Конспект Андрея Костырки лекций Г.Г. Канторовича (2011-2012)
AR(p). ARMA(p, q). Слабая стационарность. ACF. Случайное блуждание (Random Walk). Случайное блуждание со сносом (Drifted Random Walk). Работа Нельсона и Канга о кажущихся трендах (spurious trend) и кажущихся зависимостях. Распределение Дики — Фуллера.
Пропущенные переменные (omitted variables). Незначимые переменные (irrelevant variables). Неправильная функциональная форма.
Тесты на автокорреляцию. Процедура Кокрейна — Оркутта. LM-тест Бройша — Годфри. Ошибка спецификации.
Автокорреляция.
Тестирование на гетероскедастичность. Тест Парка. Тест Глейзера. Тест Уайта. Тест Бройша — Пагана. Тест Голдфелда — Квандта.
Гетероскедастичность. Свойства МНК-оценок при гетероскедастичности. Взвешенный МНК. Обобщённый МНК. Теорема Айткена.
Способы преодоления мультиколлинеарности: переход к логарифмам, yчет априорной информации о модели, ridge regression, метод главных компонент. Понятие гетероскедастичности.
Мультиколлинеарность. Причины мультиколлинеарности. Теоретическая (perfect) и квази- (imperfect) мультиколлинеарность. Метод вспомогательных регрессий. Свойство плохой обусловленности. Коэффициент вздутия инфляции (VIF, variance inflation factor).
Метод максимального правдоподобия. ЦПТ Ляпунова. ЦПТ Линдеберга — Феллера.
Метод инструментальных переменных. Обобщенный метод инструментальных переменных. Двухшаговый метод наименьших квадратов (2SLS).
Теорема Гаусса — Маркова для стохастических регрессоров (продолжение). Условие экзогенности. Условие предопределённости. Теория перманентного дохода. Метод инструментальных переменных.
Стохастические регрессоры. Условное математическое ожидание и его свойства. Условная дисперсия и условная ковариация, их свойства. Теорема Гаусса — Маркова для стохастических регрессоров.
Дамми-переменные. Дифференциация в трудовой карьере (по диплому, по трудовому стажу, по расе). Ошибка дамми-переменных. Тест Чоу. Сезонность и сезонные данные.
Экспоненциально убывающая функция спроса. Эластичность спроса по цене. The Box-Cox transformation. Zarembka scaling. Модели в обратных переменных. Закон Энгеля. Кривая Филлипса. Полиномиальная регрессия. Уравнение Минцера.
Нормальный вектор. Проверка гипотез: о значимости признаков (всех и части), об адекватности регрессии. Проверка общей линейной гипотезы.
Множественная регрессия. Теорема Гаусса — Маркова для множественной регрессии.
P-значение. Проверка гипотез о значимости коэффициентов. Пример в excel. Коэффициент R2. Тест адекватности регрессии.
F-отношение. Распределение Фишера. Дисперсионный анализ (ANOVA). Выборочный коэффициент корреляции. Регрессия без свободного члена. Переход к центрированным и нормированным переменным.
Вопрос о состоятельности оценок МНК. Классическая линейная регрессия. Доверительные интервалы и проверка гипотез.
Свойства оценок МНК. Теорема Гаусса — Маркова.
Диаграмма рассеяния. Регрессия. МНК. Система нормальных уравнений МНК. Свойства коэффициентов. Геометрическая интерпретация.
Что такое эконометрика и где она используется. Типы данных. Примеры открытых баз данных. Этапы эконометрического исследования. Модель. Методы оценивания. Тестирование оцененной модели. Статистические пакеты.