Джонстон Дж. Эконометрические методы

М.: Статистика, 1980. — 444 с.Книга представляет собой систематическое руководство по эконометрическим методам. Читатель найдет в ней почти все наиболее важные результаты, полученные в теоретической эконометрии. Книга представляет интерес для преподавателей, аспирантов и студентов экономических вузов, а также для практических работников, занятых решением конкретных экономических проблем.Предисловие к русскому изданию.
Предисловие ко второму изданию.
Природа эконометрии.
Взаимосвязи между переменными.
Экономические модели.
Пример простой макромодели.
Роль эконометрического исследования.
Линейная модель с двумя переменными.
Предположения.
Оценки наименьших квадратов.
Коэффициент корреляции.
Дисперсионный анализ в регрессии.
Прогноз.
Обобщения линейной модели с двумя переменными.
Нелинейные соотношения между двумя переменными.
Соотношения между тремя переменными.
Подгонка плоскости регрессии.
Коэффициент множественной корреляции.
Коэффициенты частной корреляции.
Сводка вычислении для случая трех переменных.
Элементы матричной алгебры.
Матрицы.
Определители.
Разбиение матриц.
Линейная зависимость, ранг матрицы, решение системы однородных линейных уравнений.
Характеристические (собственные) значения и векторы.
Квадратичные формы и положительно определенные матрицы.
Дифференциальное исчисление в матричных обозначениях.
Общая линейная модель.
Предположения.
Оценивание методом наименьших квадратов.
Матрица корреляций, частные коэффициенты корреляции и коэффициенты регрессии.
Проверка значимости и доверительные интервалы.
Прогнозирование.
Линейные ограничения.
Мультиколлинеарность.
Ошибки спецификации.
Расширение общей линейной модели.
Фиктивные переменные.
Корректировка сезонных колебаний.
Ковариационный анализ.
Обобщенный метод наименьших квадратов.
Обобщенные оценки наименьших квадратов Эйткена.
Прогноз.
Гетероскедастичиость возмущений.
Чистые и смешанные оценки.
Группировка наблюдений.
Группировка уравнений.
Автокорреляция.
Природа автокорреляции.
Последствия, вызываемые автокорреляцией возмущений.
Обычная проверка существования автокорреляции.
Предложенная Тейлом процедура BLUS.
Оценивание.
Прогноз.
Стохастические объясняющие Переменные, инструментальные переменные и ошибки в переменных.
Определения.
Стохастические объясняющие переменные.
Инструментальные переменные.
Ошибки в переменных.
Лаговые переменные.
Лаги в объясняющих переменных.
Лаги зависимой переменной.
Методы оценивания.
Другие многомерные методы.
Главные компоненты.
Канонические корреляции.
Дискриминантный анализ.
Одновременные уравнения. Методы идентификации.
Системы одновременных уравнений.
Проблемы идентификации.
Ограничения на структурные параметры.
Ограничения на дисперсии и ковариации.
Приложение. Замена переменных в функции плотности.
Одновременные уравнения. Методы оценивания.
Рекурсивные системы.
Оценки двухшагового метода наименьших квадратов.
Оценки ограниченной информации (метод наименьшего дисперсионного отношения).
Оценки класса k.
Двухшаговый метод наименьших квадратов и главные компоненты.
Трехшаговый метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия с полной информацией.
Прогноз и совместные доверительные интервалы.
Применение метода Монте-Карло.
Приложение.
Именной указатель.
Предметный указатель.