Ekonometria. metody i ich zastosowanie, AZ#F808EB64EB/DL-ebwm/pdf (Aleksander Welfe)

Tytuł Ekonometria. Metody i ich zastosowanie Autor Aleksander Welfe Język polski Wydawnictwo PWE ISBN 978-83-208-2152-9 Rok wydania 2014 Warszawa Wydanie 1 ilość stron 406 Format pdf Spis treści Przedmowa

Wstęp

Notacja, konwencje, użytkowane symbole i akronimy

1. Konwencjonalny model regresji liniowej — przypadek jednej zmiennej objaśniającej
1.1. Wprowadzenie
1.2. Założenia modelu regresji liniowej
1.3. Metoda najmniejszych kwadratów
1.4. Dekompozycja wariancji zmiennej objaśnianej
1.5. Cechy i błędy średnie estymatorów. Wariancja składnika losowego
1.6. Przedziały ufności
1.7. Testowanie hipotez o znaczności
Nota bibliograficzna

2. Klasyczny model regresji liniowej — przypadek wielu zmiennych objaśniających
2.1. Wstęp
2.2. Założenia modelu liniowej regresji wielu zmiennych
2.3. Interpretacja w modelu regresji wielu zmiennych
2.4. Metoda najmniejszych kwadratów
2.5. Parametry estymatora konwencjonalnej metody najmniejszych kwadratów
2.6. Estymator wariancji składnika losowego
2.7. Miary zgodności
2.8. Testowanie hipotez
2.9. Metoda najmniejszych kwadratów przy warunkach pobocznych
2.10. Testowanie stabilności parametrów
Nota bibliograficzna

3. Metoda największej wiarygodności
3.1. Wstęp
3.2. Estymator MNW parametrów modelu regresji liniowej
3.3. Atrybuty estymatora największej wiarygodności
3.4. Testy ilorazu wiarygodności, Walda i mnożnika Lagrange’a
Nota bibliograficzna

4. Autokorelacja
4.1. Wstęp
4.2. Przyczyny autokorelacji
4.3. Schemat autoregresyjny pierwszego rzędu
4.4. Inne schematy autokorelacji
4.5. Estymacja w przypadku procesu AR(1), gdy znany jest współczynnik autokorelacji
4.6. Estymacja w sytuacji procesu AR(1), gdy współczynnik autokorelacji jest nieznany
4.7. Testowanie występowania zjawiska autokorelacji pierwszego rzędu
4.8. Estymacja i testowanie w przypadku procesu MA(1)
4.9. Estymacja i testowanie w sytuacji szczególnego cyklu AR(4)
4.10. Respecyfikacja modelu
Nota bibliograficzna


5. Heteroskedastyczność
5.1. Wstęp
5.2. Estymacja w przypadku, gdy macierz _ jest znana
5.3. Estymacja w przypadku, gdy macierz _ nie jest znana
5.4. Testowanie występowania heteroskedastyczności komponentów losowych
5.5. Modele ARCH. Modele zmienności stochastycznej
Nota bibliograficzna

6. Współliniowość
6.1. Wstęp
6.2. Konsekwencje występowania współliniowości
6.3. Staranna współliniowość
6.4. Przybliżona współliniowość
6.5. Pomiar współliniowości
6.6. Postępowanie w sytuacji przybliżonej współliniowości zmiennych objaśniających
6.7. Wnioski
Nota bibliograficzna

7. Modele specjalne
7.1. Modele nieliniowe
7.2. Modele ze zmiennymi zero-jedynkowymi
7.3. Modele przełącznikowe
7.4. Model wygładzonego przejścia
7.5. Modele nierównowagi
7.6. Modele z rozkładami opóźnień
7.7. Model autoregresyjny z rozkładem opóźnień. Model korekty błędem
7.8. Modele oczekiwań
7.9. Modele racjonalnych oczekiwań.
7.10. Modele ARMA
Nota bibliograficzna


8. Prognozy na podstawie modeli jednorównaniowych
8.1. Wstęp
8.2. Prognozy na podstawie modelu z jedną zmienną objaśniającą
8.3. Prognozy warunkowe
8.4. Prognozy na podstawie modelu regresji wielu zmiennych
8.5. Użycie zmiennych zero-jedynkowych w prognozowaniu
8.6. Źródła błędów prognoz
8.7. Pomiar dokładności prognoz
8.8. Porównanie prognoz. Prognozy stosowne
Nota bibliograficzna


9. Modele wielorównaniowe o równaniach współzależnych
9.1. Wstęp
9.2. Zapis. Założenia
9.3. Rodzaje modeli
9.4. Postać zredukowana
9.5. Postać końcowa. Mnożniki
9.6. Identyfikacja
9.7. Estymacja parametrów
9.8. Estymacja parametrów pojedynczych równań
9.9. Estymacja łączna parametrów układów równań
9.10. Metody estymacji w praktyce modelowania
Nota bibliograficzna


10. Symulacje i użycie modeli wielorównaniowych
10.1. Wstęp
10.2. Rodzaje symulacji
10.3. Konwencjonalny algorytm Gaussa–Seidela
10.4. Istnienie rozwiązania i jego poszukiwanie metodą Gaussa–Seidela
10.5. Rozwiązywanie pokaźnych układów równań liniowych metodą Gaussa–Seidela
10.6. Rozwiązywanie nieliniowych modeli ekonometrycznych metodą Gaussa–Seidela
10.7. Metoda Newtona–Raphsona
10.8. Porządkowanie układu równań
10.9. Wykorzystanie metody Newtona–Raphsona do symulacji modeli ekonometrycznych
10.10. Numeryczne wyznaczanie wartości mnożników
10.11. Symulacje stochastyczne
10.12. Budowa modeli o równaniach współzależnych
10.13. Prognozy na podstawie modeli wielorównaniowych
10.14. Korekty struktury modelu
Nota bibliograficzna


11. Modelowanie na podstawie szeregów niestacjonarnych
11.1. Równowaga. Zależności długofalowe
11.2. Stacjonarność i równowaga
11.3. Trendy deterministyczne i stochastyczne. Testy pierwiastków jednostkowych
11.4. Regresje pozorne
11.5. Kointegracja
11.6. Testy kointegracji
11.7. Model wielowymiarowy w sytuacji zmiennych zintegrowanych w stopniu pierwszym
11.8. Estymacja parametrów modelu VEqCM
11.9. Testowanie rzędu kointegracji
11.10. Strukturalizacja modelu VEqCM
11.11. Analiza reakcji na impuls
Nota bibliograficzna

Bibliografia (dobór)



Indeks