Содержит материал по парной регрессии, множественной регрессии, системам эконометрических уравнений и временным рядам. Изложение соответствует базовому курсу эконометрики экономических специальностей вузов. В каждом разделе пособия излагаются вопросы построения соответствующих моделей в основном с помощью метода наименьших квадратов. В разделе парной регрессии рассмотрен также метод максимального правдоподобия, нелинейные модели. Во множественной регрессии изложены вопросы правильной спецификации, моделирования в условиях гетероскедастичности, автокорреляции и зависимостей переменной структуры. В системах эконометрических уравнений описана идентификация модели, применение систем и методы оценки параметров. Во временных рядах приводится моделирование одиночного ряда, взаимосвязь двух рядов и методология Бокса - Дженкинса моделирования стационарных и нестационарных временных рядов. В конце каждого раздела приводятся контрольные вопросы для самопроверки и тесты. Соответствует ФГОС...
Soderzhit material po parnoj regressii, mnozhestvennoj regressii, sistemam ekonometricheskikh uravnenij i vremennym rjadam. Izlozhenie sootvetstvuet bazovomu kursu ekonometriki ekonomicheskikh spetsialnostej vuzov. V kazhdom razdele posobija izlagajutsja voprosy postroenija sootvetstvujuschikh modelej v osnovnom s pomoschju metoda naimenshikh kvadratov. V razdele parnoj regressii rassmotren takzhe metod maksimalnogo pravdopodobija, nelinejnye modeli. Vo mnozhestvennoj regressii izlozheny voprosy pravilnoj spetsifikatsii, modelirovanija v uslovijakh geteroskedastichnosti, avtokorreljatsii i zavisimostej peremennoj struktury. V sistemakh ekonometricheskikh uravnenij opisana identifikatsija modeli, primenenie sistem i metody otsenki parametrov. Vo vremennykh rjadakh privoditsja modelirovanie odinochnogo rjada, vzaimosvjaz dvukh rjadov i metodologija Boksa - Dzhenkinsa modelirovanija statsionarnykh i nestatsionarnykh vremennykh rjadov. V kontse kazhdogo razdela privodjatsja kontrolnye voprosy dlja samoproverki i testy. Sootvetstvuet FGOS...
