В предлагаемом читателю пособии содержатся задачи самого различного уровня сложности - от типовых, которые приводятся с подробным решением, до задач повышенной сложности. Помимо обычных задач, которые можно решить “вручную”, подобрано большое количество задач, требующих использования каких-либо статистических пакетов. Даются задачи, развивающие навыки программирования в этих пакетах. Задачник охватывает все основные разделы по эконометрике вводного уровня: • оценивание линейных регрессионных моделей по методу наименьших квадратов (МНК); •теорема Гаусса-Маркова и свойства МНК-оценок; • построение доверительных интервалов для параметров этих моделей; • тестирование гипотез; • особенности оценивания линейных регрессионных моделей в условиях нарушения теоремы Гаусса—Маркова (случай мультиколлинеарности, гетероскедастичности и автокорреляции); • тесты на правильную функциональную форму модели (тест Рамсея и тест Бокса—Кокса). Помимо этого, пособие содержит задачи по темам, которые относятся к промежуточному уровню: • оценивание эконометрических моделей методом максимального правдоподобия (ММП); • тестирование гипотез при помощи трех классических тестов, связанных с методом максимального правдоподобия: тест отношения правдоподобия, тест множителей Лагранжа и тест Вальда; • модели бинарного выбора (logit- и probit-модели); • модели со случайными регрессорами; • элементы теории временных рядов (ARMA-процессы, тест Дики—Фуллера на стационарность временного ряда, GARCH-модели). Также в задачнике имеются два раздела продвинутого уровня: метод опорных векторов и Random Forest, и два вспомогательных раздела, которые содержат необходимые сведения по линейной алгебре и теории вероятностей.
V predlagaemom chitatelyu posobii soderzhatsya zadachi samogo razlichnogo urovnya slozhnosti - ot tipovykh, kotorye privodyatsya s podrobnym resheniem, do zadach povyshennoy slozhnosti. Pomimo obychnykh zadach, kotorye mozhno reshit vruchnuyu, podobrano bolshoe kolichestvo zadach, trebuyushchikh ispolzovaniya kakikh-libo statisticheskikh paketov. Dayutsya zadachi, razvivayushchie navyki programmirovaniya v etikh paketakh. Zadachnik okhvatyvaet vse osnovnye razdely po ekonometrike vvodnogo urovnya: otsenivanie lineynykh regressionnykh modeley po metodu naimenshikh kvadratov (MNK); teorema Gaussa-Markova i svoystva MNK-otsenok; postroenie doveritelnykh intervalov dlya parametrov etikh modeley; testirovanie gipotez; osobennosti otsenivaniya lineynykh regressionnykh modeley v usloviyakh narusheniya teoremy GaussaMarkova (sluchay multikollinearnosti, geteroskedastichnosti i avtokorrelyatsii); testy na pravilnuyu funktsionalnuyu formu modeli (test Ramseya i test BoksaKoksa). Pomimo etogo, posobie soderzhit zadachi po temam, kotorye otnosyatsya k promezhutochnomu urovnyu: otsenivanie ekonometricheskikh modeley metodom maksimalnogo pravdopodobiya (MMP); testirovanie gipotez pri pomoshchi trekh klassicheskikh testov, svyazannykh s metodom maksimalnogo pravdopodobiya: test otnosheniya pravdopodobiya, test mnozhiteley Lagranzha i test Valda; modeli binarnogo vybora (logit- i probit-modeli); modeli so sluchaynymi regressorami; elementy teorii vremennykh ryadov (ARMA-protsessy, test DikiFullera na statsionarnost vremennogo ryada, GARCH-modeli). Takzhe v zadachnike imeyutsya dva razdela prodvinutogo urovnya: metod opornykh vektorov i Random Forest, i dva vspomogatelnykh razdela, kotorye soderzhat neobkhodimye svedeniya po lineynoy algebre i teorii veroyatnostey.
Expected