ЕН.Ф.4 Эконометрика. Лекции 17 (час.) практические занятия 17 час семинарские занятия час лабораторные работы час
 Скачать 1.23 Mb.
|
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫпо дисциплине«Эконометрика»Специальность 080105.65 «Финансы и кредит» г. Спасск-Дальний 2012 Основная литература Буравлев А. Эконометрика. – М.: Бином, 2012. Елисеева И.И. Эконометрика. Серия: магистр. – М.: Юрайт, 2012. Новиков А.И. Эконометрика. – М.: Дашков и Ко, 2012. Тихомиров Н.П. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа. – М.: Экономика, 2011. Уткин В. Эконометрика. – М.: Дашков и Ко, 2012. Дополнительная литература Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: Юнити, 2008. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Гуляева Т.И. Эконометрика. – М.: Финансы и статистика, 2009. Берндт Э. Практика эконометрики. М.: Юнити, 2008. Валентинов В.В. Эконометрика. – М.: Дашков и Ко, 2012. Дорохина Е.Ю., Тихомиров Н.П. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2009. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: Инфра-М, 2009. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. – М.: ГУ ВШЭ, 2011. Карлберг К. Бизнес-анализ с помощью Microsoft Excel. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2012. Костина Н.И., Алексеев А.А. Финансовое прогнозирование в экономических системах. – М.: Юнити, 2012. Кравченко А.А. Эконометрика в вопросах и задачах. – Спасск-Дальний: изд-во Дальневосточного университета, 2009. Кравченко А.А. Эконометрика-2. Рабочая тетрадь. – Спасск-Дальний: изд-во Дальневосточного университета, 2011. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: Юнити, 2007. Кулинич Е.И. Эконометрия. – М.: Финансы и статистика, 2011. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. – М.: Дело, 2012. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу экономиетрики. – М.: Дело, 2010. Мардас А.Н. Эконометрика. – Спб.: Питер, 2001. Марно В. Путеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга, 2008. Многомерный статистический анализ в экономике. Под ред. В.Н. Тамашевича. – М.: Юнити-Дана, 2009. Нельсон Л. Анализ данных в Excel для «чайников». – М.: Диалектика, 2012. Новиков А.И. Эконометрика. – М.: Инфра-М, 2007. Орлов А.И. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2002. Практика эконометрики / Э.Р.Берндт. – М.: Юнити-Дана, 2005. Практикум по эконометрике / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2006. Пересецкий А.А. Эконометрические методы в дистанционном анализе деятельности российских банков. – М.: ЦЭМИ, 2009. Терехов Л.Л. Производственные функции. – М.: Статистика, 1974. Чавкин А.М. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике. – М.: Финансы и статистика, 2001. Эконометрика / Под ред. А.В. Гладилина. – М.: Кнорус, 2006. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2010. Юзбашев М.М., Афанасьев В.Н., Гуляева Т.И. Эконометрика. – М.: Финансы и статистика, 2005. Электронные ресурсы Балдин, К. В. Эконометрика [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / К. В. Балдин, О. Ф. Быстров, М. М. Соколов. - 2-е изд. перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2012. - 254 с. Режим доступа: http://znanium.com/bookread.php?book=389655 Валентинов В.А. Эконометрика: Учебник. Издательство «Дашков и К». 2009. 448 с. Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_cid=25&pl1_id=922 Эконометрика: теоретические основы: Учебное пособие / Г.А. Соколов. - М.: ИНФРА-М, 2012. - 216 с. Режим доступа: http://znanium.com/bookread.php?book=243046  МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Дальневосточный федеральный университет» (ДВФУ)  филиал двфу в г. спасске-дальнем ГЛОССАРИЙпо дисциплине«Эконометрика»Специальность 080105.65 «Финансы и кредит» г. Спасск-Дальний 2012 Эконометрика – раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными. Пространственные данные (пространственная выборка) – набор показателей экономических переменных, полученный в данный момент времени. Примером может быть набор данных - объем продаж, количество работников, доход и др. по разным фирмам в один и тот же момент времени. Другой пример – курсы покупки-продажи валюты в один день по обменным пунктам города. Временные данные – выборка наблюдений, в которой важны не только сами значения случайных величин, но и порядок их следования друг за другом. Пример: ежеквартальные данные по инфляции, средней заработной плате, национальному доходу и т.д. Верификация – проверка истинности, адекватности модели. Парная регрессия – уравнение связи двух переменных y и х. Гомоскедастичность – условие «одинакового разброса», т.е. вероятность того, что величина u примет какое-то положительное (отрицательное) данное значение, будет одинаковой для всех наблюдений, т.е.  ,  . Гетероскедастичность – условие «неодинакового разброса»,  - дисперсия не обязательно одинакова для всех наблюдений i. Ранг – порядковый номер значения x. Ранжирование – упорядочивание. Если значения совпадают, то им присваивается ранг, равный среднему арифметическому из суммы мест, которые они занимают. Множественная регрессия – связь между тремя и более связанными между собой признаками. Мультиколлинеарность – понятие, которое используется для описания проблемы, когда не строгая линейная зависимость приводит к получению ненадежных оценок регрессии. F-тест – оценивание качества уравнения регрессии – состоит в проверке гипотезы  о статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Фиктивной называется переменная, которая является качественной по своей природе и, следовательно, не изменяется в числовой шкале. Дихотомические (бинарные) результативные показатели – те, которые могут принимать только два значения: «0» или «1». Наиболее распространенными моделями бинарного выбора являются logit-модели. Под временным рядом в экономике понимается последовательность наблюдений некоторого признака (случайной величины) Y в последовательные моменты времени. Отдельные наблюдения называются уровнями ряда и обозначаются  . Коинтеграция – причинно-следственная зависимость в уровнях двух (и более) временных рядов, которая выражается в совпадении или противоположной направленности их тенденций и колеблемости. Динамической называется модель, если она отражает динамику исследуемых переменных в каждый момент времени. К основным типам динамических эконометрических моделей относятся модели с распределенным лагом и модели авторегрессии. Система независимых уравнений – когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x. Система рекурсивных уравнений – когда зависимая переменная y одного уравнения выступает в виде фактора x в другом уравнении. Система взаимосвязанных (совместных) уравнений – когда одни и те же переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других – в правую. Проблема идентификации – проблема единственности соответствия между приведенной и структурной формами модели. С этой точки зрения существует три вида моделей: идентифицируемые, неидентифицируемые, сверхидентифицируемые. Модель идентифицируема, если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели. Модель неидентифицируема, если число параметров структурной модели больше числа параметров приведенной формы модели. Модель сверхидентифицируема, если число параметров структурной модели меньше числа параметров приведенной формы модели. Проверить модель на значимость означает установить, соответствует ли построенная модель эмпирическим данным. Панельные данные – прослеженные во времени пространственные микроэкономические выборки, то есть они состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц, которые осуществляются в последовательные периоды времени. Панельные данные насчитывают три измерения: признаки, объекты, время. Анализ временных рядов – совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогноза. Автокорреляция – статистическая взаимосвязь между случайными величинами из одного ряда, но взятых со сдвигом, например, для случайного процесса – со сдвигом по времени. Критерий Дарбина-Уотсона (или DW-критерий) – статистический критерий, используемый для тестирования автокорреляции первого порядка элементов исследуемой последовательности. 1 Любишь делать прогнозы, люби и от автокорреляции избавится. 2 Все модели неправильны, но некоторые полезны (Дж.Бокс) Вы зря критикуете мою модель - ведь она согласуется с обеими частями высказывания Дж. Бокса. |