Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Айвазян С.А. — Основы эконометрики (том 2)
Айвазян С.А. — Основы эконометрики (том 2)



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Основы эконометрики (том 2)

Автор: Айвазян С.А.

Аннотация:

Содержание и стиль изложения в учебнике соответствуют принятым Министерством образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплинам `Теория вероятностей`, `Математическая статистика` и `Многомерные статистические методы` (или `Многомерный статистический анализ`). При этом первые две дисциплины входят в учебные планы 1-й ступени образования (бакалавриата), а третья может присутствовать (в зависимости от конкретного вуза) в учебных планах бакалавриата или магистратуры. Усвоение включенного в этот том материала предусматривает для каждой из упомянутых дисциплин общий объем аудиторных занятий, равный приблизительно 64 часам (32 часа лекций и 32 часа практических занятий). Изложение построено таким образом, чтобы добиться цельного (системного) восприятия всего блока эконометрических дисциплин, представленных в двух томах второго издания: упомянутые три дисциплины первого тома дополнены во втором томе широким набором моделей регрессионного анализа, методамии моделями анализа временных рядов и методами построения и анализа систем одновременных уравнений. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной статистике и эконометрике.


Язык: ru

Рубрика: Экономика и финансы/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Издание: второе исправленное

Год издания: 2001

Количество страниц: 442

Добавлена в каталог: 30.12.2006

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Автоковариационная функция      209
Автокорреляционная функция      210
Автокорреляционная функция марковского процесса      247
Автокорреляционная функция процесса Юла      252—253
Автокорреляционная функция частная      211
Автопрогноз      312
Авторегрессия 1—го порядка      111 245
Адаптивные методы прогнозирования      320
Аддитивная линейная форма      21
Аддитивная модель сезонности      326
Аддитивное разложение временного ряда      203 207
Алгебраический полином      287
Алгебраическое дополнение      412
АР (p)-модели      246—261
АРПСС (p,q)-модели      287—291
АРСС (p,q)-модели      270
АРУГ (p)-модель      285
Белый шум      245
Белый шум стандартизированный нормальный      285
Бинарные (булевые, дихотомические) переменные      159
Блочная структура матриц      357 362—364 424—426
Блочно-диагональная матрица      426
Бутстреп-метод      377
Вариация выборочной функции регрессии      59—61
Векторные АР-модели      283
Векторные АРСС-модели      282
Верификация модели      35 200 377
Временной ряд      199 201
Временной такт      200
Выбор общего вида модели      374-380
Выборка временная      47—48
Выборка пространственная      47—48
Выборка пространственно-временная      48
Выборка сгенерированная      374—378
Гармоника      219
Гармоническая составляющая      217
Генезис наблюдений      200 202
Генерирование данных      374—378
Геометрическая лаговая структура      302
Гетероскедастичность      94 102
Главные компоненты      79—83 358
Гомоскедастичность      50 108
Гребневая (ридж-) регрессия      78
Детерминант (определитель)      411
Доверительные интервалы (область)      70 371
Идентификация модели      35 40
Идентификация модели авторегрессии      244 250 257
Идентификация модели АРПСС      290
Идентификация модели АРСС      276
Идентификация модели скользящего среднего      265 266 268
Идентификация модели СОУ      348—366
Идентифицируемости проблема      18 34 339
Имитационно-компьютерные эксперименты      374—380
Инструментальные переменные      144—147 150 153
Интегральный индикатор      38
Информационное обеспечение      18
Информационный этап исследования      31
Исходные статистические данные      47—48
Ковариационая матрица      51 66 110 369
Ковариационная структура      279
Ковариационный анализ      159
Коинтеграция временных рядов      290
Корни характеристического уравнения      278
Коррелограмма      210
Корреляционный анализ      42
Коэффициент автокорреляции      210
Коэффициент адаптации (сглаживания)      321
Коэффициент Дербина — Уотсона      117—118
Коэффициент детерминации      46 59 84 100
Коэффициент дисконтирования      321
Коэффициент регрессии      71—73
Коэффициент эластичности      137—138
Критерий качества аппроксимации (адекватности модели)      379
Критерий Чоу однородности двух групп наблюдений      167—169
Лаговая структура      299
Лаговая структура геометрическая (Койка)      302
Лаговая структура нормированная      299
Лаговая структура Паскаля      311
Лаговая структура полиномиальная (Алмон)      300
Лаговая структура, основанная на вероятностной параметризации      310
Лаговые переменные      25 40
Линеаризация      173
Линеаризующие преобразования      173—182
Линейная модель множественной регрессии      37 49 93 193
Логит-модель      189
Макроуровень      19
Массив исходных статистических данных      47—48
Матрица      404
Матрица идемпотентная      64 423
Матрица квадратная      405
Матрица невырожденная      412
Матрица неотрицательно определенная      419
Матрица обратная      413
Матрица полного ранга      420
Матрица положительно определенная      419
Матрица симметрическая      405
Матрица транспонированная      406
Мезоуровень      19
Метод ветвей и границ      85
Метод всех возможных регрессий      84
Метод максимального правдоподобия      57—58
Метод Монте-Карло      374—377
Метод наименьшего дисперсионного отношения      364
Метод наименьших квадратов (МНК)      37 54*57
Метод наименьших квадратов взвешенный      104
Метод наименьших квадратов двухшаговый (2 МНК)      355
Метод наименьших квадратов косвенный      353
Метод наименьших квадратов обобщенный      37 97
Метод наименьших квадратов трехшаговый      360
Метод последовательных разностей      240
Метод пошагового отбора переменных (пошаговая регрессия)      86
Методы сглаживания      227
Методы сглаживания алгоритмические      228
Методы сглаживания аналитические      227
Методы сглаживания экспоненциально взвешенные      238
Микроуровень      19
МНК-оценки      54—56
Многомерный статистический анализ      374
Модели нестационарных временных рядов      287
Модели сезонных рядов      291 293—297
Модель авторегрессии      см. «АР—модели»
Модель авторегрессии со скользящими средними в остатках      см. «АРСС-модели»
Модель адаптивных ожиданий      307
Модель бинарного выбора      187
Модель Бокса — Дженкинса      см. «АРПСС-модели»
Модель гиперинфляции (Кагана)      308—309
Модель потребления (Фридмана)      308—309
Модель скользящего среднего      см. «СС-модели»
Модель частичного приспособления (или частичной корректировки)      304
Модель эконометрическад      20 25 40
Мультиколлинеарноеть      74
Невязки      54
Неидентифицируемость      34—35
Нелинейные модели регрессии      172
Неслучайная составляющая временного ряда      220
Нестационарный (однородный) временной ряд      287
Нормальных уравнений система      55 356
Нормированная структура лага      299
ОАРУГ (p,q)—модель      286
Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)      97
Обращение матрицы      413
Обращение матрицы блочной      426
Объясняемая (результирующая) переменная      43
Объясняющая переменная      43
Одномерный временной ряд      199 201
ОМНК-оценки      97
Оператор авторегрессии      288
Оператор сдвига по времени      277
Оператор скользящего среднего      288
Оператор упрощающий      292
Оптимальность МНК-оценок      67
Ошибки спецификации модели      89
ПАД-процедуры      378
Параметр (коэффициент) адаптации      321
Парная линейная регрессия      56
Передаточная функция системы      200
Перекрестный анализ дееспособности модели      378
Перепараметризации проблема      280
Подбор линеаризующего преобразования      173 180
Последовательные разности      240
Предикторы в модели регрессии      43
Предопределенные переменные      25
Пробит-модель      180
Проверка однородности исходных данных      168
Прогноз долгосрочный      200 312
Прогноз значений результирующего показателя      123 132 312 366
Прогноз краткосрочный      200 312
Производственные функции      172 179
Прямое (кронекерово) произведение матриц      363 409
Ранг матрицы      415—416
Реалистическая ситуация (в анализе регрессионной модели)      132—134
Регрессионная зависимость      43—45
Регрессионная неоднородность данных      156—157
Регрессионные модели с распределенными лагами      296
Регрессионные остатки      45
Регрессионный анализ      42
Регрессия      43 44
Результирующая переменная      43
Рекуррентная формула      253 259 326
Рекурсивные системы      349 352
Ретроспективный прогноз      36 315
Ридж-регрессия      см. «Гребневая (ридж) регрессия»
Сверхидентифицируемость      34
Сглаживание      220—221
Сезонная составляющая      202
Симметрическая цатрица      405
Система одновременных уравнений (СОУ)      331
Система одновременных уравнений идентифицируемая      34 334 339
Система одновременных уравнений неидентифицируемая      35 334
Система одновременных уравнений приведенная форма      25 28 29
Система одновременных уравнений рекурсивная      349 352
Система одновременных уравнений структурная форма      27
След матрицы      412
Сно-матрицы      419
Собственное (характеристическое) значение (число) матрицы      418
Собственный (характеристический) вектор матрицы      418
Спектр (спектральная плотность)      216
Спектральный анализ временного ряда      217
Спецификация модели      18 32
Спо-матрицы      418
Стохастическая зависимость      21
Стохастические объясняющие переменные      139—140
Структурная форма СОУ      см. «Система одновременных уравнений»
Структурные параметры (характеристики) модели      333 339 366 375
Сценарные (многовариантные) расчеты      366 381
Тейла — Вейджа модель      см. «Аддитивная модель сезонности»
Теорема Гаусса — Маркова      68
Точность регрессионной модели      132
Транспонирование матрицы      406
Транспонирование произведения матриц      408
Тренд временного ряда      202
Упрощающие операторы      292
Уравнение регрессионной связи      45
Уравнение характеристическое матрицы      418
Уравнение характеристическое модели авторегрессии      254—255 258
Уравнение характеристическое скользящего среднего      263—264
Уравнения Юла — Уокера      260
Условия идентифицируемости уравнений (системы)      339—346
Условия обратимости временного ряда      263—264 265 267
Условия стационарности временного ряда      247 253 258
Условно гетероскедастичные остатки      см. «АРУГ-модели»
Условное математическое ожидание      42
Факторы, формирующие значения временного ряда      202
Фиктивные переменные («манекены»)      158—159
Функция регрессии      43—44
Характеристические (собственные) векторы и числа      см. «Собственные векторы и числа»
Циклическая (конъюктурная) составляющая временного ряда      202
Экзаменующая выборка      36 378—379
Экзогенные переменные      25
Эконометрика      17—18
Эконометрическая модель      25—26
Экономическая статистика      18
Экономическая теория      18
Экспертные оценки      200 313
Экспоненциальное сглаживание      238—240
Эндогенные переменные      25
«Манекены» (переменные)      158—159
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2020
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте