эконометрика

Эконометрика, Белько И.В., Криштапович Е.Л., 2011.

Содержит теоретический материал по основным темам курса эконометрики, изложение которого направлено па то, чтобы обеспечить понимание каждого этапа эконометрического анализа, моделирования и прогнозирования. Включает типовые примеры и задачи с использованием Microsoft Office Excel, а также тесты и задания для самоконтроля. Материал практикума не требует высокого уровня математической подготовки, для его освоения достаточно знания базового курса теории вероятностей и математической статистики. Для студентов, аспирантов и преподавателей экономических специальностей вузов, а также слушателей системы повышения квалификации.

Введение в эконометрику, Доугерти К., 1999.
 
Книга Кристофера Доугерти — один из самых популярных на Западе вводных учебников эконометрики для студентов-экономистов. Курс эконометрики занимает важное место в современных программах экономических вузов во всем мире наряду с такими предметами, как микроэкономика, макроэкономика, финансовый анализ. Эконометрические методы необходимо знать и ученому, и преподавателю, и практику. Без них нельзя построить сколько-нибудь надежного прогноза, а значит, под вопросом и успех в банковском деле, финансах, бизнесе. Популярный учебник по эконометрике издается в России впервые. Актуальность его появления на российском книжном рынке связана с острым дефицитом книг по эконометрике. Книгу отличает доступность изложения и вместе с тем высокий научный уровень освещения основных современных идей и методов эконометрики. Книга может быть рекомендована в качестве базового учебника для студентов экономических специальностей, изучающих курс эконометрики. Ее можно также рекомендовать для самостоятельного ознакомления с этой дисциплиной. Работа может оказаться весьма полезной и при решении широкого круга прикладных проблем, с которыми читатель сталкивается в практической работе.

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.

Построение регрессионных эконометрических моделей, Воскобойников Ю. Е., 2014.

Учебное пособие содержит основные теоретические положения по следующим разделам эконометрики: эконометрические модели и эконометрическое моделирование, парный и множественный регрессионный анализ. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в табличном процессоре Excel. Пособие содержит большое число примеров и копий фрагментов документов Excel, которые позволят студентам не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать Excel при выполнении курсовых и дипломных работ. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям 080200.62 «Менеджмент», 080100.62 «Экономика», а также магистрантов и аспирантов соответствующих специальностей.

Учебник по дисциплине эконометрика, Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю., 2002.

2.2.2. Свойства оценок МНК.
Рассмотрим основные условия, при которых оценки коэффициентов линейной эконометрической модели, во-первых, могут быть в принципе найдены, а, во-вторых, их "качество" будет "достаточно высоким", что является определенным свидетельством и достаточного качества построенной модели.
Как было отмечено в разделе 1.5, "качество" оценок, их свойства тесно связаны со "статистической" трактовкой исходных данных и, в первую очередь, независимых переменных. Рассмотрим сначала случай, когда измеренные (наблюдаемые) значения независимых факторов трактуются как детерминированные (неслучайные) величины.

Эконометрика, практикум, 3-е издание, Валентинов В.А., 2010.

Практикум составлен на основании учебника (В. А. Валентинов) и электронного модульного мультимедийного обучающего комплекса Есоn3. В нем рассматриваются модели прогнозирования экономических процессов при условии соблюдения и нарушения предпосылок метода наименьших квадратов. Раскрываются свойства экономических объектов и их воспроизведение с помощью математических моделей. Отражены методы определения оценок параметров модели с использованием метода наименьших квадратов, обобщенного метода наименьших квадратов, двухшагового метода наименьших квадратов и косвенного метода наименьших квадратов.

По каждой лабораторной работе приведены целевые установки, вопросы для самостоятельной подготовки, даны задания четырех уровней сложности, приведены примеры решения задачи, даны варианты выполнения самостоятельной работы студентов, даны дополнительные задания, приведены биографии ведущих ученых в области эконометрики, приведены примеры выполнения расчетов с помощью пакетов прикладных программ, дан список рекомендованной литературы. Для студентов специальностей «Прикладная информатика в экономике», «Бухгалтерский учет и аудит» и других экономических специальностей.

Эконометрика, введение в регрессионный анализ временных рядов, Носко В.П., 2002.

Глава 1. Особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных.

Как уже было указано во Введении, в начальных курсах эконометрики первоочередное внимание уделяется статистическим выводам в рамках классической нормальной линейной модели наблюдений в которой предполагается, что значения объясняющих переменных хt1,х,t2, ...,xtp, t=1,2, ..., n , фиксированы, а случайные составляющие Е1, E2, ..., E11. ("ошибки") являются независимыми случайными величинами, имеющими одинаковое нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием и конечной дисперсией (такие предположения об ошибках мы называем "стандартными"). Далее анализируются последствия различного типа нарушений таких предположений об ошибках и рассматриваются методы коррекции статистических выводов о коэффициентах модели при наличии соответствующих нарушений стандартных предположений.

Сборник задач по эконометрике, учебное пособие для студентов экономических вузов, Дорохина Е.Ю., Преснякова Л.Ф., Тихомиров Н.П., 2003.

Сборник задач подготовлен по учебной дисциплине «Эконометрика». Базовыми учебниками, структура и содержание которых взяты за основу сборника, послужили: «Эконометрика» (Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю., М.: Экзамен, 2003), «Прикладная статистика и основы эконометрики» (Айвазян С.А., Мхитарян B.C., М.: ЮНИТИ, 1998), «Эко-нометрические методы» (Джонстон Дж., М.: Статистика), «Econometric analysis» (Green W.H. Macmillan Publishing Company, №7, 2000).
В сборнике представлены такие темы, как «Проблемы построения эконометрической модели», «Методы оценки параметров линейных эконометрических моделей», «Линейные модели временных рядов», «Модели финансовой эконометрики» и др.

Предназначен для студентов экономико-математических специальностей. Сборник может оказаться полезным аспирантам и преподавателям, а также руководителям и специалистам предприятий, особенно при прогнозировании и принятии стратегических решений.