Эконометрика и эконометрическое моделирование в Excel и R. Учебник

Введение
Глава 1. Некоторые аспекты применения модели
множественной регрессии
1.1. Предварительный анализ данных.
Обнаружение влиятельных наблюдений и
выбросов
1.2. Проблема мультиколлинеарности и
современные подходы к ее решению
1.3. Оценка влияния отдельных факторов на
зависимую переменную на основе модели
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
	
Глава 2. Модели с дискретной зависимой
переменной
2.1. Модели бинарного выбора
2.1.1. Линейная вероятностная модель
2.1.2. Логит- и пробит-модели
2.1.3. Оценка параметров модели бинарного
выбора
2.1.4. Показатели качества логистической
регрессии-
2.1.5. ROC-анализ
2.2. Модели бинарного выбора в программной
среде R
2.2.1. Оценка параметров модели бинарного
выбора в программной среде R при помощи функции
glm
2.2.2. Пошаговая логистическая регрессия в
программной среде R
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Глава 3. Временные ряды: основные понятия и
определения
3.1. Основные характеристики временных
рядов
3.2. Стационарные и нестационарные
временные ряды
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Глава 4. Моделирование тренд-стационарных
временных рядов
4.1. Структура уровней тренд-стационарного
временного ряда
4.2. Моделирование трендовой составляющей
4.2.1. Моделирование тренда при помощи
кривых роста
4.2.2. Моделирование тренда при помощи
метода скользящих средних
4.3. Тренд-сезонные модели
4.3.1. Аддитивная модель временного ряда
4.3.2. Мультипликативная модель временного
ряда
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Глава 5. Стационаризация разностно-стационарных
временных рядов
5.1. Лаговый и разностный операторы
5.2. Обратимость полиномов от лаговых
операторов
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Глава 6. Тестирование характера
нестационарности временного ряда
6.1. Тест Дики - Фуллера
6.2. Расширенный тест Дики - Фуллера
6.3. Тест Филлипса - Перрона
6.4. Тест Квятковского - Филлипса - Шмидта -
Шина
6.5. Тест Дикки - Пентала
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Глава 7. Моделирование стационарных временных
рядов
7.1. Общая стохастическая линейная модель
7.2. Модель авторегрессии
7.2.1. Основные характеристики процесса
авторегрессии
7.2.2. Прогнозирование в авторегрессионной
модели
7.3. Модель скользящего среднего
7.3.1. Основные характеристики процесса
скользящего среднего
7.3.2. Прогнозирование в модели скользящего
среднего
7.4. Смешанные модели авторегрессии -
скользящего среднего
7.4.1. Основные характеристики процесса
авторегрессии - скользящего среднего
7.4.2. Проверка адекватности и показатели
качества моделей процесса авторегрессии -
скользящего среднего
7.4.3. Прогнозирование в модели процесса
авторегрессии - скользящего среднего
7.5. Модификация модели процесса
авторегрессии - скользящего среднего для
процессов DSP
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Глава 8. Многомерные модели временных рядов
8.1. Модели коррекции ошибок
8.2. Векторные авторегрессионные модели
8.3. Векторные модели коррекции ошибок
8.4. Тесты на коинтеграцию
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Глава 9. Модели для панельных данных
9.1. Основные регрессионные модели для
панельных данных
9.2. Объединенная модель
9.3. Модель с фиксированными эффектами
9.4. Раздельная оценка параметров модели с
фиксированными эффектами
9.5. Модель со случайными эффектами
9.6. Показатели качества и тестирование
характера эффектов
9.7. Тестирование на наличие автокорреляции и
гетероскедастичности
Вопросы и задания для самоконтроля
Задачи и упражнения
Библиографический список