В предлагаемом читателю пособии содержатся задачи самого различного уровня сложности — от типовых, которые приводятся с подробным решением, до задач повышенной сложности. Помимо обычных задач, которые можно решить «вручную», подобрано большое количество задач, требующих использования каких-либо статистических пакетов. Даются задачи, развивающие навыки программирования в этих пакетах.
Задачник охватывает все основные разделы по эконометрике вводного уровня:
• оценивание линейных регрессионных моделей по методу наименьших квадратов (МНК);
• теорема Гаусса—Маркова и свойства МНК-оценок;
• построение доверительных интервалов для параметров этих моделей;
• тестирование гипотез;
• особенности оценивания линейных регрессионных моделей в условиях нарушения теоремы Гаусса—Маркова (случай мультиколлинеарности, гетероскедастичности и автокорреляции);
• тесты на правильную функциональную форму модели (тест Рамсея и тест Бокса—Кокса).
Помимо этого, пособие содержит задачи по темам, которые относятся к промежуточному уровню:
• оценивание эконометрических моделей методом максимального правдоподобия (ММП);
• тестирование гипотез при помощи трех классических тестов, связанных с методом максимального правдоподобия: тест отношения правдоподобия, тест множителей Лагранжа и тест Вальда;
• модели бинарного выбора (logit- и probit-модели);
• модели со случайными регрессорами;
• элементы теории временных рядов (ARMA-процессы, тест Дики—Фуллера на стационарность временного ряда, GARCH-модели).
Также в задачнике имеются два раздела продвинутого уровня: метод опорных векторов и Random Forest, и два вспомогательных раздела, которые содержат необходимые сведения по линейной алгебре и теории вероятностей.
(бонуса)
%text%