Пособие состоит из двух самостоятельных разделов

Вид материалаДокументы

Содержание


Estimation and Inference in Econometrics
II. Метод максимального правдоподобия в эконометрии 52
Использованная литература 108
I. Некоторые эконометрические методы Функциональная форма регрессионной модели
Тестирование правильности спецификации регрессионной модели
Линейные и нелинейные модели
Выбор между альтернативными функциональными формами
Фиктивные переменные как регрессоры
D — индикатор условия A (D
Использование фиктивных переменных для проверки однородности наблюдений и прогнозирования
Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами
Спектральный анализ и регрессия
Модели с качественной зависимой переменной
Модели с бинарной зависимой переменной
Модель выбора. Пробит и логит
Рис. 3 2. Нормальное распределение. Модель с нормально распределенным отклонением называют пробит
Оценка качества модели и проверка гипотез
Множественные модели с качественными зависимыми переменными
Динамическая спецификация регрессионной модели
Модель распределенного лага
...
Полное содержание
Подобный материал:
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   22


Введение

Данное пособие появилось как результат факультатива и спецкурса, прочитанных автором для студентов экономического факультета Новосибирского университета в 1996 г. Пособие состоит из двух самостоятельных разделов.

Раздел I основан на факультативе “Некоторые эконометрические методы” (совместно с Н. Ибрагимовым). Факультатив предназначался в основном для студентов 2-го курса, которые только начинали слушать вводный курс эконометрии. Поэтому для понимания раздела не требуется серьезного знакомства с эконометрической теорией. Исключение составляют дополнительные параграфы, посвященные популярной в настоящее время теме единичных корней и коинтеграции.

Раздел II представляет собой переработанный материал спецкурса “Метод максимального правдоподобия в эконометрии”. Это цельный продвинутый курс, рассчитанный на студентов, хорошо знакомых с классическими эконометрическими методами. Метод максимального правдоподобия составляет теоретическую основу большей части эконометрии. Знание его необходимо для понимания современной экономической литературы. В этом пособии продемонстрировано применение ММП к некоторым базовым видам моделей, что позволяет познакомиться с возможностями метода и научиться основным приемам. Главное внимание уделено теории тестирования и методов оценивания. Полученные навыки должны помочь, если такая необходимость возникнет в ходе исследований, самостоятельно разрабатывать методы оценивания и тестирования для моделей других видов.

Основой для изложения метода максимального правдоподобия и его применений послужила книга R. Davidson & J.G. MacKinnon, Estimation and Inference in Econometrics. Многие подходы и обозначения совпадают. Данное пособие, однако, не является простым переложением этой книги. Книга Дэвидсона и Мак-Киннона предназначена для изучения курса эконометрии в целом, а пособие делает акцент именно на одном этом методе. Кроме того, при написании пособия использованы другие учебники и оригинальные статьи из научных журналов. Поэтому рассматривается ряд тем и методов, которые отсутствуют у Дэвидсона и Мак-Киннона. Материал изложен так, как это было удобнее с точки зрения целей данного пособия. Доказательства основных свойств оценок ММП (со­сто­ятель­нос­ти, асимптотической эффективности и асимптотической нормальности) не приводятся. Их можно найти в учебниках по математической статистике.

Хотя второй раздел ни в коем случае не претендует на математическую строгость, однако является гораздо менее простым, чем первый раздел. Широко используется аппарат матричной алгебры и матричного анализа. Используемые правила матричных операций особо выделены в тексте раздела.

В целом пособие дополняет имеющуюся на русском языке литературу по эконометрическим методам.

Оглавление



I. Некоторые эконометрические методы 7

Функциональная форма регрессионной модели 8
  • Тестирование правильности спецификации регрессионной модели 8
  • Линейные и нелинейные модели 9
  • Выбор между альтернативными функциональными формами 13

Фиктивные переменные как регрессоры 15
  • Общие соображения 15
  • Использование фиктивных переменных для проверки однородности наблюдений и прогнозирования 17
  • Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами 19
  • Спектральный анализ и регрессия 21

Модели с качественной зависимой переменной 22
  • Модели с бинарной зависимой переменной 22
  • Модель выбора. Пробит и логит 23
  • Оценка качества модели и проверка гипотез 24
  • Множественные модели с качественными зависимыми переменными 26

Динамическая спецификация регрессионной модели 27
  • Модель распределенного лага 28
  • Динамические регрессионные модели. Авторегрессионная модель с распределенным лагом 30

Интегрированные процессы, ложная регрессия и коинтеграция 33
  • Стационарные и нестационарные случайные процессы. 33
  • Ложная регрессия 35
  • Тестирование стационарности 38
  • Коинтеграция. Регрессии с интегрированными переменными 43
  • Оценивание коинтеграционной регрессии: подход Энгла-Грейнджера 45
  • Коинтеграция в динамических системах: подход Йохансена 46
  • Литература по единичным корням и коинтеграции 50

II. Метод максимального правдоподобия в эконометрии 52

Базовые понятия 53

Характеристика ММП. 57

Связь ММП с МНК. Квази-МП методы. 58

Связь гессиана и матрицы вкладов в градиент с информационной матрицей 59
  • Гессиан и информационная матрица 59
  • Матрица вкладов в градиент и информационная матрица 60
  • Вычисление информационной матрицы 61

Распределение градиента и оценок максимального правдоподобия 62
  • Асимптотическое распределение градиента и оценок максимального правдоподобия 62
  • Выборочная оценка распределения градиента и оценок максимального правдоподобия 63

Численные методы нахождения оценок максимального правдоподобия 65

ММП и проверка гипотез 67
  • Асимптотическое распределение и аcимптотическая эквивалентность трех классических статистик 67
  • Соотношения между статистиками 71

Модели с дискретной зависимой переменной 73
  • Модели с бинарной зависимой переменной (логит и пробит) 73
  • Пуассонова регрессия 76

Обобщенный метод наименьших квадратов 77

Регрессии с неодинаковой дисперсией и тестирование гетероскедастичности 80
  • Взвешенный метод наименьших квадратов 80
  • Проверка гипотезы о наличии гетероскедастичности известного вида 80
  • Регрессия с мультипликативной гетероскедастичностью 82

Нелинейная регрессия. Метод Гаусса-Ньютона 83

Оценивание регрессии с AR-ошибкой 84
  • Нелинейная регрессия с пропущенным первым наблюдением 85
  • Оценивание регрессии с AR(1)-ошибкой полным методом максимального правдоподобия 85

Регрессия с MA-ошибкой 87
  • Оценивание регрессия с MA(1)-процессом в ошибке полным методом максимального правдоподобия 87
  • Оценивание регрессии с MA-ошибкой нелинейным МНК 88

Регрессия с ARCH-процессом в ошибке 89

Якобиан преобразования плотности распределения в функции правдоподобия 93
  • Функция правдоподобия модели типа e = f (Y,q 1) 93
  • Преобразование зависимой переменной. Модель Бокса-Кокса 94

Тест на нормальность 95

Регрессия с ошибками во всех переменных 97

Внешне не связанные регрессионные уравнения 99

Системы одновременных уравнений 103
  • FIML 104
  • LIML 106

Использованная литература 108

Предметный указатель 110