Библиографический список. Бородич С.А. Эконометрика: Учеб

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрии: Учебник. – М.: ЮНИТИ, 1998.

Бородич С.А. Эконометрика: Учеб. пособие. – Минск: Новое знание, 2001.

Винн Р., Холден К. Введение в прикладной эконометрический анализ. – М.: Статистика, 1981.

Грубер Й. Эконометрия: Учеб. пособие для студентов экономических специальностей. В 2 т. – М.: Прогресс, 1996. – Т.1. Введение в эконометрию.

Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: Финансы и статистика, 1999.

Дрейпер Смит. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Мир, 1988.

Елисеева И.И. Эконометрика. – М.: Финансы и статистика, 2002.

Введение в эконометрическое моделирование / А. Клас, К. Геркпи, Ю. Колен, И. Шуян. – М.: Статистика, 1978.

Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пресецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 1998.

Маленво Э. Статистические методы в эконометрии. В 2 т. Т. 1,2. – М.: Статистика, 1975-1976.

Наконечний С.І. Економетрія: Навч.-метод. посібник. К.: КНЕУ, 2001.

Содержание

1. Эконометрия и ее место в ряду математико-статистических и эконометрических дисциплин. 3

2. Эконометрическая модель и проблемы эконометрического моделирования 5

3. Основные понятия эконометрического моделирования. 10

4. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования. 12

5. Модель парной регрессии. 15

6. Метод наименьших квадратов (МНК) 16

7. Уравнения в отклонениях. 17

8. Геометрическая интерпретация. 18

9. Матричная форма записи. 19

10. Линейная регрессионная модель с двумя переменными. 19

11. Основные гипотезы.. 20

12. Коэффициенты корреляции и детерминации. 22

13. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. 25

14. Распределение оценки дисперсии ошибок S² 25

15. Независимость S² и МНК-оценок ...... 27

16. Проверка гипотезы b=b₀ 27

17. F-статистика. 29

18. Прогнозирование по модели простой линейной регрессии. 31

19. Модель множественной регрессии. 33

20. Основные гипотезы.. 33

21. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. 34

22. Теорема Гаусса-Маркова. 35

23. Статистические свойства МНК-оценок. Оценка дисперсии ошибок s². Распределение S² 37

24. Независимость оценок и S² 38

25. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициенты R² и скорректированный R²_adj 39

26. Что «лучше»: Y или ?. 42

27. Проверка статистических гипотез. Доверительные интервалы и доверительные области. 42

28. Определение интервалов доверия для параметров многофакторной регрессии. 45

29. Прогнозирование по многофакторной регрессионной модели. 45

30. Построение интервалов доверия для математического ожидания зависимой переменной. 46

31. Построение интервалов доверия для отдельного значения зависимой переменной. 46

32. Кривые роста. 46

33. Простейшие преобразования нелинейных моделей в линейные. Экспоненциальная функция. Приведение к линейной регрессии. Оценка неизвестных параметров. 47

34. Обратные преобразования. 48

35. Степенная (мультипликативная) функция. Приведение к линейной регрессии. 48

Библиографический список. 50