Дружелюбная эконометрика

Учебник подготовлен с использованием данных, предоставленных Департаментом экономической политики и развития города Москвы (https://ehd.moscow/)

 

Оглавление

• Предисловие

• Предисловие для преподавателей

• Глава 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна

  • 1.1. Чем занимаются эконометристы

  • 1.2. Корреляция и причинно-следственная связь: некоторые подводные камни

  • 1.3. Типы данных, используемых в эконометрике

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 2. Парная регрессия

  • 2.1. Предварительные замечания

  • 2.2. Метод наименьших квадратов

  • 2.3. Классическая линейная модель парной регрессии

  • 2.4. Свойства МНК-оценок

  • 2.5. Тестирование гипотез и построение доверительных интервалов

  • 2.6. Прогнозирование

  • 2.7. Заключение

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 3. Множественная регрессия: основы

  • 3.1. Почему не стоит ограничиваться парной регрессией

  • 3.2. Классическая линейная модель множественной регрессии

  • 3.3. Векторно-матричная форма записи и некоторые доказательства

  • 3.4. Степень соответствия модели данным

  • 3.5. Тестирование гипотез и построение доверительных интервалов

  • 3.6. Тест на линейное ограничение общего вида

  • 3.7. Обобщающий пример

  • Задания для самостоятельного решения

  • Приложение 3.А. таблицы распределения Стьюдента и Фишера

• Глава 4. Множественная регрессия: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, нелинейные модели

  • 4.1. Мультиколлинеарность

  • 4.2. Фиктивные переменные

  • 4.3. Нелинейные модели

  • 4.4. Обобщающий пример

  • 4.5. Рекомендации по оформлению результатов эконометрических расчетов

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 5. Гетероскедастичность, обобщенная линейная модель

  • 5.1. Гетероскедастичность: определение и последствия

  • 5.2. Состоятельные в условиях гетероскедастичности стандартные ошибки

  • 5.3. Взвешенный метод наименьших квадратов

  • 5.4. Выявление гетероскедастичности

  • 5.5. Обобщенная линейная модель и обобщенный МНК

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 6. Модель со стохастическими регрессорами и асимптотический подход в эконометрике

  • 6.1. Некоторые важные результаты математической статистики

  • 6.2. Линейная регрессионная модель со стохастическими регрессорами

  • 6.3. Состоятельность МНК-оценок

  • 6.4. Асимптотическая нормальность МНК-оценок

  • 6.5. Тестирование гипотез и построение доверительных интервалов

  • Задания для самостоятельного решения

  • Приложение 6.А. Состоятельная в условиях гетероскедастичности стандартная ошибка оценки коэффициента: доказательство состоятельности

  • Приложение 6.Б. Дельта-метод

  • Приложение 6.В. Таблицы стандартного нормального распределения и распределения Хи-квадрат

• Глава 7. Проблемы спецификации уравнения регрессии

  • 7.1. Эндогенность из-за пропуска существенной переменной

  • 7.2. Эндогенность из-за выбора неверной функциональной формы связи

  • 7.3. Эндогенность из-за двусторонней причинно-следственной связи

  • 7.4. Эндогенность из-за ошибок измерения

  • 7.5. Другие (помимо эндогенности) потенциальные угрозы обоснованности выводов эконометрического исследования

  • 7.6. Чек-лист эконометриста

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 8. Инструментальные переменные

  • 8.1. Двухшаговый МНК: парная регрессия

  • 8.2. Двухшаговый МНК: множественная регрессия

  • 8.3. Векторно-матричная форма записи

  • 8.4. Тесты для моделей, оцененных двухшаговым МНК

  • 8.5. Где взять подходящие инструменты?

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 9. Панельные данные

  • 9.1. Модель с фиксированными эффектами

  • 9.2. Модель с фиктивными переменными

  • 9.3. Внутригрупповое преобразование

  • 9.4. Модель в первых разностях

  • 9.5. Модель со случайными эффектами

  • 9.6. Доступный ОМНК для оценивания модели со случайными эффектами

  • 9.7. Спецификационные тесты

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 10. Модели бинарного выбора

  • 10.1. Линейная модель вероятности

  • 10.2. Логит-модель: введение

  • 10.3. Логит-модель: оценивание и тестирование гипотез

  • 10.4. Пробит-модель

  • Задания для самостоятельного решения

• Глава 11. Оценка эффекта воздействия

  • 11.1. Оценка эффекта воздействия в идеальном эксперименте

  • 11.2. Оценка эффекта воздействия методом разности разностей

  • 11.3. Локальный средний эффект воздействия (LATE)

  • 11.4. Разрывный регрессионный дизайн

  • Задания для самостоятельного решения

• Приложение. Эконометрические кейсы

  • Кейс 1. Население и расходы бюджета

  • Кейс 2. Динамика стоимости работ