EBOOKI WYDAWCY
Autor:
Wydawca:
Format:
ibuk
Książka jest jedynym na polskim rynku podręcznikiem, który w przystępny sposób:
• prezentuje program GRETL, jego instalację oraz sposób i możliwości użytkowania,
• omawia metody ekonometryczne prezentowane w programie GRETL wykorzystywane w nauczaniu ekonometrii oraz prognoz i symulacji,
• upowszechnia nowy sposób nauczania metod ilościowych poprzez dostarczenie bardzo przyjaznego narzędzia obliczeniowego,
• pokazuje na konkretnych przykładach, jak z niego korzystać.
Potrzeba trzeciego wydania książki zrodziła się z konieczności dostosowania opisów metod prezentowanych w poprzednim wydaniu do aktualnego interfejsu graficznego użytkownika oraz wprowadzenia kilku rozszerzeń dotyczących: importu i eksportu danych, funkcji manipulacji danych, budowy podprób, a przede wszystkim opisu kolejnych metod użytecznych w nauczaniu ekonometrii, takich jak:
• prognozowanie przez symulacje dla wielorównaniowych modeli współzależnych,
• analiza mnożnikowa,
• rozszerzenie modeli logitowych na przypadki logitu wielomianu uporządkowanego i nieuporządkowanego.
Otwarte (bezpłatne) oprogramowanie GRETL współpracuje z wieloma podobnymi oprogramowaniami, co powoduje, że nieustannie wzrasta jego funkcjonalność i użyteczność. W związku z tym niniejsze wydanie zostało uzupełnione o rozdział dotyczący współpracy różnych środowisk oprogramowania z programem GRETL.
Oprogramowanie GNU Regression Econometric and Time-Series Liberary - GRETL, wykorzystywane do nauczania ekonometrii, jest już dostępne w wersji 1.9.2 z dnia 03.11.2010 roku na stronach internetowych: http://gretl.sourceforget.net oraz http://www.kufel.torun.pl.
Rok wydania | 2011 |
---|---|
Liczba stron | 176 |
Kategoria | Metody ilościowe |
Wydawca | Wydawnictwo Naukowe PWN |
ISBN-13 | 978-83-01-16513-0 |
Numer wydania | 3 |
Język publikacji | polski |
Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
EBOOKI WYDAWCY
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
Wstęp do wydania 3 | 9 |
Wstęp do wydania 2 | 11 |
Wstęp do wydania 1 | 13 |
Rozdział 1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl | 17 |
1.1. Licencja | 17 |
1.2. Instalacja | 19 |
1.3. Menu programu i ustawienia | 22 |
1.4. Sesje robocze i praca z konsola | 25 |
Rozdział 2. Dane statystyczne | 28 |
2.1. Budowa zbioru danych | 28 |
2.2. Wczytywanie danych – import danych | 30 |
2.3. Opis zbioru danych i zapisywanie pliku danych | 32 |
2.4. Deklarowanie typu danych | 33 |
2.5. Agregowanie szeregów czasowych | 34 |
2.6. Transformacje zmiennych–procesów | 36 |
2.7. Podstawowe statystyki opisowe | 37 |
2.8. Rozkłady zmiennej | 38 |
2.9. Wykresy | 39 |
2.10. Internetowy serwer z danymi statystycznymi | 43 |
2.11. Przykłady z podręczników ekonometrii | 45 |
Rozdział 3. Testy statystyczne | 47 |
3.1. Tablice statystyczne w programie gretl | 47 |
3.2. Kalkulator testów statystycznych | 49 |
Rozdział 4. Ekonometryczne modele dla danych przekrojowych | 53 |
4.1. Dobór zmiennych do modelu – macierz korelacji | 54 |
4.2. Estymacja parametrów modelu – KMNK | 56 |
4.3. Weryfikacja modelu ekonometrycznego | 57 |
4.3.1. Ocena istotności parametrów strukturalnych. Test t-Studenta i F-Snedecora | 57 |
4.3.2. Ocena stopnia dopasowania modelu | 58 |
4.3.3. Ocena normalności rozkładu składnika resztowego | 59 |
4.3.4. Ocena jednorodności wariancji składnika resztowego. Test heteroskedastyczności | 60 |
4.3.5. Ocena liniowości postaci analitycznej modelu | 61 |
4.3.6. Współliniowość zmiennych objaśniających | 64 |
4.3.7. Obserwacje nietypowe i wpływowe | 65 |
4.4. Wnioskowanie z modelu | 68 |
4.4.1. Przedziały i elipsy ufności dla parametrów | 68 |
4.4.2. Budowa podprób w analizie regresji | 69 |
4.5. Podsumowanie sesji budowy modelu ekonometrycznego | 70 |
Rozdział 5. Charakterystyki procesów ekonomicznych | 72 |
5.1. Funkcja autokorelacji i autokorelacji cząstkowej | 73 |
5.2. Periodogram i spektrum procesów | 75 |
5.3. Testy na pierwiastki jednostkowe | 76 |
5.4. Estymacja niecałkowitego d | 78 |
5.5. Filtracja procesów | 79 |
Rozdział 6. Podstawowe modele procesów ekonomicznych | 81 |
6.1. Wielomianowe modele trendu – wybór stopnia r | 81 |
6.2. Ekonometryczne modele wahań sezonowych | 84 |
6.3. Modele autoregresyjne AR(p) | 87 |
6.4. Modele ARMA(p, q) i ARIMA(p, d, q) | 91 |
6.5. Procedury eliminacji sezonowości | 95 |
6.5.1. Metoda X-12-ARIMA | 96 |
6.5.2. Metoda TRAMO/SEATS | 97 |
Rozdział 7. Przyczynowo-skutkowe ekonometryczne modele procesów ekonomicznych | 100 |
7.1. Specyfikacja modelu według koncepcji modelowania zgodnego | 100 |
7.2. Estymacja parametrów modelu metoda najmniejszych kwadratów | 104 |
7.3. Weryfikacja modelu | 104 |
7.3.1. Badanie istotności ocen parametrów – eliminacja a posteriori | 106 |
7.3.2. Test autokorelacji Durbina–Watsona | 107 |
7.3.3. Test autokorelacji (test Quenouille’a) | 108 |
7.3.4. Test autokorelacji Durbina-h | 108 |
7.3.5. Test autokorelacji na podstawie PACF | 108 |
7.3.6. Test autokorelacji – Breuscha–Godfreya | 109 |
7.3.7. Test autokorelacji – Ljunga–Boxa | 111 |
7.3.8. Testowanie efektu ARCH w procesie resztowym | 111 |
7.3.9. Testowanie zmian strukturalnych – test Chowa | 112 |
7.3.10. Testowanie stabilności parametrów – test QLR | 114 |
7.3.11. Testowanie stabilności parametrów – test CUSUM i CUSUMSQ | 115 |
7.3.12. Testowanie normalności rozkładu reszt | 117 |
7.3.13. Testowanie istotności pominiętych i dodanych procesów | 118 |
7.3.14. Podsumowanie weryfikacji modelu | 119 |
Rozdział 8. Predykcja ekonometryczna | 120 |
8.1. Predykcja na podstawie modeli trendu i sezonowości | 120 |
8.2. Prognozy typu statycznego i dynamicznego | 122 |
Rozdział 9. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów | 128 |
9.1. Estymacja modelu w warunkach autokorelacji składnika resztowego | 128 |
9.1.1. Metoda Cochrane’a–Orcutta | 129 |
9.1.2. Metoda Hildretha–Lu | 130 |
9.1.3. Metoda Praisa–Winstena | 131 |
9.1.4. Metoda uogólniona Cochrane’a–Orcutta | 131 |
9.2. Estymacja modelu w warunkach heteroskedastyczności | 134 |
9.2.1. Metoda korekty heteroskedastyczności składnika losowego | 135 |
9.2.2. Metoda HCCM | 136 |
9.2.3. Ważona metoda najmniejszych kwadratów (przypadek heteroskedastyczności) | 137 |
9.3. Ważona metoda najmniejszych kwadratów – modele dla jednoimiennych obserwacji | 138 |
Rozdział 10. Modele specjalne | 141 |
10.1. Wprowadzenie | 141 |
10.2. Modele logitowe i probitowe | 142 |
10.3. Modele tobitowe | 150 |
Rozdział 11. Wielorównaniowe modele ekonometryczne | 153 |
11.1. Podwójna metoda najmniejszych kwadratów | 154 |
11.2. Prognozowanie na podstawie modelu wielorównaniowego | 160 |
11.3. Analiza mnożnikowa na podstawie modelu wielorównaniowego | 162 |
11.4. Modele VAR | 165 |
11.4.1. Testowanie istotności opóźnień rzędu p | 168 |
11.4.2. Pierwiastki równania charakterystycznego | 169 |
11.4.3. Funkcje odpowiedzi impulsowych w modelu VAR | 170 |
Rozdział 12. Modele panelowe (Paweł Kufel) | 173 |
12.1. Estymacja KMNK modelu panelowego | 173 |
12.2. Efekty ustalone w modelu panelowym | 177 |
12.3. Efekty losowe w modelu panelowym | 178 |
Rozdział 13. Współpraca z programami R, Ox, Octave i gnuplot (Marcin Błażejowski) | 181 |
13.1. Współpraca ze środowiskiem do obliczeń statystycznych R | 182 |
13.2. Współpraca ze środowiskiem do obliczeń ekonometrycznych Ox | 188 |
13.3. Współpraca ze środowiskiem do obliczeń numerycznych Octave | 191 |
13.4. Współpraca ze środowiskiem do wizualizacji gnuplot | 194 |
13.5. Współpraca z systemem profesjonalnego składu tekstu LATEX | 201 |
13.6. Współpraca z procesorami tekstu MS Word/OpenOffice | 206 |
Bibliografia | 209 |