Tytuł: | Wprowadzenie do ekonometrii | Autor: | Wprowadzenie do ekonometrii | ISBN: | 978-83-264-3191-3 | Ilość stron: | 408 | Data wydania: | 01/2014 (wydanie 2) | Format: | 176 x 250 mm | Wydawnictwo: | Wolters Kluwer | Cena: | 59.00zł |
Ekonometria jest nauką, która pokazuje, jak używać analizy danych w celu lepszego zrozumienia problemów ekonomicznych. Pozwala w dyskusjach ekonomicznych opierać się na faktach i logicznych wnioskach.
Jeśli chcesz wiedzieć: • jak bardzo zmiana stóp procentowych wpłynie na kurs waluty, • o ile więcej osób będzie wybierać transport publiczny, gdy ceny paliwa wzrosną • jak bardzo ceny, mieszkań zależą od perspektyw lokalnego rynku pracy, zapoznaj się z treścią niniejszej książki. Wprowadzi Cię ona w tę trudną i fascynującą dziedzinę wiedzy
Autor w przystępny i kompleksowy sposób omawia nie tylko podstawy ekonometrii, tj. modele regresji prostej i wielorakiej czy analizę szeregów czasowych, lecz także tematyką bardziej zaawansowaną, tj. modele danych panelowych, wykorzystanie metody zmiennych instrumentalnych, modele zmiennej jakościowej czy ekonometrię bayesowską.
Jest to podręcznik zarówno dla studentów korzystających z ekonometrii wyłącznie jako narzędzia do analizy danych, jak i dla osób specjalizujących się w tej dziedzinie.
Spis treści:
Rozdział 1. Przegląd podręcznika 1.1. Znaczenie ekonometrii 1.2. Typy danych ekonomicznych 1.3. Praca z danymi: metody graficzne 1.4. Praca z danymi: statystyki opisowe 1.5. Podsumowanie Ćwiczenia
Rozdział 2. Nieformalne wprowadzenie do regresji 2.1. Wprowadzenie 2.2. Model regresji prostej 2.3. Model regresji wielorakiej 2.4. Podsumowanie Ćwiczenia
Rozdział 3. Model regresji prostej 3.1. Wprowadzenie 3.2. Przegląd podstawowych pojęć z rachunku prawdopodobieństwa w kontekście modelu regresji 3.3. Założenia klasycznego modelu regresji 3.4. Własności estymatora metody najmniejszych kwadratów parametru ß 3.5. Konstrukcja przedziału ufności dla ß 3.6. Weryfikowanie hipotez dla parametru ß 3.7. Postępowanie w przypadku nieznanej wariancji ?2 3.8. Podsumowanie Ćwiczenia Dodatek 1. Dowód Twierdzenia Gaussa-Markowa Dodatek 2. Asymptotyczna teoria w modelu regresji prostej
Rozdział 4. Model regresji wielorakiej 4.1. Wprowadzenie 4.2. Podstawy modelu regresji wielorakiej 4.3. Wybór zmiennych objaśniających 4.4. Weryfikowanie hipotez w modelu regresji wielorakiej 4.5. Wybór postaci funkcyjnej w modelu regresji wielorakiej 4.6. Podsumowanie Ćwiczenia Dodatek. Testy Walda i mnożników Lagrange'a
Rozdział 5. Model regresji wielorakiej: osłabienie założeń modelu klasycznego 5.1. Wprowadzenie 5.2. Podstawy teoretyczne 5.3. Heteroskedastyczność 5.4. Autokorelacja w modelu regresji 5.5. Metoda zmiennych instrumentalnych 5.6. Podsumowanie Ćwiczenia Dodatek. Asymptotyczna teoria w metodzie OLS i zmiennych instrumentalnych
Rozdział 6. Jednowymiarowa analiza szeregów czasowych 6.1. Wprowadzenie 6.2. Notacja w analizie szeregów czasowych 6.3. Trend w szeregach czasowych 6.4. Funkcja autokorelacji 6.5. Model autoregresji 6.6. Stacjonarność 6.7. Modelowanie zmienności 6.8. Podsumowanie Ćwiczenia Dodatek. Modele MA i ARMA
Rozdział 7. Szeregi czasowe i regresja 7.1. Wprowadzenie 7.2. Regresja, w przypadku gdy X i Y są stacjonarnymi szeregami czasowymi 7.3. Regresja, w przypadku gdy X i Y zawierają pierwiastek jednostkowy 7.4. Regresja, w przypadku gdy szeregi Y i X zawierają pierwiastek jednostkowy, ale NIE są skointegrowane 7.5. Przyczynowość w sensie Grangera 7.6. Model autoregresji wektorowej 7.7. Podsumowanie Ćwiczenia Dodatek. Teoria prognozowania
Rozdział 8. Modele dla danych panelowych 8.1. Wprowadzenie 8.2. Model uogólniony 8.3. Modele z efektami jednostkowymi 8.4. Podsumowanie Ćwiczenia
Rozdział 9. Modele zmiennych jakościowej i uciętej 9.1. Wprowadzenie 9.2. Modele zmiennej jakościowej 9.3. Modele zmiennej uciętej 9.4. Podsumowanie Ćwiczenia
Rozdział 10. Ekonometria bayesowska 10.1. Przegląd ekonometrii bayesowskiej 10.2. Liniowy model regresji z naturalnie sprzężonym rozkładem a priori i pojedynczą zmienną objaśniającą 10.3. Podsumowanie Ćwiczenia Dodatek. Analiza bayesowska modelu regresji prostej z nieznaną wariancją Dodatek A. Podstawy matematyki Dodatek B. Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dodatek C. Podstawowe pojęcia z zakresu asymptotycznej teorii Dodatek D. Tworzenie projektu empirycznego
Tablice statystyczne Tabela 1. Obszar pod krzywą gęstości rozkładu normalnego standardowego Pr(0 < Z < z) Tabela 2. Obszar pod krzywą gęstości rozkładu t-Studenta dla różnych stopni swobody i Pr(Z > z) = ? Tabela 3. Percentyle rozkładu chi-kwadrat Tabela 4a. Obszar pod krzywą gęstości rozkładu F dla różnych stopni swobody v1 i v2 Pr (Z > z) = 0,05 Tabela 4b. Obszar pod krzywą gęstości rozkładu F dla różnych stopni swobody v1 i v2, Pr(Z > z) = 0,01
Wprowadzenie do ekonometrii --- Pozycja niedostępna.---
|