Эконометрика, учебник, Уткина В.Б., 2012

Эконометрика, Учебник, Уткина В.Б., 2012.

  Учебник подготовлен при государственной поддержке ведущих научных школ. Грант, № НШ 1907.2006.10.
Учебник содержит систематизированное изложение методологических основ эконометрики и написан на базе лекционных курсов, которые авторы преподавали в ряде вузов г. Москвы, В книге представлены важнейшие сведения по теории вероятностей (случайные события и величины; функции случайного аргумента) и математической статистике (общая характеристика статистических методов; методы статистической обработки результатов испытаний; статистическая проверка гипотез). В части "Методы эконометрики" содержится изложение методологии моделирования сложных экономических систем; методов дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализа и основ применения метода экспертного оценивания. В учебник включены прикладные наработки авторов по рассматриваемой тематике, примеры и задания для самостоятельной работы.
Для студентов экономических специальностей вузов, аспирантов, преподавателей, научных сотрудников и специалистов по прикладной экономике, статистике и финансам.




Предмет теории вероятностей.
Теория вероятностей— математическая наука, занимающаяся изучением закономерностей в случайных явлениях массового характера.
Под случайным принято понимать явление, которое при многократном наблюдении (воспроизведении одного и того же комплекса условий проведения эксперимента) протекает каждый раз по-разному.

Например, в 1827 г. ботаник Р. Броун открыл явление, которое впоследствии было названо броуновским движением. Наблюдая под микроскопом частицы пыльцы, он заметил, что они находятся в непрерывном беспорядочном движении, которое не удается прекратить. Вскоре было обнаружено, что это движение — общее свойство любых мелких частиц, взвешенных в жидкости. Интенсивность движения зависит только от температуры и вязкости жидкости и от размеров частиц. Каждая частица движется по своей собственной траектории, не похожей на траектории других частиц, так что близкие частицы очень быстро становятся удаленными.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.
Часть I ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
1. Случайные события.
1.1. Предмет теории вероятностей.
1.2. Основные понятия и определения.
1.3. Частота и вероятность. Способы нахождения вероятностей случайных событий.
1.3.1. Аксиоматическое построение теории вероятностей.
1.3.2. Классический способ определения вероятности.
1.4. Понятие условной вероятности. Стохастическая зависимость случайных событий.
1.5. Правила действий с вероятностями.
1.6. Повторение независимых испытаний.
Схема Бернулли.
1.7. Формула полной вероятности.
1.8. Формула Байеса.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
2. Случайные ветчины.
2.1. Случайные величины и их классификация.
2.2. Закон распределения случайной величины и формы его представления.
2.2.1. Понятие распределения случайной величины.
2.2.2. Функция вероятности.
2.2.3. Функция распределения.
2.2.4. Плотность распределения.
2.3. Числовые характеристики скалярных случайных величин.
2.3.1. Характеристики положения.
2.3.2. Характеристики рассеивания.
2.3.3. Моменты случайной величины.
2.4. Основные теоретические распределения скалярных случайных величин.
2.5. Распределение случайного вектора.
2.6. Частные и условные распределения компонент случайного вектора.
2.6.1. Частные распределения.
2.6.2. Условные распределения. Стохастическая зависимость случайных величин.
2.7. Числовые характеристики векторных случайных величин.
2.8. Нормальное распределение двумерного случайного вектора.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
3. Функции случайных аргументов.
3.1. Общая характеристика задач исследования функций случайных аргументов.
3.2. Теоремы о числовых характеристиках случайных величин.
3.3. Определение числовых характеристик функций случайных аргументов.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
Часть II МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
4. Статистические методы оценивания характеристик продукции.
4.1. Общая характеристика статистических методов оценивания характеристик продукции и результатов ее применения.
4.2. Общая схема эксперимента.
4.3. Сущность выборочного метода.
4.4. Понятие о законе больших чисел и центральной предельной теореме.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
5. Методы статистической обработки результатов испытаний.
5.1. Постановка задачи оценивания вероятностных характеристик случайных величин.
5.2. Основные требования к оценкам.
5.3. Оценивание законов распределения случайных величин.
5.4. Точечное оценивание числовых характеристик случайных переменных.
5.4.1. Оценивание вероятности наступления случайного события.
5.4.2. Оценивание математического ожидания случайной величины.
5.4.3. Оценивание дисперсии и стандартного отклонения случайной величины.
5.4.4. Определение числовых характеристик случайных величин при большом объеме измерений.
5.5. Интервальное оценивание числовых характеристик случайных величин.
5.5.1. Понятие доверительной вероятности и доверительного интервала.
5.5.2. Оценивание вероятности наступления случайного события.
5.5.3. Оценивание математического ожидания.
5.5.4. Оценивание стандартного отклонения.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
6. Статистическая проверка гипотез.
6.1. Сущность проверки статистических гипотез.
6.2. Методы проверки гипотез о законах распределения.
6.2.1. Постановка задачи.
6.2.2. Проверка гипотез о законе распределения.
6.3. Методы проверки гипотез о параметрах законов распределения.
6.3.1. Проверка гипотез о равенстве математических ожиданий.
6.3.2. Проверка гипотез о равенстве дисперсий.
6.4. Проверка гипотез методом последовательного анализа.
6.4.1. Сущность метода последовательного анализа.
6.4.2. Проверка гипотезы о вероятности наступления события.
6.4.3. Проверка гипотезы о математическом ожидании.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
Часть III МЕТОДЫ ЭКОНОМЕТРИКИ
7. Методология моделирования сложных экономических систем.
7.1. Методы моделирования экономических систем.
7.1.1. Математическая модель экономической системы.
7.1.2. Классификация математических моделей.
7.2. Имитационные модели экономических систем.
7.2.1. Методологические основы применения метода имитационного моделирования.
7.2.2. Классификация имитационных моделей.
7.3. Технология моделирования случайных факторов.
7.3.1. Генерация псевдослучайных чисел.
7.3.2. Моделирование случайных событий.
7.3.3. Моделирование случайных величин.
7.3.4. Моделирование случайных векторов.
7.4. Основы организации имитационного моделирования.
7.4.1. Этапы имитационного моделирования.
Вопросы для самопроверки.
8. Методы статистического анализа результатов испытании.
8.1. Общая характеристика методов статистического анализа результатов испытаний.
8.2. Основы дисперсионного анализа.
8.2.1. Сущность дисперсионного анализа.
8.2.2. Однофакторный дисперсионный анализ.
8.2.3. Проверка существенности влияния фактора в однофакторном дисперсионном анализе.
8.2.4. Выявление уровня фактора, влияющего на результаты испытаний.
8.2.5. Примеры однофакторного дисперсионного анализа.
8.2.6. Особенности проведения двухфакторного дисперсионного анализа.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
9. Основы регрессионного анализа.
9.1. Сущность регрессионного анализа.
9.2. Задача регрессионного анализа.
9.3. Метод наименьших квадратов.
9.4. Предпосылки регрессионного анализа.
9.5. Статистический анализ уравнения регрессии.
9.6. Спецификация регрессионной модели.
9.7. Регрессионные модели с гетероскедастичными остатками.
9.8. Метод взвешенных наименьших квадратов (МВНК).
9.9. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.
9.9.1. Логарифмические модели.
9.9.2. Полулогарифмические модели.
9.9.3. Логлинейная модель.
9.9.4. Линейно-логарифмическая модель.
9.9.5. Обратная модель.
9.9.6. Степенная модель.
9.9.7. Показательная модель.
9.10. Оценки коэффициентов нелинейных регрессионных моделей.
9.10.1. Оценки коэффициентов параболы второго порядка.
9.10.2. Определение коэффициентов функций, отличных от полинома.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
10. Основы корреляционного анализа.
10.1. Сущность корреляционного анализа.
10.2. Классификация методов корреляционного анализа.
10.3. Однофакторный корреляционный анализ.
10.4. Анализ тесноты связи.
10.5. Многофакторный корреляционный анализ.
10.6. Автокорреляция.
Вопросы для самопроверки.
Задачи для самостоятельного решения.
11. Применение метода экспертного оценивании в эконометрических исследованиях.
11.1. Общая характеристика метода экспертных оценок.
11.2. Классификация методов получения экспертной информации.
11.3. Типы шкал и методы моделирования предпочтений экспертов.
11.4. Методы обработки и анализа экспертных оценок.
11.4.1. Оценка согласованности мнений экспертов.
11.4.2. Обобщение мнений экспертов.
11.4.3. Выделение подгрупп экспертов с близкими мнениями.
11.4.4. Оценка и учет компетентности экспертов-Вопросы для самопроверки.
Литература.
Приложение 1. Список таблиц.
Приложение 2. Система основных финансово-экономических показателей.
Приложение 3. Основные математические и экономические термины и определения.

Купить .





Теги: учебник по экономике :: экономика :: Уткина :: формула Байеса