Економетрика: Навчальний посібник (Уведення. Розділ "Моделі з двома перемінними"), страница 4

У главі 6 розглянута множинн регресі у нели-нейных модел і деяк аспект багатомірн регресі, так, як лінійн обмеженн на параметр, щоМ замещающие перемінн, проблем мультиколлинеарности, фіктивн пере-менные

У главі 7 викладені основні принципи экономет-рического моделювання. Велика увага виділена проблемі специфікації моделі. Зазначено на різницю кореляційних аналізів системи «показники-чинники» і системи «чинники». Регресійний аналіз доповнює кореляційний аналіз у здійсненні правильної специфікації моделі. Центральне місце займає оцінка адекватності побудованої моделі. Описано явище гетероскедастичности, його наслідки, способи виявлення і метод зважених найменших квадратів, що дозволяє усунути гетероскедастичность. Для тимчасових рядів розглянута проблема автокореляції, її наслідки і способи виявлення. Приведено два різних підходи до узагальненого методу найменших квадратів оценивания регресійної моделі з автокореляцією першого порядку.

У главі 8 розглядаються моделі з лаговыми перемінними. Розрізняються моделі з лаговыми незалежними і лаговой залежної перемінними. Порушено також проблему автокореляції більш високого порядку в регресійних моделях.

У главі 9 досліджується  проблема прогнозування в рег-рессионных моделях. Сформульовано завдання прогнозування і поставлені основні питання, що виникають при прогно-зировании. Описано безумовне й умовне прогнозування, перевірка усталеності прогнозної моделі, а також оцінка якості прогнозів. Підкреслено необхідність обліку чинника часу при прогнозуванні за даними тимчасових рядів.

Книга заснована на матеріалі лекцій, що автор читав студентам Сумського державного університету й Украин-ской академії банківської справи протягом останніх трьох років. Слід зазначити гострий дефіцит книг по эконометрике. Прав-да, протягом двох останнього років з'явилося декілька перевод-ных і вітчизняних підручників. Читач може порівняти запропонований підхід до викладу основ эконометрики з підходами інших авторів. Рішення завдань - ключ до розуміння основ эконометрики. У посібнику розглянуто багато прикладів з економіки Західної Європи і США, що были СРСР, використані також дані українських підприємств і фірм. Найпростіші приклади вирішені без використання ЕОМ; у такий спосіб відбувається краще засвоєння матеріалу, що викладається. Однак варто мати на увазі, що эконометрическое модели-рование без використання комп'ютера неможливо. Особливо відчувається роль комп'ютера в процесі специфікації моделі, коли з багатьох альтернативних моделей вибирається опти-мальная. Тут може допомогти тільки перебір можливих варіантів на комп'ютері й інтуїція дослідника. У процесі програмування необхідно використовувати стандартні под-программы рішення систем лінійних рівнянь, обертання матриць і інших операцій із матрицями.

Наприкінці  глав приведені численні вправи. Обов'язково вирішуйте їх. Читач, орієнтований на теорію, повинний задавати собі питання, яку роль то або інше припущення грає при розгляді конкретного завдання. Що зміниться і чому, якщо видалити або змінити одна з умов? Читач з орієнтацією на практичну деятель-ность повинний експериментувати з даними на комп'ютері. Видалите однієї перемінну з моделі або додайте нову, изме-ните специфікацію рівняння моделі. Що відбудеться з новими оцінками і чому? Як повинні поводитися дані, щоб проблема мультиколлинеарности була зведена до мини-муму? Яка модель забезпечує кращий прогноз? Эконометрическое комп'ютерне моделювання - неоцененная практика для Вашої майбутньої роботи в якості економіста-дослідника.

Справжній посібник адресований насамперед  студентам економічних спеціальностей вузів, а також аспірантам і всім тим, хто займається прикладними питаннями економіки. Викладений у книзі эконометрический підхід до дослідження економічних процесів може допомогти студентам при побудові эконометрических моделей під час вивчення інших дисциплін, а також при виконанні курсових і дипломної робіт.