Книга Кристофера Доугерти — один из самых популярных вводных учебников эконометрики для студентов-экономистов. Во втором издании книги автор учел новейшие тенденции развития эконометрической теории и прикладного программного обеспечения, включив ряд новых глав и приложений. Книгу отличает доступность изложения, большое количество содержательных примеров, приложений, экономических комментариев. В то же время в ней представлен широкий круг эконометрических моделей и методов, необходимых экономисту — исследователю, практику, преподавателю.
Первое издание было рекомендовано Министерством образования в качестве учебника для студентов экономических специальностей вузов.
Обзор: случайные переменные и теория выборок 3
Ковариация, дисперсия и корреляция 32
Выборочная ковариация 32
Несколько основных правил расчета ковариации 36
Альтернативное выражение для выборочной ковариации 37
Теоретическая ковариация 39
Выборочная дисперсия 40
Правила расчета дисперсии 41
Теоретическая дисперсия выборочного среднего 43
Коэффициент корреляции 44
Почему ковариация не является хорошей мерой связи 47
Парный регрессионный анализ 49
Модель парной линейной регрессии 49
Регрессия по методу наименьших квадратов 51
Регрессия по методу наименьших квадратов: два примера 54
Регрессия по методу наименьших квадратов с одной независимой переменной 57
Два разложения зависимой переменной 60
Интерпретация уравнения регрессии 61
Качество оценивания: коэффициент R 2 68
Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез 72
Случайные составляющие коэффициентов регрессии 72
Эксперимент Монте-Карло 73
Предположения о случайном члене 78
Несмещенность коэффициентов регрессии 81
Точность коэффициентов регрессии 83
Теорема Гаусса—Маркова 89
Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 91
Доверительные интервалы 105
Односторонние t-критерии 108
F-критерий для проверки качества оценивания 113
Взаимосвязи между F- критерием общего качества регрессии и t-критерием для коэффициента наклона в парном регрессионном анализе 116
Множественный регрессионный анализ 118
Иллюстрация: модель с двумя объясняющими переменными 118
Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии 121
Свойства коэффициентов множественной регрессии 126
Мультиколлинеарность 132
Качество оценивания: коэффициент R 2 143
Преобразования переменных 153
Простейшая процедура 153
Логарифмические преобразования 157
Случайный член 165
Нелинейная регрессия 167
Выбор функции: тесты Бокса—Кокса 170
Фиктивные переменные 174
Пример использования фиктивной переменной 174
Обобщение для фиктивных переменных более чем двух категорий и их нескольких наборов 180
Фиктивные переменные для коэффициента наклона 190
Тест Чоу 195
Спецификация переменных регрессии: предварительное рассмотрение 201
Спецификация модели 201
Влияние отсутствия переменной, которая должна быть включена в уравнение 202
Влияние наличия переменной, которая не должна быть включена в модель 210
Замещающие переменные 213
Проверка линейного ограничения 218
Как извлечь максимум информации из анализа остатков 224
Гетероскедастичность 225
Гетероскедастичность и ее последствия 225
Обнаружение гетероскедастичности 230
Что можно сделать в случае гетероскедастичности? 235
Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения 244
Стохастические объясняющие переменные 244
Последствия ошибок измерения 246
Критика М. Фридменом стандартной функции потребления 254
Инструментальные переменные 258
Оценивание систем одновременных уравнений 267
Модели в виде одновременных уравнений: структурная и приведенная форма уравнений 267
Смещение оценок в системах одновременных уравнений 269
Оценивание с помощью инструментальных переменных 273
Модели двоичного выбора, модели с ограничениями для зависимой переменной и оценивание по методу максимума правдоподобия 287
Линейная вероятностная модель 287
Лошт-анализ 291
Пробит-анализ 296
Цензурированные регрессии: тобит-анализ 300
Смещение при построении выборки 304
Оценивание по методу максимума правдоподобия (введение) 309
Моделирование по данным временных рядов 319
Статические модели 319
Динамические модели 323
Модель адаптивных ожиданий 325
Модель частичной корректировки 333
Предсказание 336
Тесты на устойчивость 342
Автокорреляция 345
Определение автокорреляции 345
Обнаружение автокорреляции первого порядка: критерий Дарбина—Уотсона 347
Что можно сделать для устранения автокорреляции? 351
Автокорреляция с лаговой зависимой переменной 355
Тест на общий множитель 358
Кажущаяся автокорреляция 363
Спецификация модели: от частного к общему или от общего к частному? 365
Нестационарные временные ряды: введение 372
Стационарность и нестационарность 372
Последствия нестационарности 378
Обнаружение нестационарности 381
Коинтеграция 389
Модели оценивания с нестационарными временными рядами 392
Заключение 396
Приложение А. Статистические таблицы 397
Приложение Б. Наборы данных 405
Библиография 407
Именной указатель 409
Предметный указатель 410
