эконометрика

Основы эконометрического моделирования, Бабешко Л.О., 2006.

   В пособие включены классические регрессионные модели (линейные и нелинейные), обобщенные регрессионные модели, регрессионные модели с фиктивными переменными, регрессионные модели с распределенными лагами, авторегрессионные модели, системы одновременных уравнений. Приводится подробное описание этапов построения эконометрических моделей, принципов составления спецификации, алгоритмов оценки параметров и проверки адекватности. В качестве примеров и упражнений используются известные модели макро- и микроэкономики. Рассматриваются вопросы анализа временных рядов: описание характерных особенностей ряда: подбор статистической модели, описывающей временной ряд; прогноз будущих значений ряда на основе прошлых наблюдений. Каждый раздел пособия состоит из теоретических основ, нескольких подробно разобранных примеров, упражнений для самостоятельной работы, тестов для самопроверки усвоения материала. Часть упражнений предназначена для работы с Excel.
Пособие написано на основе пятилетнего опыта преподавания дисциплин «Эконометрика» и «Эконометрическое моделирование» в Финансовой академии при Правительстве РФ и предназначено для студентов, магистрантов и аспирантов, обучающихся по специальностям финансово-экономического направления.

Эконометрические оценки, Арьков В.Ю., 2021.
     
   Каждое новое название грозит заказчику повышением стоимости услуг: статистика, математическая экономика, эконометрика, бизнес-аналитика, наука о данных, машинное обучение... Все перечисленные технологии используют метод наименьших квадратов (классический регрессионный анализ), который мы и будем рассматривать — в самых разных видах. Нас ожидает парная и множественная, линейная и нелинейная регрессия, разное количество входов и выходов модели, учёт качественных и количественных признаков.

Введение в анализ временных рядов, Артамонов Н.В., Ивин Е.А., Курбацкий А.Н., 2021.

   Настоящее учебное пособие представляет собой справочник по базовым разделам эконометрики временных рядов. Пособие написано на основе лекций и семинаров, которые авторы проводили в Московской школе экономике МГУ, ВШЭ и в МГИМО со студентами в рамках курса “Введение в анализ временных рядов” в 2016-2020 учебных годах. В каждой главе приводятся основные определения, факты, примеры, а в конце книги размещены задачи для самостоятельного решения.
Книга адресована студентам и аспирантам социальных и экономических специальностей, а также преподавателям.

Эконометрика шаг за шагом, Аистов А.В., Максимов А.Г., 2006.

   В пособии отражены основные идеи и методы эконометрического анализа- Отсутствие сложных к громоздких математических выкладок позволяет сконцентрировать внимание на понимании обшей методологии применения инструментария эконометрики.
Для студентов экономических вузов и специалистов, занимающихся вопросами решения задач эконометрического характера.

Многомерный статистический анализ, Учебное пособие, Дронов С.В., 2002.

Учебное пособие создано на основе опыта преподавания автором курсов многомерного статистического анализа и эконометрики. Содержит материалы по дискриминантному, факторному, регрессионному анализу, анализу соответствий и теории временных рядов. Изложены подходы к задачам многомерного шкалирования и некоторым другим задачам многомерной статистики.

Сборник задач к начальному курсу эконометрики, Катышев П.К., Магнус Я.Р., Пересецкий А.А., Головань С.В., 2007.

   Книга содержит подробные решения задач и упражнений по эконометрике из 7, 8-го изданий учебника: Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.Л. Эконометрика. Начальный курс (М.: Дело, 2005, 2007). В книге приведены также условия задач, поэтому она может использоваться не только в комплекте с указанным базовым учебником, но также с любым другим учебником по эконометрике. Книга является первым изданием подобного типа на русском языке.
В новом издании значительно увеличилось количество задач, появились главы, соответствующие новым главам в учебнике, в частности, «Панельные данные». Включены упражнения с реальными данными, доступными для читателя на web-сайте книги.
В первую очередь книга будет полезна студентам и аспирантам, изучающим эконометрику, а также преподавателям эконометрики и специалистам по прикладной экономике и финансам.

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.

Эконометрика, Учебник для студентов вузов, Кремер Н.Ш., Путко Б.А., 2010.

В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений, моделям с панельными данными. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. Для студентов, бакалавров и магистров экономических направлений и специальностей вузов, аспирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам, лиц, обучающихся по программам МВА, второго высшего образования и проходящих профессиональную переподготовку или повышение квалификации.