Тема 3. Модель множественной регрессии

Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии. Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Статистические свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Проверка статистических гипотез (t-критерий). Проверка статистических гипотез (F-критерий).

Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии

Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные. Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных. Спецификация модели. Объединение статистических выборок, тест Чоу. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

Тема 5. Обобщения множественной регрессии

Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность. Корреляция по времени, авторегрессия.

Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях

Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Автокорреляция уровней ряда. Виды моделей регрессии временных рядов. Метод отклонений от тренда. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона. Модель с распределенным лагом. Модели авторегрессии.

Темы практических занятий

Тема 2. Модель парной регрессии

Построение линейного уравнения парной регрессии. Метод наименьших квадратов оценки для параметров линейного уравнения парной регрессии.

Криволинейные уравнения парной регрессии. Нормальная система метода наименьших квадратов оценки параметров.

Оценка дисперсии ошибок. Критерий Стьюдента для проверки гипотез.

Коэффициент детерминации. F-статистика для проверки гипотез. Оценка параметров методом максимального правдоподобия.

Тема 3. Модель множественной регрессии

Классическая линейная модель множественной регрессии. Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов.

Статистические свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии.

Проверка статистических гипотез (t-критерий и F-критерий).

Нелинейные модели множественной регрессии. Оценка параметров методом наименьших квадратов.

Тема 5. Обобщения множественной регрессии

1. Стохастические регрессоры.

2. Обобщенный метод наименьших квадратов.

3. Гетероскедастичность. Корреляция по времени, авторегрессия.

Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях

1. Показатели изменения уровней временного ряда.

2. Виды трендовых моделей временных рядов.

3. Оценка параметров трендовых моделей временных рядов различными методами.