Будьте всегда в курсе!
Узнавайте о скидках и акциях первым
Новости
Все новости
30 августа 2024
Полное собрание школьника. Купите со скидками
7 августа 2024
Открытие интернет-магазина Дон Кихот
Статьи
Все статьи
Бабешко, Орлова: Эконометрика и эконометрическое моделирование в Excel и R. Учебник
Издательство:
ИНФРА-М,
2023
276 ₪
Нет в наличии
Мы свяжемся с вами в самое ближайшее время и уточним условия заказа.
Цена действительна только для интернет-магазина и может отличаться от цен в розничных магазинах
- Описание
- Характеристики
- Отзывы
- Задать вопрос
- Наличие
-
ОписаниеУчебник включает темы современной эконометрики, часто применяемые в экономических исследованиях. Рассматриваются некоторые аспекты моделей множественной регрессии, связанные с проблемой мультиколлинеарности, модели с дискретной зависимой переменной, включая методы их оценивания, анализа и применения. Значительное место отводится анализу моделей одномерных и многомерных временных рядов. Рассмотрены современные представления о детерминированном и стохастическом характере тренда. Изучены методы статистической идентификации типа тренда. Уделяется внимание оценке, анализу и практической реализации моделей стационарных временных рядов Бокса — Дженкинса, а также моделей многомерных временных рядов: векторных авторегрессионных моделей и векторных моделей коррекции ошибок. Включены основные эконометрические модели для панельных данных, широко применяемые в последние десятилетия, а также формальные тесты выбора моделей с учетом их иерархической структуры. В каждом разделе приводятся примеры оценки, анализа и тестирования моделей в программной среде R.Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.Адресован студентам магистратуры, обучающимся по направлению «Экономика», учебный план которого предусматривает дисциплины «Эконометрика (продвинутый курс)», «Эконометрическое моделирование», «Эконометрические исследования», и аспирантам.СвернутьУчебник включает темы современной эконометрики, часто применяемые в экономических исследованиях. Рассматриваются некоторые аспекты моделей множественной регрессии, связанные с проблемой мультиколлинеарности, модели с дискретной зависимой переменной, включая методы их оценивания, анализа и применения. Значительное место отводится анализу моделей одномерных и многомерных временных рядов. Рассмотрены современные представления о детерминированном и стохастическом характере тренда. Изучены методы статистической идентификации типа тренда. Уделяется внимание оценке, анализу и практической реализации моделей стационарных временных рядов Бокса — Дженкинса, а также моделей многомерных временных рядов: векторных авторегрессионных моделей и векторных моделей коррекции ошибок. Включены основные эконометрические модели для панельных данных, широко применяемые в последние десятилетия, а также формальные тесты выбора моделей с учетом их иерархической структуры. В каждом разделе приводятся примеры оценки, анализа и тестирования моделей в программной среде R.Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.Адресован студентам магистратуры, обучающимся по направлению «Экономика», учебный план которого предусматривает дисциплины «Эконометрика (продвинутый курс)», «Эконометрическое моделирование», «Эконометрические исследования», и аспирантам.СвернутьСвернуть
-
Характеристики
Объем, стр. 300 ISBN 978-5-16-016059-7 Автор Бабешко Людмила Олеговна, Орлова Ирина Владленовна Серия Высшее образование. Магистратура Язык Русский Год издания книги 2023 Тип обложки Твердый переплет Иллюстрации Черно-белые Вес, г 442г Размеры 215х145х20 мм - Отзывы
-
Задать вопросВы можете задать любой интересующий вас вопрос по товару или работе магазина.
Наши квалифицированные специалисты обязательно вам помогут. -
НаличиеРозничный магазин (Натания, ул. Шмуэль-а-Нацив 13) тел: 052-274-85-74Нет в наличии
































































































































