Danh mục điện tử HSE. Sách giáo khoa: Hướng dẫn về Kinh tế lượng hiện đại

Cuốn sách giới thiệu cho người đọc một loạt các chủ đề trong kinh tế lượng hiện đại rất quan trọng để hiểu và thực hiện. công việc thực tế. Cuốn sách này là một hướng dẫn về các phương pháp thay thế tập trung vào ánh sáng. vấn đề cụ thể, ví dụ, khi nào thì sử dụng phương pháp nàyƯu điểm và nhược điểm của nó là gì. Trọng tâm chính của cuốn sách không phải là tính toán hoặc chứng minh chính thức, mà là giải thích các phương pháp tiếp cận vấn đề và giải pháp thực tế của nó.
Cuốn sách được gửi tới các sinh viên, nghiên cứu sinh, giáo viên cũng như các chuyên gia trong lĩnh vực kinh tế ứng dụng và kinh tế lượng. Nội dung và phong cách trình bày tương ứng với tiêu chuẩn chương trình giảng dạy giảng dạy các ngành này ở trình độ cử nhân (năm học thứ 2, 3, 4) và thạc sĩ (năm học thứ 5, thứ 6) của các cơ sở giáo dục đại học thuộc khối kinh tế.

Nền kinh tế phải tiết kiệm ”. Một tuyên bố như vậy đã từng được L. I. Brezhnev, nhà lãnh đạo của Liên Xô trong thời kỳ trì trệ đưa ra - tuy nhiên, người ta không biết liệu chính ông có phải là tác giả hay không. Đó dường như là một "sự thật tầm thường" như "dầu phải có dầu", "nước phải lỏng" và những thứ tương tự. Nhưng sự thật không thể không còn là sự thật, ngay cả khi nó là tầm thường. Có một ý nghĩa rõ ràng trong cụm từ này - khẩu hiệu. Đối với một cái gì đó để tiết kiệm, trước hết nó phải đo lường được. Cần phải đưa ra các quan điểm và cơ chế tham chiếu để so sánh. Tóm lại, chúng ta cần số hóa (nghe gần giống như mê hoặc) nền kinh tế. Và nền kinh tế thực sự là toàn bộ cuộc sống người đàn ông hiện đại- Bây giờ họ thậm chí còn cố gắng đo lường cảm xúc. Nhiệm vụ khó nhất! Nhưng không có gì để làm, và các nhà toán học cùng với các nhà kinh tế học, cách đây không lâu, khoảng ba mươi năm trước, đã bắt đầu xây dựng khoa học mới- kinh tế lượng. Khoa học này (và nơi có toán học, đây là khoa học) được thực hiện bởi các chuyên gia trong thống kê toán học và các ngành toán học liên quan khác, đồng thời điều chỉnh các ngành này để kiềm chế con ngựa phi nước đại như kinh tế học. Để mô tả sự phức hợp của vật chất, xã hội, dân tộc-địa lý, văn hóa và các kết nối và quan hệ khác, được thống nhất bằng một thuật ngữ " nền kinh tế hiện đại”, Các nhà toán học huy động tất cả các phương pháp đạt được - từ phân tích đa biếnđến lý thuyết đồ thị, và cũng phải phát minh ra những cái mới. Vì thế kinh tế sốngđẩy bản thân toán học chính thứcđể hoàn thiện và làm phong phú nó.

Solev International Association là một công ty tư vấn lớn của Nga chuyên thu xếp tài chính cho các dự án và chương trình đầu tư nhằm tạo ra và / hoặc hiện đại hóa sản xuất công nghiệp, chủ yếu ở các khu vực “cũ” của nền kinh tế, sử dụng các phương án và phương thức tài trợ dự án cho cả các dự án thương mại tư nhân và các đối tượng hợp tác công tư.

Dự án tài chính xem xét các giao dịch khi hoàn toàn truy đòi người vay vào lý do khác nhau Không thể nào. Và biện pháp dự phòng hợp lý duy nhất cho rủi ro của nhà đầu tư và chủ nợ là nghiên cứu kỹ về bản thân dự án, chuyên sâu nghiên cứu thị trường, nhiều kỳ thi và dự báo có thẩm quyền, nơi mà không có kinh tế lượng thì gần như không có tay, thị giác và thính giác: không thể cảm nhận được “dòng tiền” trong tương lai, không thể nhìn, nhưng ngay cả một người khiếm thính và mù cũng có thể ngửi thấy ít nhất một chút với sự trợ giúp của khứu giác, dự báo tinh thần và tính toán.

MỤC LỤC
Lời nói đầu cho Ấn bản tiếng Nga 12
Từ biên tập viên khoa họcẤn bản tiếng Nga 14
Lời nói đầu 17
1. Giới thiệu 20
1.1. Giới thiệu về kinh tế lượng 20
1.2. Cấu trúc của cuốn sách này 23
1.3. Ví dụ và bài tập 26
2. Giới thiệu về mô hình hồi quy tuyến tính 29
2.1. Phương pháp thông thường bình phương nhỏ nhất như một công cụ đại số 30
2.1.1. Bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) 30
2.1.2. Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản (theo cặp) 34
2.1.3. Ví dụ: lương cá nhân 36
2.1.4. Kí hiệu ma trận 37
2.2. Mô hình tuyến tính hồi quy nhiều lần 39
2.3. Các thuộc tính của công cụ ước lượng OLS cho các mẫu nhỏ 43
2.3.1. Các giả định Gauss-Markov 43
2.3.2. Các thuộc tính của công cụ ước lượng bình phương nhỏ nhất 45
2.3.3. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 49
2.4. Chất lượng “độ phù hợp” của dữ liệu theo mô hình (“độ phù hợp”) 51
2.5. Kiểm tra giả thuyết thống kê 54
2.5.1. Đơn giản ^-tiêu chí 55
2.5.2. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 58
2.5.3. Kiểm tra một ràng buộc tuyến tính duy nhất 59
2.5.4. Kiểm định chung cho ý nghĩa của hệ số hồi quy 60
2.5.5. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 63
2.5.6. Trường hợp chung ràng buộc tuyến tính đối với hệ số hồi quy 65
2.5.7. Kích thước, công suất và giá trị p của thử nghiệm 67
2.6. Tính chất tiệm cận của Ước tính LSM 69
2.6.1. Của cải 69
2.6.2. Chuẩn mực tiệm cận 73
2.7. Minh họa: Mô hình định giá tài sản tài chính (CFAM) 75
2.7.1. CFAM như một mô hình hồi quy 76
2.7.2. Đánh giá và kiểm tra CFAM 77
2.8. Đa cộng tuyến 81
2.8.1. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 84
2.9. Dự báo 86
Bài tập 87
3. Diễn giải và so sánh mô hình hồi quy 93
3.1. Giải thích mô hình tuyến tính 93
3.2. Lựa chọn nhiều biến giải thích 99
3.2.1. Đặc tả không chính xác của tập hợp các bộ hồi quy 99
3.2.2. Lựa chọn các biến giải thích 101
3.2.3. So sánh các mô hình không lồng nhau 107
3.3. Dạng chức năng được chỉ định không chính xác 110
3.3.1. Không mô hình tuyến tính 111
3.3.2. Kiểm tra biểu mẫu chức năng 112
3.4. Ví dụ: giải thích về giá nhà 113
3.5. Ví dụ: giải thích về lương cá nhân 120
3.5.1. Mô hình tuyến tính 121
3.5.2. Đăng nhập Mô hình tuyến tính 125
3.5.3. Hiệu ứng đấu thầu 130
3.5.4. Một số lưu ý cảnh báo 133
Bài tập 134
4. Phương sai thay đổi và tự tương quan 137
4.1. Hàm ý cho các thuộc tính của công cụ ước lượng bình phương nhỏ nhất 138
4.2. Tạo ra một ước tính thay thế 140
4.3. Hệ số co giãn không thay đổi 142
4.3.1. Giới thiệu 142
4.3.2. Các tính chất của ước lượng và kiểm tra giả thuyết 145
4.3.3. Trường hợp phương sai chưa biết 146
4.3.4. Ước tính nhất quán về sai số chuẩn của Ước tính OLS khi có phương sai thay đổi 148
4.3.5. Mô hình có hai phương sai chưa biết 150
4.3.6. Đa phương sai thay đổi co giãn 151
4.4. Kiểm tra phương sai thay đổi 153
4.4.1. Kiểm tra sự bằng nhau của hai phương sai chưa biết 153
4.4.2. Kiểm tra phương sai thay đổi số nhân .... 154
4.4.3. Thử nghiệm Breusch-Pagan 155
4.4.4. Thử nghiệm màu trắng 155
4.4.5. Bài kiểm tra nào? 157
4.5. Ví dụ: giải thích nhu cầu về lao động 157
4.6. Tự tương quan 164
4.6.1. Tự tương quan bậc nhất 166
4.6.2. giá trị p không xác định 169
4.7. Kiểm tra tự động tương quan đơn hàng đầu tiên 170
4.7.1. Kiểm tra tiệm cận 171
4.7.2. Bài kiểm tra Durbin-Watson 172
4.8. Ví dụ: nhu cầu về kem 174
4.9. Các cấu trúc tự tương quan thay thế 179
4.9.1. tự tương quan đơn hàng cao hơn 179
4.9.2. Còn lại đường trung bình động 180
4.10. Làm gì khi bạn tìm thấy tự tương quan? 182
4.10.1. Đặc điểm kỹ thuật sai 183
4.10.2. Giàu có lỗi tiêu chuẩn Các công cụ ước lượng OLS có tính đến phương sai thay đổi và tự tương quan 185
4.11. Ví dụ: phần bù rủi ro trên thị trường ngoại hối 188
4.11.1. Các khái niệm và ký hiệu 189
4.11.2. Kiểm tra phần bù rủi ro thị trường một tháng 191
4.11.3. Kiểm tra rủi ro cao cấp sử dụng mẫu chồng chéo 195
Bài tập 199
5. Tính nội sinh, các biến công cụ và phương pháp tổng quát về khoảnh khắc (GMM) 202
5.1. Tổng quan về các thuộc tính của công cụ ước lượng bình phương nhỏ nhất 203
5.2. Các trường hợp bạn không thể sử dụng ước tính OLS 209
5.2.1. Tự tương quan của phần dư và biến phụ thuộc có độ trễ như một biến hồi quy 209
5.2.2. Ví dụ với sai số đo 210
5.2.3. Đồng thời: Mô hình Keynes 214
5.3. Ước tính biến công cụ 217
5.3.1. Ước lượng với một biến hồi quy nội sinh và một biến công cụ 218
5.3.2. Quay lại Mô hình Keynes 222
5.3.3. Quay lại vấn đề về sai số đo 224
5.3.4. Nhiều bộ hồi quy nội sinh 225
5.4. Ví dụ: đánh giá kết quả học tập 226
5.5. Phương pháp tổng quát các biến công cụ 234
5.5.1. Nhiều biến hồi quy nội sinh với số lượng biến công cụ tùy ý 234
5.5.2. Hình vuông ít nhất hai bước và quay lại mô hình Keynes 240
5.6. Phương pháp tổng quát về thời điểm 242
5.6.1. Ví dụ 243
5.6.2. Phương pháp tổng quát về mô men 245
5.6.3. Một số ví dụ đơn giản 248
5,7. Ví dụ: Ước tính Mô hình Định giá Tài sản Tài chính Liên ngành 250
5.8. Chú thích cuối 255
Bài tập 256
6. Thử nghiệm ước tính và đặc điểm kỹ thuật khả năng tối đa 259
6.1. Giới thiệu về Phương pháp Khả năng Tối đa 261
6.1.1. Một số ví dụ 261
6.1.2. Thuộc tính chung 266
6.1.3. Ví dụ (tiếp theo) 270
6.1.4. Mô hình hồi quy tuyến tính bình thường 271
6.2. Kiểm tra đặc điểm kỹ thuật 273
6.2.1. Ba nguyên tắc kiểm tra 273
6.2.2. Kiểm tra hệ số Lagrange 276
6.2.3. Ví dụ (tiếp theo) 281
6.3. Kiểm tra trong mô hình hồi quy tuyến tính bình thường 283
6.3.1. Kiểm tra các biến quan trọng không bao gồm 283
6.3.2. Kiểm tra phương sai thay đổi 284
6.3.3. Kiểm tra tự tương quan 286
6.4. Phương pháp gần như khả năng xảy ra tối đa và thử nghiệm các điều kiện nhất thời 288
6.4.1. Phương pháp khả năng gần như tối đa 288
6.4.2. Kiểm tra tình trạng khoảnh khắc 291
6.4.3. Kiểm tra giả thuyết chuẩn mực 292
Bài tập 293
7. Mô hình có giới hạn biến phụ thuộc 296
7.1. Các mô hình lựa chọn nhị phân 297
7.1.1. Có nộp đơn không hồi quy tuyến tính? 297
7.1.2. Giới thiệu về Mô hình lựa chọn nhị phân 298
7.1.3. Mô hình tiềm ẩn cơ bản 300
7.1.4. Đánh giá 302
7.1.5. Chất lượng của mô hình dữ liệu "phù hợp" ("good-of-fit") 304
7.1.6. Ví dụ: Tác động của trợ cấp thất nghiệp đối với biên lai 306
7.1.7. Kiểm tra đặc điểm kỹ thuật trong các mô hình lựa chọn nhị phân 311
7.1.8. Thư giãn một số giả định trong các mô hình lựa chọn nhị phân 314
7.2. Nhiều mô hình phản hồi 316
7.2.1. Các mô hình phản hồi theo thứ tự 317
7.2.2. Giới thiệu về bình thường hóa 319
7.2.3. Ví dụ: sẵn sàng chi trả cho các khu vực tự nhiên không bị ảnh hưởng bởi hoạt động của con người 320
7.2.4. Mô hình đa thức 324
7.3. Các mô hình Tobit 329
7.3.1. Mô hình Tobit tiêu chuẩn 329
7.3.2. Đánh giá 333
7.3.3. Ví dụ: Chi phí cho Rượu và Thuốc lá (Phần 1) 335
7.3.4. Kiểm tra đặc điểm kỹ thuật cho mô hình tobit 340
7.4. Khái quát về Mô hình Tobit 343
7.4.1. Mẫu Tobit II 344
7.4.2. Đánh giá 348
7.4.3. Khái quát thêm 351
7.4.4. Ví dụ: Chi phí cho Rượu và Thuốc lá (Phần 2) 352
7,5. Sai lệch do chọn lọc 359
7.5.1. Bản chất của vấn đề chọn lọc 359
7.5.2. Ước tính bán đối xứng của một mô hình hạn chế trong lấy mẫu 363
Bài tập 365
8. Các mô hình chuỗi thời gian đơn biến 370
8.1. Giới thiệu 372
8.1.1. Một số ví dụ 372
8.1.2. Tính ổn định và chức năng tự tương quan 375
8.2. Quy trình chungđường trung bình động tự hồi phục (ARSS) 379
8.2.1. Xây dựng các quy trình APCC 379
8.2.2. Tính nghịch đảo của đa thức từ toán tử shift 383
8.2.3. rễ chung 384
8.3. Tính ổn định và đơn vị căn 385
8,4. Kiểm tra gốc đơn vị 389
8.4.1. Kiểm tra gốc đơn vị trong mô hình tự động phục hồi bậc nhất 389
8.4.2. Kiểm tra gốc đơn vị trong các mô hình tự động khôi phục thứ tự cao hơn 394
8.4.3. Ví dụ: thu nhập khả dụng hàng quý 397
8,5. Ví dụ: sức mua tương đương năng động dài hạn (phần 1) 400
8.6. Ước tính mô hình APCC 405
8.6.1. Hình vuông ít nhất 406
8.6.2. Phương pháp khả năng tối đa 407
8.7. Lựa chọn mô hình 409
8.7.1. Chức năng tự tương quan 409
8.7.2. Hàm tự tương quan một phần 411
8.7.3. Kiểm tra chẩn đoán 413
8.7.4. Tiêu chí lựa chọn mô hình 413
8.7.5. Ví dụ: Mô hình thu nhập khả dụng hàng quý 414
8.8. Dự báo với Mô hình APCC 417
8.8.1. Chức năng tiên đoán tối ưu 418
8.8.2. Dự đoán chính xác 421
8,9. Ví dụ: Lý thuyết kỳ vọng về cấu trúc thời gian 424
8.10. Phương sai thay đổi có điều kiện tự động hồi phục (ARHG) 430
8.10.1. AGC G-và AGC G-model 431
8.10.2. Ước tính và dự báo 436
8.10.3. Ví dụ: Biến động tỷ giá hối đoái hàng ngày 438
8.11. Có thể nói gì về mô hình đa chiều? 442
Bài tập 443
9. Các mô hình chuỗi thời gian đa biến 447
9.1. Mô hình động với các biến cố định 449
9.2. Mô hình với các biến không cố định 453
9.2.1. Hồi quy giả 453
9.2.2. Đồng liên kết 456
9.2.3. Cơ chế đồng liên kết và hiệu chỉnh các chất cặn bã 461
9.3. Ví dụ: Tương đương sức mua động dài hạn (Phần 2) 463
9.4. Mô hình vector tự động hồi phục 467
9,5. Đồng liên kết: trường hợp đa biến 471
9.5.1. Tích hợp đồng liên kết trong các mô hình tự động hồi phục vectơ 472
9.5.2. Ví dụ: Tích hợp đồng liên kết trong Mô hình tự động khôi phục vectơ 2D 475
9.5.3. Kiểm tra đồng liên kết 476
9.5.4. Ví dụ: sức mua tương đương năng động dài hạn (phần 3) 480
9,6. Ví dụ: Cầu tiền và lạm phát 483
9,7. Kết luận 492
Bài tập 493
10. Mô hình dựa trên dữ liệu bảng điều khiển 496
10.1. Lợi ích của dữ liệu bảng điều khiển 497
10.1.1. Hiệu quả ước tính tham số 499
10.1.2. Nhận dạng tham số 501
10.2. Mô hình tuyến tính tĩnh 503
10.2.1. Hiệu ứng cố định mô hình 503
10.2.2. Mô hình có hiệu ứng ngẫu nhiên 507
10.2.3. Hiệu ứng cố định hay ngẫu nhiên? 511
10.2.4. Chất lượng dữ liệu phù hợp theo mô hình 514
10.2.5. Các ước lượng thay thế của phương pháp biến công cụ 516
10.2.6. Các cấu trúc thay thế của cặn 519
10.2.7. Kiểm tra phương sai thay đổi và tự tương quan 521
10.3. Ví dụ: giải thích về lương cá nhân 524
10.4. Mô hình tuyến tính động 528
10.4.1. Mô hình tự động phục hồi dữ liệu bảng điều khiển 528
10.4.2. Mô hình động với các biến ngoại sinh 535
10.4.3. Rễ đơn vị và sự đồng liên kết 537
10,5. Ví dụ: độ co giãn của cầu đối với lao động tiền công 539
10,6. Mô hình có giới hạn biến phụ thuộc 542
10.6.1. Các mô hình lựa chọn nhị phân 543
10.6.2. Hiệu ứng cố định mô hình logit 545
10.6.3. Mô hình Probit với các hiệu ứng ngẫu nhiên 547
10.6.4. Tobit mô hình 549
10.6.5. Động lực học và vấn đề điều kiện ban đầu 550
10,7. Dữ liệu bảng điều khiển không đầy đủ và thiên vị chọn lọc 553
10.7.1. Ước tính với dữ liệu bị thiếu ngẫu nhiên 555
10.7.2. Sự sai lệch do tính chọn lọc và một số các bài kiểm tra đơn giản 557
10.7.3. Ước tính với dữ liệu không ngẫu nhiên bị thiếu 561
Bài tập 562
A. Vectơ và ma trận 567
A. 1. Thuật ngữ 567
A.2. Hành động với ma trận 568
A.Z. Tính chất của vectơ và ma trận 570
A.4. Ma trận nghịch đảo 571
A.5. Ma trận Idempotent 572
A.6. Eigenvalues và người di cư 573
A.7. Sự khác biệt 575
A.8. Một số hành động ma trận liên kết với phương pháp bình phương nhỏ nhất 575
B. Lý thuyết thống kê và lý thuyết phân phối 578
8.1. Biến ngẫu nhiên rời rạc 578
8.2. Biến ngẫu nhiên liên tục 579
8.3. Gia trị được ki vọng và khoảnh khắc 581
8,4. Phân phối đa biến 582
8,5. Phân phối có điều kiện 584
8.6. Phân phối bình thường 586
8.7. Phân phối liên quan đến phân phối bình thường 589
Văn học 592
Mục lục môn học 605.

Lời tựa

Kinh tế lượng đã phát triển nhanh chóng trong hai thập kỷ qua, và việc áp dụng các phương pháp kinh tế lượng hiện đại ngày càng trở thành thông lệ tiêu chuẩn trong công việc thực nghiệm trong nhiều lĩnh vực kinh tế. Các chủ đề nghiên cứu thông thường bao gồm các bài kiểm tra gốc đơn vị; đồng liên kết; ước lượng theo phương pháp tổng quát của mômen; tính toán phương sai thay đổi và tự tương quan của phần dư hồi quy; mô hình của phương sai thay đổi có điều kiện; mô hình dựa trên dữ liệu bảng và mô hình với các biến phụ thuộc hạn chế; hồi quy nội sinh và các vấn đề liên quan đến hạn chế trong lấy mẫu ("bài toán chọn mẫu"). Trong cùng thời gian phần mềm kinh tế lượng ngày càng trở nên “thân thiện” hơn với người dùng và ngày càng đáp ứng được nhiều hơn các yêu cầu hiện đại. Kết quả là, người dùng có thể thực hiện các phương pháp khá phức tạp mà không hiểu bản chất của lý thuyết cơ bản, và do đó không hiểu những thiếu sót hoặc nguy hiểm tiềm ẩn của chúng. Đồng thời, trong nhiều cuốn sách giáo khoa kinh tế lượng nhập môn, không chính đáng là sự chú ý lớnđược đưa ra cho mô hình hồi quy tuyến tính tiêu chuẩn dưới nhiều giả định nghiêm ngặt. Không cần phải nói, những giả định này hầu như không được thỏa mãn trong thực tế và trên thực tế là không cần thiết. Mặt khác, các sách giáo khoa kinh tế lượng nâng cao hơn thường tràn ngập các chi tiết kỹ thuật, khiến các nhà kinh tế học trung bình khó nắm bắt được những ý tưởng cơ bản và rút ra được. thông tin cần thiết. Cuốn sách này cố gắng lấp đầy khoảng trống này.

Mục đích của cuốn sách là giới thiệu cho người đọc một loạt các chủ đề trong kinh tế lượng đương đại, trình bày chi tiết các vấn đề quan trọng để hiểu và thực hiện nghiên cứu thực nghiệm. Cuốn sách này thiên về hướng dẫn (hơn là tổng quan) về các phương pháp thay thế, do đó, phần trình bày không tập trung vào các công thức sau (mặc dù công thức cần thiếtđược đưa ra), cũng không dựa trên các bằng chứng chính thức, và sau khi mô tả phương pháp và sự biện minh thực tế của nó, hãy tập trung vào việc phát triển sự hiểu biết của nó. Cuốn sách bao gồm một loạt các chủ đề thường không có trong sách giáo khoa của cấp độ này. Đặc biệt, sự chú ý được chú ý đến đồng liên kết, phương pháp tổng quát của thời điểm, mô hình với các biến phụ thuộc bị giới hạn và mô hình dữ liệu bảng. Do đó, cuốn sách thảo luận về sự phát triển hơn nữa của phân tích chuỗi thời gian, các phương pháp phân tích dữ liệu không gian ("mặt cắt ngang") và bảng điều khiển. Hàng chục ví dụ và minh họa thực nghiệm quy mô đầy đủ được cung cấp, lấy từ các lĩnh vực như kinh tế lao động, tài chính, kinh tế thế giới, hành vi tiêu dùng, kinh tế môi trường và kinh tế vĩ mô. Ngoài ra, một số bài tập mang tính chất thực nghiệm riêng và yêu cầu sử dụng dữ liệu thực.

Văn bản được trình bày dựa trên các ghi chú bài giảng được đưa ra trong chương trình Thạc sĩ Kinh tế lượng Ứng dụng về Kinh tế tại Đại học Công giáo Leuven và Đại học Tilburg * ^. Cuốn sách dành cho đối tượng là các nhà kinh tế học và sinh viên kinh tế muốn làm quen với các phương pháp và phương pháp tiếp cận kinh tế lượng hiện đại rất quan trọng để thực hiện, hiểu và đánh giá nghiên cứu thực nghiệm. Nó đáp ứng các yêu cầu cho các khóa học về kinh tế lượng ứng dụng ở cấp độ thạc sĩ hoặc sau đại học. Trong một số cao hơn cơ sở giáo dục cuốn sách này sẽ đáp ứng các yêu cầu cho một hoặc nhiều khóa học ở trình độ thạc sĩ, với điều kiện là sinh viên được đào tạo đầy đủ về thống kê. Một số chương cuối có thể được sử dụng trong Các khóa học đặc biệt bao gồm các chủ đề cụ thể như dữ liệu bảng điều khiển, mô hình

Leuven (Bỉ), Tilburg (Hà Lan) (bản dịch của ấn bản khoa học).

với các biến phụ thuộc hạn chế hoặc phân tích chuỗi thời gian. Ngoài ra, cuốn sách có thể là tài liệu hướng dẫn cho các nhà quản lý, nhà kinh tế nghiên cứu và các nhà thực hành có nhu cầu cập nhật hoặc mở rộng kiến ​​thức về kinh tế lượng. Cuốn sách sử dụng các yếu tố của đại số ma trận.

Tôi vô cùng biết ơn Arie Kapteyn, Bertrand Melenberg, Theo Nijman và Arthur van Soest, những người đã đóng góp vào sự hiểu biết của tôi về kinh tế lượng và định hình tư duy của tôi về nhiều vấn đề. Thực tế là một số ý tưởng của họ đã thành hiện thực trong văn bản này là một sự tôn vinh cho những nỗ lực của họ. Tôi cũng phải cảm ơn các thế hệ học sinh đã giúp tôi định hình văn bản này thành hình thức hiện tại bằng cách bình luận về các phiên bản trước và hỏi tôi những câu hỏi mà họ không thể tìm ra câu trả lời. Một loạt các vấn đề thực tế và kinh nghiệm liên quan đến kinh tế lượng mà sinh viên và đồng nghiệp cung cấp cho tôi là một động lực quan trọng để hoàn thành cuốn sách này. Các đồng nghiệp và bạn bè của tôi đã đọc các phần khác nhau của bản thảo và sửa chữa và nhận xét. Tôi rất biết ơn Peter de Goeij, Ben Jacobsen, Wim Koevoets, Marco Lyrio, Konstantijn Maes, Wessel Marfining, Bertrand Bertrand Melenberg, Paulo Nunes, Anatoly Peresetsky, Max van de Sande Bakhuyzen, Erik Schokkaert, Arthur van Soest, Frederic Vermeulen, Kuo-chun Yeh, và nhiều người đánh giá ẩn danh. Tất nhiên, cá nhân tôi chịu trách nhiệm về những sai sót còn lại. Đặc biệt gửi lời cảm ơn tới Jef Flechet vì sự giúp đỡ của anh ấy với nhiều hình ảnh minh họa thực nghiệm và những nhận xét mang tính xây dựng của anh ấy trên nhiều phiên bản trước. Cuối cùng, tôi muốn gửi lời cảm ơn đến vợ tôi là Marcella và các con tôi là Timo và Thalia vì sự kiên nhẫn và thấu hiểu của họ trong suốt thời gian tâm hồn tôi gắn bó với cuốn sách này khi lẽ ra phải có chúng.

M.: 2008. - 616 tr.

Marno Verbeek - giáo sư kinh tế lượng tại Trung tâm nghiên cứu kinh tếĐại học Leuven (Bỉ). Ông cũng làm việc tại Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế của Đại học Tilburg (Hà Lan).

Cuốn sách giới thiệu cho người đọc một loạt các chủ đề trong kinh tế lượng hiện đại rất quan trọng để hiểu và thực hiện công việc thực tế. Cuốn sách này là một hướng dẫn về các phương pháp thay thế, tập trung vào các vấn đề cụ thể như khi nào sử dụng một phương pháp nhất định, ưu nhược điểm của nó là gì. Trọng tâm chính của cuốn sách không phải là tính toán hay chứng minh chính thức, mà là giải thích các phương pháp tiếp cận vấn đề và giải pháp thực tế của nó. Cuốn sách bao gồm một loạt các chủ đề, bao gồm cả những chủ đề chưa được đề cập trong tài liệu trong nước, chẳng hạn như phân tích hồi quy chuỗi thời gian, đồng liên kết, các mô hình với các biến phụ thuộc hạn chế, phân tích dữ liệu bảng và phương pháp tổng quát của thời điểm. Các ví dụ thực nghiệm được cung cấp từ các lĩnh vực như kinh tế lao động, kinh tế môi trường, kinh tế thế giới, tài chính và kinh tế vĩ mô. Phần tổng quan được cung cấp ở cuối mỗi chương. Ý chính giải thích trên ví dụ thực tế. Đối với các hình ảnh minh họa và bài tập trên trang web trên Internet, các bộ dữ liệu cần thiết được trình bày trên mạng.

Cuốn sách được gửi đến các sinh viên, nghiên cứu sinh, giáo viên cũng như các chuyên gia trong lĩnh vực kinh tế ứng dụng và kinh tế lượng. Nội dung và hình thức trình bày phù hợp với chương trình chuẩn giảng dạy các ngành này ở bậc đại học (năm thứ 2, thứ 3 và thứ 4) và sau đại học (năm thứ 5 và thứ 6) của các cơ sở giáo dục đại học thuộc khối kinh tế.

Định dạng: djvu

Kích cỡ: 6,9 MB

Tải xuống: yandex.disk

MỤC LỤC
Lời nói đầu cho ấn bản tiếng Nga 12
Từ biên tập viên khoa học của ấn bản tiếng Nga 14
Lời nói đầu 17
1. Giới thiệu 20
1.1. Giới thiệu về kinh tế lượng 20
1.2. Cấu trúc của cuốn sách này 23
1.3. Ví dụ và bài tập 26
2. Giới thiệu về mô hình hồi quy tuyến tính 29
2.1. Bình phương nhỏ nhất thông thường như một công cụ đại số 30
2.1.1. Bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) 30
2.1.2. Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản (theo cặp) 34
2.1.3. Ví dụ: lương cá nhân 36
2.1.4. Kí hiệu ma trận 37
2.2. Mô hình hồi quy nhiều tuyến tính 39
2.3. Các thuộc tính của công cụ ước lượng OLS cho các mẫu nhỏ 43
2.3.1. Các giả định Gauss-Markov 43
2.3.2. Các thuộc tính của công cụ ước lượng bình phương nhỏ nhất 45
2.3.3. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 49
2.4. Chất lượng “độ phù hợp” của dữ liệu theo mô hình (“độ phù hợp”) 51
2.5. Kiểm định các giả thuyết thống kê 54
2.5.1. Đơn giản ^-tiêu chí 55
2.5.2. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 58
2.5.3. Kiểm tra một ràng buộc tuyến tính duy nhất 59
2.5.4. Tiêu chí chung về ý nghĩa của hệ số hồi quy .. 60
2.5.5. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 63
2.5.6. Trường hợp chung của các ràng buộc tuyến tính đối với hệ số hồi quy 65
2.5.7. Kích thước, công suất và giá trị p của thử nghiệm 67
2.6. Tính chất tiệm cận của Ước tính LSM 69
2.6.1. Của cải 69
2.6.2. Chuẩn mực tiệm cận 73
2.7. Minh họa: Mô hình định giá tài sản tài chính (CFAM) 75
2.7.1. CFAM như một mô hình hồi quy 76
2.7.2. Đánh giá và kiểm tra CFAM 77
2.8. Đa cộng tuyến 81
2.8.1. Ví dụ: lương cá nhân (tiếp theo) 84
2.9. Dự báo 86
Bài tập 87
3. Diễn giải và so sánh mô hình hồi quy 93
3.1. Giải thích mô hình tuyến tính 93
3.2. Lựa chọn nhiều biến giải thích 99
3.2.1. Đặc tả không chính xác của tập hợp các bộ hồi quy 99
3.2.2. Lựa chọn các biến giải thích 101
3.2.3. So sánh các mô hình không lồng nhau 107
3.3. Dạng chức năng được chỉ định không chính xác 110
3.3.1. Mô hình phi tuyến 111
3.3.2. Kiểm tra biểu mẫu chức năng 112
3.4. Ví dụ: giải thích về giá nhà 113
3.5. Ví dụ: giải thích về lương cá nhân 120
3.5.1. Mô hình tuyến tính 121
3.5.2. Đăng nhập Mô hình tuyến tính 125
3.5.3. Hiệu ứng đấu thầu 130
3.5.4. Một số lưu ý cảnh báo 133
Bài tập 134
4. Phương sai thay đổi và tự tương quan 137
4.1. Hàm ý cho các thuộc tính của công cụ ước lượng bình phương nhỏ nhất 138
4.2. Tạo ra một ước tính thay thế 140
4.3. Hệ số co giãn không thay đổi 142
4.3.1. Giới thiệu 142
4.3.2. Các tính chất của ước lượng và kiểm tra giả thuyết 145
4.3.3. Trường hợp phương sai chưa biết 146
4.3.4. Ước tính nhất quán về sai số chuẩn của Ước tính OLS khi có phương sai thay đổi 148
4.3.5. Mô hình có hai phương sai chưa biết 150
4.3.6. Đa phương sai thay đổi co giãn 151
4.4. Kiểm tra phương sai thay đổi 153
4.4.1. Kiểm tra sự bằng nhau của hai phương sai chưa biết 153
4.4.2. Kiểm tra phương sai thay đổi số nhân .... 154
4.4.3. Thử nghiệm Breusch-Pagan 155
4.4.4. Thử nghiệm màu trắng 155
4.4.5. Bài kiểm tra nào? 157
4.5. Ví dụ: giải thích nhu cầu về lao động 157
4.6. Tự tương quan 164
4.6.1. Tự tương quan bậc nhất 166
4.6.2. giá trị p không xác định 169
4.7. Kiểm tra tự động tương quan đơn hàng đầu tiên 170
4.7.1. Kiểm tra tiệm cận 171
4.7.2. Bài kiểm tra Durbin-Watson 172
4.8. Ví dụ: nhu cầu về kem 174
4.9. Các cấu trúc tự tương quan thay thế 179
4.9.1. Tự tương quan bậc cao 179
4.9.2. Còn lại đường trung bình động 180
4.10. Làm gì khi bạn tìm thấy tự tương quan? 182
4.10.1. Đặc điểm kỹ thuật sai 183
4.10.2. Sai số chuẩn nhất quán của các ước tính bình phương nhỏ nhất, có tính đến phương sai thay đổi và tự tương quan 185
4.11. Ví dụ: phần bù rủi ro trên thị trường ngoại hối 188
4.11.1. Các khái niệm và ký hiệu 189
4.11.2. Kiểm tra phần bù rủi ro thị trường một tháng 191
4.11.3. Kiểm tra rủi ro cao cấp sử dụng mẫu chồng chéo 195
Bài tập 199
5. Tính nội sinh, các biến công cụ và phương pháp tổng quát về khoảnh khắc (GMM) 202
5.1. Tổng quan về các thuộc tính của công cụ ước lượng bình phương nhỏ nhất 203
5.2. Các trường hợp bạn không thể sử dụng ước tính OLS 209
5.2.1. Tự tương quan của phần dư và biến phụ thuộc có độ trễ như một biến hồi quy 209
5.2.2. Ví dụ với sai số đo 210
5.2.3. Đồng thời: Mô hình Keynes 214
5.3. Ước tính biến công cụ 217
5.3.1. Ước lượng với một biến hồi quy nội sinh và một biến công cụ 218
5.3.2. Quay lại Mô hình Keynes 222
5.3.3. Quay lại vấn đề về sai số đo 224
5.3.4. Nhiều bộ hồi quy nội sinh 225
5.4. Ví dụ: đánh giá kết quả học tập 226
5.5. Phương pháp tổng quát các biến công cụ 234
5.5.1. Nhiều biến hồi quy nội sinh với số lượng biến công cụ tùy ý 234
5.5.2. Hình vuông ít nhất hai bước và quay lại mô hình Keynes 240
5.6. Phương pháp tổng quát về thời điểm 242
5.6.1. Ví dụ 243
5.6.2. Phương pháp tổng quát về mô men 245
5.6.3. Một số ví dụ đơn giản 248
5,7. Ví dụ: Ước tính Mô hình Định giá Tài sản Tài chính Liên ngành 250
5,8. Kết luận 255
Bài tập 256
6. Thử nghiệm ước tính và đặc điểm kỹ thuật khả năng tối đa 259
6.1. Giới thiệu về Phương pháp Khả năng Tối đa 261
6.1.1. Một số ví dụ 261
6.1.2. Đặc tính chung 266
6.1.3. Ví dụ (tiếp theo) 270
6.1.4. Mô hình hồi quy tuyến tính bình thường 271
6.2. Kiểm tra đặc điểm kỹ thuật 273
6.2.1. Ba nguyên tắc kiểm tra 273
6.2.2. Kiểm tra hệ số Lagrange 276
6.2.3. Ví dụ (tiếp theo) 281
6.3. Kiểm tra trong mô hình hồi quy tuyến tính bình thường 283
6.3.1. Kiểm tra các biến quan trọng không bao gồm 283
6.3.2. Kiểm tra phương sai thay đổi 284
6.3.3. Kiểm tra tự tương quan 286
6.4. Phương pháp gần như khả năng xảy ra tối đa và thử nghiệm các điều kiện nhất thời 288
6.4.1. Phương pháp khả năng gần như tối đa 288
6.4.2. Kiểm tra tình trạng khoảnh khắc 291
6.4.3. Kiểm tra giả thuyết chuẩn mực 292
Bài tập 293
7. Mô hình có giới hạn biến phụ thuộc 296
7.1. Các mô hình lựa chọn nhị phân 297
7.1.1. Tôi có nên sử dụng hồi quy tuyến tính không? 297
7.1.2. Giới thiệu về Mô hình lựa chọn nhị phân 298
7.1.3. Mô hình tiềm ẩn cơ bản 300
7.1.4. Đánh giá 302
7.1.5. Chất lượng của mô hình dữ liệu "phù hợp" ("good-of-fit") 304
7.1.6. Ví dụ: Tác động của trợ cấp thất nghiệp đối với biên lai 306
7.1.7. Kiểm tra đặc điểm kỹ thuật trong các mô hình lựa chọn nhị phân 311
7.1.8. Thư giãn một số giả định trong các mô hình lựa chọn nhị phân 314
7.2. Nhiều mô hình phản hồi 316
7.2.1. Các mô hình phản hồi theo thứ tự 317
7.2.2. Giới thiệu về bình thường hóa 319
7.2.3. Ví dụ: sẵn sàng chi trả cho các khu vực tự nhiên không bị ảnh hưởng bởi hoạt động của con người 320
7.2.4. Mô hình đa thức 324
7.3. Các mô hình Tobit 329
7.3.1. Mô hình Tobit tiêu chuẩn 329
7.3.2. Đánh giá 333
7.3.3. Ví dụ: Chi phí cho Rượu và Thuốc lá (Phần 1) 335
7.3.4. Kiểm tra đặc điểm kỹ thuật cho mô hình tobit 340
7.4. Khái quát về Mô hình Tobit 343
7.4.1. Mẫu Tobit II 344
7.4.2. Đánh giá 348
7.4.3. Khái quát thêm 351
7.4.4. Ví dụ: Chi phí cho Rượu và Thuốc lá (Phần 2) 352
7,5. Sai lệch do chọn lọc 359
7.5.1. Bản chất của vấn đề chọn lọc 359
7.5.2. Ước tính bán đối xứng của một mô hình hạn chế trong lấy mẫu 363
Bài tập 365
8. Các mô hình chuỗi thời gian đơn biến 370
8.1. Giới thiệu 372
8.1.1. Một số ví dụ 372
8.1.2. Tính ổn định và tự tương quan 375
8.2. Các quy trình chung của Tự động hồi phục-Đường trung bình động (ARSS) 379
8.2.1. Xây dựng các quy trình APCC 379
8.2.2. Tính nghịch đảo của đa thức từ toán tử shift 383
8.2.3. Rễ chung 384
8.3. Tính ổn định và đơn vị căn 385
8,4. Kiểm tra gốc đơn vị 389
8.4.1. Kiểm tra gốc đơn vị trong mô hình tự động phục hồi bậc nhất 389
8.4.2. Kiểm tra gốc đơn vị trong các mô hình tự động khôi phục thứ tự cao hơn 394
8.4.3. Ví dụ: thu nhập khả dụng hàng quý 397
8,5. Ví dụ: sức mua tương đương năng động dài hạn (phần 1) 400
8.6. Ước tính mô hình APCC 405
8.6.1. Hình vuông ít nhất 406
8.6.2. Phương pháp khả năng tối đa 407
8.7. Lựa chọn mô hình 409
8.7.1. Chức năng tự tương quan 409
8.7.2. Hàm tự tương quan một phần 411
8.7.3. Kiểm tra chẩn đoán 413
8.7.4. Tiêu chí lựa chọn mô hình 413
8.7.5. Ví dụ: Mô hình thu nhập khả dụng hàng quý 414
8.8. Dự báo với Mô hình APCC 417
8.8.1. Chức năng tiên đoán tối ưu 418
8.8.2. Dự đoán chính xác 421
8,9. Ví dụ: Lý thuyết kỳ vọng về cấu trúc thời gian 424
8.10. Phương sai thay đổi có điều kiện tự động hồi phục (ARHG) 430
8.10.1. AGC G-và AGC G-model 431
8.10.2. Ước tính và dự báo 436
8.10.3. Ví dụ: Biến động tỷ giá hối đoái hàng ngày 438
8.11. Có thể nói gì về mô hình đa chiều? 442
Bài tập 443
9. Các mô hình chuỗi thời gian đa biến 447
9.1. Mô hình động với các biến cố định 449
9.2. Mô hình với các biến không cố định 453
9.2.1. Hồi quy giả 453
9.2.2. Đồng liên kết 456
9.2.3. Cơ chế đồng liên kết và hiệu chỉnh các chất cặn bã 461
9.3. Ví dụ: Tương đương sức mua động dài hạn (Phần 2) 463
9.4. Mô hình vector tự động hồi phục 467
9,5. Đồng liên kết: trường hợp đa biến 471
9.5.1. Tích hợp đồng liên kết trong các mô hình tự động hồi phục vectơ 472
9.5.2. Ví dụ: Tích hợp đồng liên kết trong Mô hình tự động khôi phục vectơ 2D 475
9.5.3. Kiểm tra đồng liên kết 476
9.5.4. Ví dụ: sức mua tương đương năng động dài hạn (phần 3) 480
9,6. Ví dụ: Cầu tiền và lạm phát 483
9,7. Kết luận 492
Bài tập 493
10. Mô hình dựa trên dữ liệu bảng điều khiển 496
10.1. Lợi ích của dữ liệu bảng điều khiển 497
10.1.1. Hiệu quả ước tính tham số 499
10.1.2. Nhận dạng tham số 501
10.2. Mô hình tuyến tính tĩnh 503
10.2.1. Hiệu ứng cố định mô hình 503
10.2.2. Mô hình có hiệu ứng ngẫu nhiên 507
10.2.3. Hiệu ứng cố định hay ngẫu nhiên? 511
10.2.4. Chất lượng dữ liệu phù hợp theo mô hình 514
10.2.5. Các ước lượng thay thế của phương pháp biến công cụ 516
10.2.6. Các cấu trúc thay thế của cặn 519
10.2.7. Kiểm tra phương sai thay đổi và tự tương quan 521
10.3. Ví dụ: giải thích về lương cá nhân 524
10.4. Mô hình tuyến tính động 528
10.4.1. Mô hình tự động phục hồi dữ liệu bảng điều khiển 528
10.4.2. Mô hình động với các biến ngoại sinh 535
10.4.3. Rễ đơn vị và sự đồng liên kết 537
10,5. Ví dụ: hệ số co giãn của cầu theo tiền lương đối với lao động 539
10,6. Mô hình có giới hạn biến phụ thuộc 542
10.6.1. Các mô hình lựa chọn nhị phân 543
10.6.2. Hiệu ứng cố định mô hình logit 545
10.6.3. Mô hình Probit với các hiệu ứng ngẫu nhiên 547
10.6.4. Tobit mô hình 549
10.6.5. Động lực học và vấn đề điều kiện ban đầu 550
10,7. Dữ liệu bảng điều khiển không đầy đủ và thiên vị chọn lọc 553
10.7.1. Ước tính với dữ liệu bị thiếu ngẫu nhiên 555
10.7.2. Sự thiên vị có chọn lọc và một số thử nghiệm đơn giản 557
10.7.3. Ước tính với dữ liệu không ngẫu nhiên bị thiếu 561
Bài tập 562
A. Vectơ và ma trận 567
A. 1. Thuật ngữ 567
A.2. Hành động với ma trận 568
A.Z. Tính chất của vectơ và ma trận 570
A.4. Ma trận nghịch đảo 571
A.5. Ma trận Idempotent 572
A.6. Eigenvalues ​​và eigenvectors 573
A.7. Sự khác biệt 575
A.8. Một số phép toán ma trận liên quan đến phương pháp bình phương nhỏ nhất 575
B. Lý thuyết thống kê và lý thuyết phân phối 578
8.1. Biến ngẫu nhiên rời rạc 578
8.2. Biến ngẫu nhiên liên tục 579
8.3. Kỳ vọng và khoảnh khắc toán học 581
8,4. Phân phối đa biến 582
8,5. Phân phối có điều kiện 584
8.6. Phân phối bình thường 586
8.7. Các phân phối liên quan đến phân phối chuẩn 589
Văn học 592
Chỉ số 605