Значительное внимание уделяется особенностям применения эконометрических методов для оценки финансовых рисков, в частности в рамках методик RiskMetrics, CorporateMetrics и CreditMetrics. <...> Значительное внимание уделяется особенностям применения эконометрических методов для оценки финансовых рисков, в частности в рамках методик RiskMetrics, CorporateMetrics и CreditMetrics. <...> Значения переменной Y рассматриваются в этой модели как сумма неслучайного члена + X, где X является объясняющей переменной, а и – параметрами, и случайного члена . <...> Присутствие случайного члена в регрессионных моделях может быть обусловлено различными причинами. и является несмещенной оценкой теоретиче 10 • Эконометрика Во-первых, случайный член может быть обусловлен наличием переменных, которые в действительности оказывают влияние на зависимую переменную, но не включены в регрессионную модель. <...> При переходе от модели парной к модели множественной регрессии появляется возможность учета влияния дополнительных факторов, что может привести к существенному уменьшению абсолютных значений случайного члена. <...> В то же время и в моделях множественной регрессии нельзя учесть все без исключения факторы, оказывающие влияние на зависимую переменную, что не позволяет свести значение случайного члена к нулю. <...> ). В случае парного регрессионного анализа (но не множественного регрессионного анализа) коэффициент детерминации равен также квадрату коэффициента корреляции переменных x и y: R2 Глава 1. <...> В случае когда третье условие теоремы Гаусса–Маркова не выполняется, имеет место автокорреляция случайного члена. <...> Теорема Гаусса–Маркова утверждает, что если выполняются четыре рассмотренных выше условия, то оценки параметров a и b, построенные с помощью метода наименьших квадратов, обладают свойствами несмещенности, эффективности и состоятельности. <...> Можно показать, что в случае парного регрессионного анализа n Используя приведенные выше уравнения, можно получить <...>
Эконометрика.pdf
УДК 330.115(075.8)
ББК 65.в6я73
М48
Электронные версии книг
на сайте www.prospekt.org
Автор:
Р. М. Мельников, профессор кафедры государственного регулирования экономики
МИГСУ, доктор экономических наук.
Рецензенты:
В. В. Дик, доктор экономических наук, профессор;
А. П. Рязанцев, доктор экономических наук, профессор.
М48 Эконометрика : учебное пособие. — Москва : Проспект, 2014. — 288 с.
ISBN 978-5-392-13134-1
Мельников Р. М.
В учебном пособии представлены основные теоретические положения, используемые
при проведении эмпирического анализа и прогнозирования тенденций развития
экономических процессов, базирующегося на применении эконометрических методов,
а также конкретные примеры, раскрывающие различные возможности и направления
использования эконометрического инструментария в прикладных исследованиях. Рассматриваются
методы и подходы, позволяющие изучать влияние внешних факторов на
динамику развития национальной экономики России, формирование обменного курса
рубля, тенденции движения фондовых индексов. Значительное внимание уделяется особенностям
применения эконометрических методов для оценки финансовых рисков, в
частности в рамках методик RiskMetrics, CorporateMetrics и CreditMetrics.
УДК 330.115(075.8)
ББК 65.в6я73
Учебное издание
Мельников Роман Михайлович
ЭКОНОМЕТРИКА
Учебное пособие
Оригинал-макет подготовлен компанией ООО «Оригинал-макет»
www.o-maket.ru; тел.: (495) 726-18-84
Санитарно-эпидемиологическое заключение
№ 77.99.60.953.Д.004173.04.09 от 17.04.2009 г.
Подписано в печать 20.01.2014. Формат 60×90 1
Печать офсетная. Печ. л. 18,0. Тираж 500 экз. Заказ №.
ООО «Проспект»
/16
111020, г. Москва, ул. Боровая, д. 7, стр. 4.
ISBN 978-5-392-13134-1
© Мельников Р. М., 2014
© ООО «Проспект», 2014
Стр.2
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение ............................................................3
Глава 1. Введение в регрессионный анализ ............................4
Глава 2. Проверка гипотез и построение доверительных интервалов .....19
Глава 3. Множественный регрессионный анализ ......................33
Глава 4. Нелинейные эконометрические модели ......................51
Глава 5. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков .............63
Глава 6. Одномерные модели временных рядов .......................82
Глава 7. Модели авторегрессионной условной гетероскедастичности . . .109
Глава 8. Многомерные модели временных рядов .....................117
Глава 9. Системы одновременных уравнений ........................154
Глава 10. Модели с ограниченными зависимыми переменными .........175
Глава 11. Особенности регрессионного анализа панельных данных . . . . . .193
Глава 12. Эконометрическая оценка финансовых рисков
с использованием методики RiskMetrics .....................211
Глава 13. Эконометрическая оценка рыночных рисков
нефинансовых компаний с использованием методики
CorporateMetrics ..........................................231
Глава 14. Эконометрическая оценка кредитных рисков
с использованием методики CreditMetrics ...................250
Примерные темы учебных исследовательских проектов
и краткие методические указания по их реализации ....................274
Литература ........................................................277
Глоссарий ........................................................ 278
Стр.282