Доугерти К. — Введение в эконометрику :: Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ

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

Авторизация

Поиск по указателям

Доугерти К. — Введение в эконометрику

Обсудите книгу на научном форуме

Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Введение в эконометрику

Автор: Доугерти К.

Аннотация:

Книга Кристофера Доугерти — один из самых популярных на Западе вводных учебников эконометрики для студентов-экономистов. Курс эконометрики занимает важное место в современных программах экономических вузов во всем мире наряду с такими предметами, как микроэкономика, макроэкономика, финансовый анализ. Эконометрические методы необходимо знать и ученому, и преподавателю, и практику. Без них нельзя построить сколько-нибудь надежного прогноза, а значит, под вопросом и успех в банковском деле, финансах, бизнесе.
Популярный учебник по эконометрике издается в России впервые. Актуальность его появления на российском книжном рынке связана с острым дефицитом книг по эконометрике. Книгу отличает доступность изложения и вместе с тем высокий научный уровень освещения основных современных идей и методов эконометрики.

Язык:

Рубрика: Экономика и финансы/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1999

Количество страниц: 402

Добавлена в каталог: 06.02.2009

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID

Предметный указатель

см. «Коэффициент детерминации $R^2$

»
$\Sigma$ знак суммы (объяснение)      29—31
$\Sigma$ знак суммы (объяснение), доказательство несмещенности оценки      32—33
F-распределения критические значения      369—370
F-статистика (F statistic)      160—163
F-тест (F test) на неудачу предсказания      315—316
F-тест (F test) на обоснованность наложения линейного ограничения      188—189
F-тест (F test) на обоснованность объединения двух выборок при оценивании регрессионной модели (Чоу тест)      282—285 315
F-тест (F test) совместной объясняющей способности группы переменных      161—163 272 276 357—359
F-тест (F test), объясняющей способности уравнения регрессии      160—161
t-распределения таблица (критические значения)      368
t-статистика (t statistic)      97—98
t-тест (t test) двусторонний      96—100
t-тест (t test) для коэффициента корреляции      112—114
t-тест (t test) односторонний      90 104—108
t-тест (t test), вывод результатов      98—100
t-тест (t test), интерпретация как предельного случая для F-теста      162—163
t-тест (t test), степени свободы      96—97
var      см. «Выборочная дисперсия»
Автокоррелированные случайные члены (autocorrelated disturbance terms)      см. «Автокорреляция»
Автокорреляция (autocorrelation)      217—240
Автокорреляция как источник смещения при оценивании модели      229—233
Автокорреляция как лаговая структура с ограничением      229—231
Автокорреляция отрицательная      218—219
Автокорреляция положительная      217—218
Автокорреляция с лаговой зависимой переменной      227—228 290—291
Автокорреляция, авторегрессионная схема более высокого порядка (higher order autoregressive)      237—240
Автокорреляция, авторегрессионная схема первого порядка (first-order autoregressive)      219—220
Автокорреляция, интервал наблюдения и автокорреляция      217—218
Автокорреляция, определение      217
Автокорреляция, оценки, снижающие автокорреляцию      222—225
Автокорреляция, порожденная преобразованием Койка      290—291 302
Автокорреляция, последствия      217 224—225
Автокорреляция, причины      217—221
Автокорреляция, тесты на наличие автокорреляции      219—221 227—228 237—238
Автокорреляция, эксперименты по методу Монте-Карло      228—229
Адаптивные ожидания (adaptive expectations)      292—296 (см. также «Гипотеза о постоянном доходе»)
Адаптивные ожидания, модель гиперинфляции Кейгана      297—298
Алмон (Almon) Ширли      303
Алмон лаги (Almon lags)      см. «Полиномиально распределенные лаги»
Альтернативные гипотезы (alternative hypothesis)      см. «Гипотеза» «Проверка
Бетанкур (Betancourt) Роже      228
Бич (Beach) Чарльз М.      354
Бокс (Box) Дж. Э.П.      130 132 319
Бокса — Дженкинса анализ временных рядов (Box — Jenkins time-series analysis)      319—321
Бокса — Кокса тест на вид функции (Box — Cox test of functional form)      129—133 354
Браун (Brown) Т.М.      294 326
Бройш (Breusch) Т.С.      238
Бронсар (Bronsard) Камиль      365
Вероятности распределение (probability distribution)      4 8—9
Вероятностный предел (предел по вероятности) (plim, probability limit)      26—28
Вероятностный предел (предел по вероятности) для отношения двух величин      27—28
Вероятностный предел (предел по вероятности), определение      26
Вероятность (probability)      3—4 8—13
Взвешенная регрессия (weighted regression)      211
Включенные модели (nested models)      см. «Модели спецификация»
Внешняя информация (extraneous information), используемая для идентификации      341
Внешняя информация (extraneous information), используемая для снижения мультиколлинеарности      157—158
Временной тренд (time trend) как замещающая переменная для показателя технического прогресса      157—158 182—183
Временной тренд (time trend), оценивание      123—124
Выборочная дисперсия (sample variance)      44—45
Выборочная дисперсия, ожидаемое значение      44
Выборочная дисперсия, определение      44
Выборочная ковариация (sample covariance)      34—42 49—51
Выборочная ковариация, альтернативное выражение      42—43
Выборочная ковариация, определение      35
Выборочная ковариация, почему не является хорошей мерой связи      49—51
Выборочное среднее (sample mean), дисперсия      16 25—26 47
Выборочное среднее (sample mean), несмещенность      17—18
Выборочное среднее (sample mean), распределение      16—17
Гайавата (Hiawatha)      22—25
Гаусса — Маркова теорема (Gauss — Markov theorem)      87 147 244
Гаусса — Маркова условия (Gauss — Markov conditions)      80—83 146 201—201 217 227 244 256 312—313 322—323 327 350—351
Генеральная совокупность (population)      4
Геометрически распределенный лаг (geometric distributed lag)      см. «Койка распределение»
Гетероскедастичность (heteroscedasticity)      201—215
Гетероскедастичность, определение      201
Гетероскедастичность, оценки, снижающие гетероскедастичность      210—214
Гетероскедастичность, последствия      202—204
Гетероскедастичность, причины      204
Гетероскедастичность, тесты на наличие гетероскедастичность      204—209
Гетероскедастичность, эксперименты по методу Монте-Карло      215—216
Гиперинфляция (hyperinflation), Кейгана модель гиперинфляции      297—298
Гипотеза (hypothesis) альтернативная      90
Гипотеза (hypothesis) нулевая      90 104—108
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), динамические свойства      300—302
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), критика Фридменом стандартной функции потребления      253—258
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), оценивание функции потребления методом инструментальных переменных      260—261
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), оценивание функции потребления методом решетчатого поиска      299—300
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), переменный компонент потребления и доход (transitory consumption and income), их определения      253
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), постоянный компонент потребления и доход, их определения      253
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), применения к экономической политике      257
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), Фридмена модель      253 298—302
Гипотеза о постоянном доходе (permanent income hypothesis), эксперимент по методу Монте-Карло      255—257
Гири (Geary) Р.С.      215
Глейзера тест на гетероскедастичность (Glejser test for heteroscedasticity)      208—209 213
Глофелд (Goldfeld) Стивен М.      210
Годфри (Godfrey) Л.      238
Голдфелда — Квандта тест на гетероскедастичность (Goldfeld — Quandt test for heteroscedasticity)      207—208 210
Гомоскедастичность (homoscedasticity) как нулевая гипотеза      206 208 212—213
Гомоскедастичность (homoscedasticity), определение      201—202
Гроссмен (Grossman) Эллиот С.      182
Грэйбилл (Graybill) Ф.П.      109
Давенант (Davenant) Чарльз      363
Дарбин (Durbin) Джеймс      227
Дарбина h-статистнка (Durbin h statistic)      227—228
Дарбина — Уотсона d-статистика (Durbin — Watson d statistic)      219—221 227 240—241
Дарбина — Уотсона d-статистика как индикатор неправильной спецификации модели      230 233
Дарбина — Уотсона d-статистика как индикатор неправильной спецификации модели, таблицы $d_{L}$ и $d_{U}$       372—373
Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) (two-stage least squares, TSLS)      337—339
Двухшаговый метод наименьших квадратов как метод «очищения» переменной      338
Двухшаговый метод наименьших квадратов как частный случай метода инструментальных переменных      337—338
Джекинс (Jenkins) Дж.М.      320
Джонс (Jones) А. Дэвид      264
Джонстон (Johnston) Джон      312
Дискретные случайные переменные (discrete random variables)      см. «Случайные переменные»
Дисперсии правила (variance rules)      45—46
Дисперсия (variance)      см. «Выборочная дисперсия» «Теоретическая
Дитон (Deaton) Ангус С.      363—364
ДМНК      см. «Двухшаговый метод наименьших квадратов»
Доверительный интервал (confidence interval)      102—104
Доверительный интервал для предсказания      311
Доверительный интервал, определение      103
Доугерти (Dougherty) Кристофер      264
Дуглас (Douglas) Поль Х.      142 144 146 192
Дэвидсон (Davidson) Джеймс Э.Х.      360
Дюфор (Dufour) Жан-Мари      314
Езекиел (Ezekiel) Мордекай      307
Ео (Yeo) Дж. Стивен      316
Зависимая переменная (dependent variable)      53
Замещающие переменные (proxy variables)      182—186
Замещающие переменные, идеальные (ideal)      184—185
Замещающие переменные, непреднамеренные (unintentional)      186
Замещающие переменные, несовершенные (imperfect)      185—186 249—250
Замещающие переменные, эффект использования      182
Зарембка (Zarembka) Пол      130
Зарембки шкалирование (Zarembka scaling)      см. «Бокса — Кокса тест на вид функции»
Значимости уровень (significance level)      93—95
Значимости уровень в сравнении с показателем мощности критерия      107
Идентификация (identification) относительно стабильных зависимостей      345—347
Идентификация (identification), неполная идентифицированность      327 332—334 391
Идентификация (identification), нулевые и ненулевые ограничения      341
Идентификация (identification), размерности условие      340—344
Идентификация (identification), сверхидентифицированность      327 336—337
Идентификация (identification), точная идентифицированность      327
Измерения ошибки (measurement errors)      55 243 247—252
Измерения ошибки, зависимой переменной      251—252
Измерения ошибки, объясняющих переменных      248—249
Инструментальные переменные (ИП) (instrumental variables)      243 258—261 330—332
Инструментальные переменные, идентификация и ИП      330 333 338—339

Инструментальные переменные, определение      259
Инструментальные переменные, применение для оценивания одновременных уравнений      330—332 336—339
Инструментальные переменные, применение для оценивания функции потребления Фридмена      260—261
Инструментальные переменные, состоятельность      259
Инструментальные переменные, теоретическая дисперсия оценки      260
Интерпретация уравнения регрессии (interpretation of regression equation), линейной регрессии      66—69
Интерпретация уравнения регрессии (interpretation of regression equation), логарифмической регрессии      120—124
Интерпретация уравнения регрессии (interpretation of regression equation), множественной регрессии      139—141 146—148
Ип      см. «Инструментальные переменные»
Калдор (Kaldor) Николас      50
Калтон (Kalton) Грэхем      156
Качественные зависимые переменные (qualitative dependent variables)      285—287
Качественные объясняющие переменные (qualitative explanatory variables)      см. «Фиктивные переменные»
Качество оценки (goodness of fit)      69—72
Качество оценки, F-тест на качество оценки      109—111 113—114
Квандт (Quandt) Ричард Э.      210
Кейган (Cagan) Филип Д.      297—298 300
Кейнс (Keynes) Джон Мейнард      295
Келейан (Kelejian) Харри      228
Кендалл (Kendall) М.Дж.      22 24
Кендрик (Kendrick) Джон У.      182
Кеннеди (Kennedy) Питер Э.      353
Киш (Kish) Лэсли      156
Клейн (Klein) Лоуренс      294
Клента (Kmenta) Ян      324 343 359
КМНК      см. «Косвенный метод наименьших квадратов»
Кобб (Cobb) Чарльз У.      142 144 146 192
Кобба — Дугласа производственная функция (Cobb — Douglas production function)      144—146 157—158 182—183 188—190
Кобба — Дугласа производственная функция, проверка ограничения на постоянство эффекта от масштаба производства      188—190
Кобба — Дугласа производственная функция, свойства      144—146 182—183
Ковариация (covariance)      см. «Выборочная ковариация» «Теоретическая
Коварнации правила (covariance rules)      38—42
Койк (Koyck) Л.М.      289 294
Койка преобразование (Koyck transformation)      289—291 300
Койка распределение (Koyck distribution)      289—291 303
Койка распределение, динамические свойства      290 300
Койка распределение, оценивание с помощью преобразования Койка      290
Койка распределение, оценивание с помощью решетчатого поиска      289—290
Кокрана — Оркатта итеративная процедура (Cochrane — Orcutt iterative procedure)      224—225 228—237
Кокрана — Оркатта итеративная процедура как метод оценивания нелинейной регрессии      230
Кокрана — Оркатта итеративная процедура, обобщенная для применения при автокорреляционной схеме более высокого порядка      239—240
Кокс (Сох) Д.Р.      130 132
Корректировки дивидендов модель (dividend adjustment model)      292—293
Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) (indirect least squares)      327—329 331—332
Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК), определенность и КМНК      333—334 336—337
Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК), эквивалентность методу ИП при однозначной определенности      331
Коэффициент детерминации (coefficient of determination)      70—72 113 163—164
Коэффициент детерминации скорректированный, поправленный (adjusted, corrected)      113 163—164
Коэффициент детерминации , определение      70
Коэффициент детерминации , эквивалентность другим измерителям качества оценивания      70—71 113—114
Коэффициент корреляции (correlation coefficient), t-тест для коэффициента корреляции      112—114
Коэффициент корреляции (correlation coefficient), выборочный (sample)      47—49 52
Коэффициент корреляции (correlation coefficient), теоретический (population)      47
Коэффициент корреляции (correlation coefficient), частный (partial)      52
Крамер (Cramer) Дж.С.      354
Ку (Kuh) Эдвин      158
Купер (Cooper) Р.Л.      319
Лаговая зависимая переменная (lagged dependent variable) как причина несостоятельности в случае автокорреляции      227—228
Лаговая зависимая переменная (lagged dependent variable) как причина смешения в случае малой выборки      247
Лаговая переменная (lagged variable), определение      196—198
Лаговая структура (lag structure)      197 (см. также «Койка распределение» «Полиномиально
Лаграпжа мпожнтель      см. «Тест с множителем Лагранжа на автокорреляцию»
Ливиатан (Liviatan) Ниссан      260
Линейная вероятностная модель (linear probability model)      286
Линейной регрессии модель (linear regression model)      53
Линейной регрессии модель, линейность по параметрам      116 141—142
Линейной регрессии модель, линейность по переменным      116 141—142
Линтнер (Lintner) Джон      292
Ллач (Lluch) Константино      364
Логарифмические преобразования (logarithmic transformations)      119—124
Логарифмические преобразования, правила логарифмических преобразований      120
Логарифмическое правдоподобие (log-likelihood)      352
Логит-анализ (logit analysis)      286—287
Майзон (Mizon) Грейхем Э.      230
МакКиннон (MacKinnon) Джеймс Дж.      354
Максимального правдоподобия оценка (МП-оценка) (maximum likelihood estimation, ML estimation)      286 350—354
Максимального правдоподобия оценка, логарифмическая функция правдоподобия      352
Максимального правдоподобия оценка, правдоподобия функция      352—353
Мандевиль (Mandeville) Бернард      323
Математическое ожидание (expected value)      5—8
Математическое ожидание (expected value), дискретной случайной переменной      5—6
Математическое ожидание (expected value), непрерывной случайной переменной      14 32
Математическое ожидание (expected value), правила      7—8 14
Математическое ожидание (expected value), функции дискретной случайной переменной      6—7
Математическое ожидание (expected value), функции непрерывной случайной переменной      31—32
Мейер (Meyer) Джон Р.      158
Метод наименьших квадратов (МНК) (ordinary least squares, OLS)      57 (см. также «Наименьших квадратов принцип» «Регрессии
Метод наименьших квадратов (МНК), численные примеры      58—60
Митчелл (Mitchell) Бриджер М.      234 236 237
МНК      см. «Метод наименьших квадратов»
Модели неправильная спецификация (вид функции) (model misspecification, functional form)      55
Модели неправильная спецификация (вид функции) как возможная причина появления автокорреляции      232—233
Модели неправильная спецификация (вид функции), выявление путем анализа остатков      195
Модели неправильная спецификация (ненужные переменные) (model misspecification, irrelevant variables)      55
Модели неправильная спецификация (ненужные переменные), проявления      177—179
Модели неправильная спецификация (ненужные переменные), эксперимент по методу Монте-Карло      179—180
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные) (model misspecifi-cation, omitted variables)      54—55 166—174 262—263
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные) как возможная причина появления автокорреляции      229—231
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные), аналитический вывод формулы смещения      167
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные), воздействие на коэффициент       173—174
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные), выявление путем анализа остатков      193—196
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные), направление смещения      171—173
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные), неприменимость статистических тестов      168
Модели неправильная спецификация (пропущенные переменные), эксперимент по методу Монте-Карло      168—171
Модели спецификация (model specification)      165—180 354—360 «Тесты
Модели спецификация, включенные и невключенные модели      356—357
Модели спецификация, сравнение альтернативных моделей      356—359
Модели спецификация, «от общего к частному» подход      359—360
Мозер (Moser) Клаус      156
Монте-Карло метод      см. «Эксперименты по методу Монте-Карло»
Мощность теста (power of a test)      107—108
МП      см. «Максимального правдоподобия оценка»
Муд (Mood) А.М.      109
Мультиколлинеарность (multicollinearity)      155—158 183—184
Мультиколлинеарность, определение      155
Мультиколлинеарность, оценки, снижающие мультиколлинеарность      156—158
Мультиколлинеарность, порожденная текущими и лаговыми значениями объясняющих переменных в регрессионной модели      289—290
Мультипликатор (multiplier)      257 323
Мус (Muth) Джон Ф.      309
Наборы данных для упражнений      374—383
Наименьших квадратов принцип (least squares principle)      57—59 62—64 137—139
Наименьших квадратов принцип, обоснование      58
Наименьших квадратов принцип, определение      57
Наименьших квадратов принцип, сравнение с принципом максимального правдоподобия      350—351 353—354
Научное знание (scientific knowledge)      360—362
Независимая неременная (independent variable)      см. «Объясняющая переменная» «Стохастические
Независимость двух случайных неременных (independence of two random variables)      8
Неидентифицируемость      см. «Идентификация»
Нелинейной регрессии модель (nonlinear regression model), оцениваемая методом решетчатого поиска      132—133
Нелинейной регрессии модель (nonlinear regression model), оцениваемая с помощью итеративной процедуры      126—129
Нелинейной регрессии модель (nonlinear regression model), сводимая к линейной с помощью логарифмического преобразования      119—124 142—144
Нелинейной регрессии модель (nonlinear regression model), сводимая к линейной с помощью переопределения переменных      116—119
Нелсон (Nelson) Чарльз Р.      319—321
Ненужные переменные (irrelevant variables)      см. «Модели неправильная спецификация (ненужные переменные)»
Неправильная спецификация вида функции (functional misspecification)      см. «Модели неправильная спецификация (вид функции)»
Непрерывные случайные переменные(continuous random variables)      см. «Случайные переменные»
Нерлов (Nerlove) Марк      192
Несмещенность (unbiasedness)      17—18 20—22
Несмещенность выборочного среднего      17—18
Несмещенность коэффициентов регрессии      82—83
Несмещенность, определение      17
Несмещенность, связь с дисперсией      21—22
Несостоятельность (inconsistency)      27—28
Нормального распределения таблица (normal distribution table)      367 (см. также «Случайный член»)
Нулевая гипотеза (null hypothesis)      см. «Гипотеза» «Проверка
Область принятия гипотезы (acceptance region)      94
Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) (generalized least squares, GLS)      234—236
Общая инфляция/инфляция, вызванная ростом заработной платы (пример) (price inflation/wage inflation example)      90 92—94 98—100 310
Объясняющая переменная (explanatory variable)      53—54 (см. также «Стохастические объясняющие переменные»)
Ограничение (restriction), F-тест для линейного ограничения      188—189

1 2

О проекте