|
01. Введение. О пособии
|
|
02. Парная регрессия и корреляция
|
|
03. Линейная модель парной регрессии и корреляции
|
|
04. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции
|
|
05. Множественная регрессия и корреляция
|
|
06. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии
|
|
07. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК
|
|
08. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии
|
|
09. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
|
|
10. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
|
|
11. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
|
|
12. Системы эконометрических уравнений
|
|
13. Структурная и приведенная формы модели
|
|
14. Проблема идентификации
|
|
15. Методы оценки параметров структурной формы модели
|
|
16. Временные ряды
|
|
17. Автокорреляция уровней временного ряда
|
|
18. Моделирование тенденции временного ряда
|
|
19. Моделирование сезонных колебаний
|
|
20. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
|
|
21. Дискретная случайная переменная
|
|
22. Математическое ожидание дискретной случайной величины
|
|
23. Математические ожидания функций дискретных случайных переменных
|
|
24. Правила расчета математического ожидания
|
|
25. Теоретическая дисперсия дискретной случайной переменной
|
|
26. Вероятность в случае непрерывной случайной величины
|
|
27. Постоянная и случайная составляющие случайной переменной
|
|
28. Способы оценивания и оценки
|
|
29. Оценки как случайные величины
|
|
30. Несмещенность
|
|
31. Эффективность
|
|
32. Противоречия между несмещенностью и минимальной дисперсией
|
|
33. Влияние увеличения размера выборки на точность оценок
|
|
34. Состоятельность
|
|
35. Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости
|
|
37. Значения статистик Дарбина-Уотсона При 5%-ном уровне значимости
|
