Теория и методы эконометрики

PDF
Mark as finished
How to read the book after purchase
  • Read only on LitRes Read
Book description

Теория и методы эконометрики Р. Дэвидсона и Дж. Мак-Киннона дает целостное представление о современной эконометрической теории и применяемых на практике эконометрических методах. Большое внимание в работе уделено геометрической интерпретации метода наименьших квадратов, а также методу моментов, лежащему в основе многих оценок и тестов. Знакомство читателя с симуляционными методами, включая бутстрап, происходит уже в первых главах, затем эти методы широко используются на протяжении всей книги.

Кроме того, затронут целый ряд тем, над которыми продолжает работать современная наука. Помимо бутстрапа и тестов Монте-Карло, в этом ряду можно назвать оценки ковариационных сэндвич-матриц, искусственные регрессии, оценивающие функции и обобщенный метод моментов, косвенную инференцию и ядерное оценивание. Каждую главу завершает большая подборка задач – как теоретических, так и практических, многие из которых требуют использования симуляционных подходов.

Книга адресована студентам, изучающим эконометрику на старших курсах университетов, преподавателям эконометрики, а также послужит хорошим подспорьем для русскоговорящих экономистов, как ученых, так и практиков, каким она оказалась для многих экономистов во всем мире.

Detailed info
Age restriction:
0+
Date added to LitRes:
17 February 2020
Date of translation:
2018
Date written:
2009
Size:
938 pp.
Total size:
21 MB
Total number of pages:
938
Page size:
165 x 255 мм
Translator:
Е. И. Андреева
Copyright:
РАНХиГС
Теория и методы эконометрики — read a free preview online. Leave comments and reviews, vote for your favorite.
Book is part of series
«Академический учебник»
Невидимый крюк: скрытая экономика пиратов
Продвинутый курс макроэкономики
Экономика труда
-5%

Отзывы 1

Сначала популярные
Влад Карпов

Перед вами кладезь знаний двухгодичных курсов эконометрики на уровне магистратуры всего в одной книге, не пожалеете, если возьмете для обучения в Data Science.

Оставьте отзыв