Айвазян

Эконометрика-2, Продвинутый курс с приложениями в финансах, Учебник, Айвазян С.А., Фантаццини Д., 2014.

Продвинутый курс эконометрики охватывает ряд важнейших разделов дисциплины. В частности представлены методы и модели анализа многомерных временных рядов, последние достижения в области финансовой эконометрики (копула-функции, методы управления финансовыми рисками). Для решения задач используется экономический инструментарий, включающий относительно недавно разработанные современные методы анализа многомерных временных рядов, байесовский подход в сочетании с приемами имитационного статистического моделирования, продвинутые численные методы оптимизации. Вычислительная реализация описываемых в учебнике примеров основана на использовании статистических и эконометрических пакетов R, Stata, Eviews, GAUSS. Для студентов и аспирантов экономической и математической специализации, интересующихся продвинутыми эконометрическими методами и их приложениями в финансах, а также сотрудников аналитических служб банков и инвестиционных компаний.

Прикладная статистика, Исследование зависимостей, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1985.

   Данная книга является логическим продолжением справочного издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных», вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения.
Для статистиков, экономистов, социологов, программистов.

Прикладная статистика, Основы эконометрики, Том 2, Айвазян С.А., Мхитарян В.С., 2001.

   Содержание и стиль изложения в учебнике соответствуют принятым Министерством образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплине "Эконометрика". Представленные в учебнике методы и модели регрессионного анализа, анализа временных рядов и систем одновременных уравнений могут составить содержание двух семестровых курсов (по формуле 32 часа лекций и 32 часа упражнений каждый), один из которых ("Эконометрика-1") рекомендуется включать в учебные планы 3-го или 4-го года 1-й ступени высшего экономического образования (бакалавриата), а второй, более продвинутый ("Эконометрика-2"), — в учебные планы 1-го или 2-го года магистратуры (т.е. 5-го или 6-го года обучения).
В данном томе существенно используются обозначения, понятия и результаты 1-го тома данного издания ("Теория вероятностей и прикладная статистика"), однако возможно и его автономное усвоение.
Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и эконометрике.

Прикладная статистика, Основы эконометрики, Том 1, Айвазян С.А., Мхитарян В.С., 2001.

   Содержание и стиль изложения в учебнике соответствуют принятым Министерством образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплинам "Теория вероятностей", "Математическая статистика" и "Многомерные статистические методы" (или "Многомерный статистический анализ"). При этом первые две дисциплины входят в учебные планы 1-й ступени образования (бакалавриата), а третья может присутствовать (в зависимости от конкретного вуза) в учебных планах бакалавриата или магистратуры. Усвоение включенного в этот том материала предусматривает для каждой из упомянутых дисциплин общий объем аудиторных занятий, равный приблизительно 64 часам (32 часа лекций и 32 часа практических занятий). Изложение построено таким образом, чтобы добиться цельного (системного) восприятия всего блока эконометрических дисциплин, представленных в двух томах второго издания: упомянутые три дисциплины первого тома дополнены во втором томе широким набором моделей регрессионного анализа, методами и моделями анализа временных рядов и методами построения и анализа систем одновременных уравнений.
Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной статистике и эконометрике.

Прикладная статистика, классификации и снижение размерности, Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1989.

Книга логически завершает справочные издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных» (1983 г.) и «Прикладная статистика: Исследование зависимостей» (1985 г.). Рассматриваются задачи классификации объектов, снижения размерности Большое внимание уделяется разведочному статистическому анализ. Для специалистов, применяющих методы анализа данных

Прикладная статистика, исследование зависимостей, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1985.

Данная книга является логическим продолжением справочного издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных», вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. Для статистиков, экономистов, социологов, программистов.

Эконометрика-2, Продвинутый курс с приложениями в финансах, Учебник, Айвазян С.А., Фантаццини Д., 2014.

Продвинутый курс эконометрики охватывает ряд важнейших разделов дисциплины. В частности представлены методы и модели анализа многомерных временных рядов, последние достижения в области финансовой эконометрики (ко-пула-функции, методы управления финансовыми рисками). Для решения задач используется экономический инструментарий, включающий относительно недавно разработанные современные методы анализа многомерных временных рядов, байесовский подход в сочетании с приемами имитационного статистического моделирования, продвинутые численные методы оптимизации. Вычислительная реализация описываемых в учебнике примеров основана на использовании статистических и эконометрических пакетов R, Stata, Eviews, GAUSS. Для студентов и аспирантов экономической и математической специализации, интересующихся продвинутыми эконометрическими методами и их приложениями в финансах, а также сотрудников аналитических служб банков и инвестиционных компаний.

Прикладная статистика, Основы моделирования и первичная обработка данных, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1983

Книга посвящена методам предварительного статистического анализа данных и построения модели реального явления, характеризуемого этими данными. Приводятся сведения по теории вероятностей и математической статистике, освещаются вопросы программной реализации излагаемых методов. Для статистиков, экономистов, математиков и других специалистов, использующих методы статистической обработки данных.