессии . - С .51
2.2. Оценка параметров линейного уравнения множественной регрессии . - С .54
2.3. Частные уравнения регрессии . - С .60
2.4. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии . - С .63
2.5. Мультиколлинеарность факторов . - С .77
2.6. Ошибки спецификации . - С .93
2.7. Гетероскедастичность . - С .100
2.8. Автокорреляция остатков . - С .106
2.9. Фиктивные переменные в регрессионных моделях . - С .112
Контрольные вопросы . - С .118
Тесты . - С .120
Глава 3. Системы эконометрических уравнений
3.1. Классификация систем уравнений в эконометрике . - С .127
3.2. Структурная и приведенная формы модели . - С .128
3.3. Проблема идентификации . - С .130
3.4. Оценивание параметров структурной модели . - С .134
3.5. Применение систем эконометрических уравнений . - С .143
Контрольные вопросы . - С .146
Тесты . - С .146
Глава 4. Временные ряды в эконометрических исследованиях
4.1. Выявление структуры временного ряда . - С .153
4.2. Динамические эконометрические модели . - С .168
4.3. Модели адаптивных ожиданий и частичной корректировки . - С .173
Контрольные вопросы . - С .182
Тесты . - С .183
Глава 5. Модели стационарных и нестационарных временных рядов
5.1. Стационарные временные ряды . - С .188
5.2. Преобразование нестационарных временных рядов в стационарные . - С .196
5.3. Модели авторегрессии . - С .198
5.4. Модели скользящего среднего . - С .202
5.5. Модели авторегрессии - скользящего среднего . - С .204
5.6. Идентификация АРСС-моделей . - С .207
5.7. Модели временных рядов с сезонными колебаниями . - С .211
5.8. Переход от стационарных моделей к нестационарным . - С .213
5.9. Интегрируемость временного ряда и тесты на единичный корень . - С .216
Контрольные вопросы . - С .223
Тесты . - С .225
Литература . - С .228

УДК

330.43(075.8)

ББК 65.01я73
Рубрики: Экономика--Общая экономическая теория
Аннотация: Содержит материал по парной регрессии, множественной регрессии, системам эко-нометрических уравнений и временным рядам. Изложение соответствует базовому курсу эконометрики экономических специальностей вузов. В каждом разделе пособия излагаются вопросы построения соответствующих моделей в основном с помощью метода наименьших квадратов. В разделе парной регрессии рассмотрен также метод максимального правдоподобия, нелинейные модели. Во множественной регрессии изложены вопросы правильной спецификации, моделирования в условиях гетероскедастичности, автокорреляции и зависимостей переменной структуры. В системах эконометрических уравнений описана идентификация модели, применение систем и методы оценки параметров. Во временных рядах приводится моделирование одиночного ряда, взаимосвязь двух рядов и методология Бокса-Дженкинса моделирования стационарных и нестационарных временных рядов. В конце каждого раздела приводятся контрольные вопросы для самопроверки и тесты. Соответствует действующему Федеральному государственному образовательному стандарту высшего образования нового поколения. Для студентов, обучающихся по специальностям «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Финансы и кредит», «Мировая экономика», «Налоги и налогообложение».

Держатели документа:
НБ СГЮА

Доп.точки доступа:
Кундакчян, Резеда Мухтаровна
Экземпляры всего: 1
ч/з1 (1)
Свободны: ч/з1 (1)
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)