Курс лекций - Красноярск: СФУ. - 194с.
Содержание:
Системы регрессионных уравнений.
Невзаимозависимые системы.
Взаимозависимые или одновременные уравнения.
Оценка параметров отдельного уравнения.
Оценка параметров системы идентифицированных уравнений.
Динамические регрессионные модели.
Модель распределенного лага.
Авторегрессионная модель с распределенным лагом.
Модели частичного приспособления, адаптивных ожиданий и исправления ошибок.
Интегрированные процессы, ложная регрессия и коинтеграция.
Критерии проверки стационарности.
Концепция коинтеграции.
Векторная авторегрессия.
Модели дискретного выбора.
Панельные данные.
Объединения по времени независимых одномерных (псевдопанельных) данных.
Панельные данные.
Базовая модель панельных данных.
Модель с фиксированными эффектами.
Модель со случайными эффектами.
Качество подгонки и выбор наиболее адекватной модели.
Содержание:
Системы регрессионных уравнений.
Невзаимозависимые системы.
Взаимозависимые или одновременные уравнения.
Оценка параметров отдельного уравнения.
Оценка параметров системы идентифицированных уравнений.
Динамические регрессионные модели.
Модель распределенного лага.
Авторегрессионная модель с распределенным лагом.
Модели частичного приспособления, адаптивных ожиданий и исправления ошибок.
Интегрированные процессы, ложная регрессия и коинтеграция.
Критерии проверки стационарности.
Концепция коинтеграции.
Векторная авторегрессия.
Модели дискретного выбора.
Панельные данные.
Объединения по времени независимых одномерных (псевдопанельных) данных.
Панельные данные.
Базовая модель панельных данных.
Модель с фиксированными эффектами.
Модель со случайными эффектами.
Качество подгонки и выбор наиболее адекватной модели.