Версия для печати
| На главную страницу | Версия для печати
|
Тема 1. Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования. Математическая и эконометрическая модель. Три типа экономических данных: временные ряды (time series), перекрестные данные (cross section data), панельные данные (panel data).
Тема 2. Основные понятия теории вероятностей. Случайные события и случайные величины. Функции распределения и плотности распределения. Основные свойства функции распределения. Совместное распределение нескольких случайных величин. Условное распределение и его свойства. Функция плотности распределения независимых в совокупности случайных величин.
Тема 3. Характеристики распределения случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции. Свойства математического ожидания и дисперсии. Условное математическое ожидание.
Тема 4. Нормальное распределение и связанные с ним распределения: c2, Стьюдента и Сенедекора-Фишера. Их основные свойства. Таблицы распределений.
Тема 5. Генеральная совокупность и выборка. Выборочное распределение и выборочные характеристики (среднее, дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции). Корреляционная связь.
Тема 6. Статистическое оценивание. Точечные оценки. Линейность, несмещенность, эффективность и состоятельность оценок. Свойства выборочных характеристик как точечных оценок. Интервальные оценки, доверительный интервал. Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии, оцениваемых по случайной выборке из нормального распределения.
Тема 7. Статистические выводы и проверка статистических гипотез. Критическое множество и решающее правило. Ошибки 1-го и 2-го рода. Мощность статистического критерия. Уровень значимости и проверка гипотезы. Двух- и односторонние критерии. Проверка статистических гипотез при помощи таблиц распределений (классический подход) и рассчитываемых с помощью ЭВМ точных значений уровня значимости (p-value)
Тема 8. Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной. Теоретическая и выборочная регрессии. Экономическая интерпретация случайной составляющей. Линейность регрессии по переменным и параметрам.
Тема 9. Метод наименьших квадратов (МНК) как математический прием, минимизирующий сумму квадратов отклонений в направлении оси Y. Система нормальных уравнений и ее решению Свойства оценок параметров, полученных с помощью МНК: равенство нулю суммы остатков, прохождение найденной линии через точку с координатами 
, ортогональность остатков значениям независимой переменной и оцененным значениям зависимой переменной. Геометрическая интерпретация МНК.
Тема 10. Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменно от ее выборочного среднего. Дисперсионный анализ. Геометрическая интерпретация (теорема Пифагора). Коэффициент детерминации и его свойства. Связь между коэффициентом детерминации и коэффициентом корреляции. Выражение коэффициента наклона уравнения регрессии через коэффициент корреляции и ковариацию зависимой и независимой переменных.
Тема 11. Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной (парная регрессия). Статистические характеристики оценок параметров: мат.ожидание, дисперсия, ковариация. Теорема Гаусса-Маркова (с доказательством)
Тема 12. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в классической линейной регрессии и его следствия. Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез об их значимости (t-тест). Проверка адекватности регрессии (F-тест). Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Длительный интервал для прогнозных значений. Зависимость точности от горизонта прогноза.
Тема 13. Методология эконометрического исследования на примере парной линейной регрессии. Особенности представления результатов регрессионного анализа в различных пакетах (Excel, EViews, STATA). Применение p-value для проверки значимости коэффициентов регрессии и F-статистики для проверки адекватности регрессии. Правила формирования отчета об статистическом исследовании.
Тема 14. Особенности регрессии без свободного члена (проходящей через начало координат). Выражения для вычисления коэффициента наклона и его дисперсии при отсутствии свободного члена. Неприменимость коэффициента детерминации для оценки качества подгонки регрессии без свободного члена. Влияние изменения единиц измерения данных на оценки коэффициентов регрессии и их дисперсий. Регрессии в центрированных и нормированных переменных.
Теория вероятностей и математическая статистика
1. А.С. Шведов. Теория вероятностей и математическая статистика. М., ВШЭ, 1995
2. В.А. Колемаев, В.Н. Калинина. Теория вероятностей и математическая статистика. М., ИНФРА-М, 1999
Эконометрика
3. К. Доугерти. Введение в эконометрику. М., ИНФРА-М, 1999
4. Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. Эконометрика, начальный курс. 2-е изд. М., Дело, 1998 (Рекомендуются и более поздние издания)
Дополнительная литература
5. В. С. Вентцель. Теория вероятностей, М., "Высшая школа", 1999
6. С. А. Айвазян, В.С. Мхитарян. Прикладная статистика и основы эконометрики. М., ЮНИТИ, 1998
7. J. Johnston, J. DiNardo, Econometric methods, 4th ed., McGrow-Hill, 1997. (Рекомендуется также третье издание)
8. W. H. Greene, Economeric Analysis, 4th ed., Prentice Hall, 2000
