|
|||||
|
Tadeusz Kufel Ekonometria. Rozwiazywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL Wydanie 3, WN PWN, Warszawa 2011 Spis treści Wstęp do wydania 3 Wstęp do wydania 2 Wstęp do wydania 1 1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl 1.1. Licencja 1.2. Instalacja 1.3. Menu programu i ustawienia 1.4. Sesje robocze i praca z konsolą 2. Dane statystyczne 2.1. Budowa zbioru danych 2.2. Wczytywanie danych. Import danych 2.3. Opis zbioru danych i zapisywanie pliku danych 2.4. Deklarowanie typu danych 2.5. Agregowanie szeregów czasowych 2.6. Transformacje zmiennych - procesów 2.7. Podstawowe statystyki opisowe 2.8. Rozkłady zmiennej 2.9. Wykresy 2.10. Internetowy serwer z danymi statystycznymi 2.11. Przykłady z podręczników ekonometrii 3. Testy statystyczne 3.1. Tablice statystyczne w gretl 3.2. Kalkulator testów statystycznych 4. Ekonometryczne modele dla danych przekrojowych 4.1. Dobór zmiennych do modelu - macierz korelacji 4.2. Estymacja parametrów modelu. KMNK 4.3. Weryfikacja modelu ekonometrycznego 4.3.1. Ocena istotności parametrów strukturalnych. Test t-Studenta i F-Snedecora 4.3.2. Ocena stopnia dopasowania modelu 4.3.3. Ocena normalności rozkładu składnika resztowego 4.3.4. Ocena jednorodności wariancji składnika resztowego Test heteroskedastyczności 4.3.5. Ocena liniowości postaci analitycznej modelu 4.3.6. Współliniowość zmiennych objaśniajšcych 4.3.7. Obserwacje nietypowe i wpływowe 4.4. Wnioski z modelu 4.4.1. Przedziały i elipsy ufności dla parametrów 4.4.2. Budowa podprób w analizie regresji 4.5. Podsumowanie sesji budowy modelu ekonometrycznego 5. Charakterystyki procesów ekonomicznych 5.1. Funkcje autokorelacji i autokorelacji cząstkowej 5.2. Periodogram i spektrum procesów 5.3. Testy na pierwiastki jednostkowe 5.4. Estymacja niecałkowitego d 5.5. Filtracja procesów 6. Podstawowe modele procesów ekonomicznych 6.1. Wielomianowe modele trendu . wybór stopnia r 6.2. Ekonometryczne modele wahań sezonowych 6.3. Modele autoregresyjne AR(p) 6.4. Modele ARMA(p, q) i ARIMA(p, d, q) 6.5. Procedury eliminacji sezonowości 6.5.1. Metoda X-12-ARIMA 6.5.2. Metoda TRAMO/SEAT 7. Przyczynowo-skutkowe ekonometryczne modele procesów ekonomicznych 7.1. Specyfikacja modelu według koncepcja modelowania zgodnego 7.2. Estymacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratow 7.3. Weryfikacja modelu 7.3.1. Badanie istotność ocen parametrów - eliminacja a posteriorii 7.3.2. Test autokorelacji Durbina-Watsona 7.3.3. Test autokorelacji (test Quenouille'a) 7.3.4. Test autokorelacji Durbina-h 7.3.5. Test autokorelacji na podstawie PACF 7.3.6. Test autokorelacji - Breuscha-Godfreya 7.3.7. Test autokorelacji - Ljunga-Boxa 7.3.8. Testowanie efektu ARCH w procesie resztowym 7.3.9. Testowanie stabilności parametów - test Chowa 7.3.10. Testowanie stabilności parametów - test QLR 7.3.11. Testowanie stabilnosci modelu - test CUSUM i CUSUMSQ 7.3.12. Testowanie normalność rozkładu reszt 7.3.13. Testowanie istotności pominiętych i dodanych procesów (omit variables, add variables) 7.3.14. Podsumowanie weryfikacji modelu 8. Predykcja ekonometryczna 8.1. Predykcja na podstawie modeli trendu i sezonowości 8.2. Prognozy typu statycznego i dynamicznego 9. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów 9.1. Estymacja w warunkach autokorelacji składnika resztowego 9.1.1. Metoda Cochrane'a-Orcutta 9.1.2. Metoda Hildreth'a-Lu 9.1.3. Metoda Praisa-Winstena 9.1.4. Metoda uogólniona Cochrane'a-Orcutta 9.2. Estymacja w warunkach heteroskedastyczności 9.2.1. Metoda korekty heteroskedastyczności 9.2.2. Metoda HCCM 9.2.3. Ważona metoda najmniejszych kwadratów (przypadek heteroskedastycznsci) 9.3. Ważona metoda najmniejszych kwadratów - modele dla jednoimiennych obserwacji 10. Modele specjalne 10.1. Wprowadzenie 10.1. Modele logitowe i probitowe 10.2. Modele tobitowe 11. Wielorównaniowe modele ekonometryczne 11.1. Podwójna metoda najmniejszych kwadratów 11.2. Prognozowanie na podstawie modelu wielorównaniowego 11.3. Analiza mnożnikowa na podstawie modelu wielorównaniowego 11.4. Modele VAR 11.4.1. Testowanie istotności opóźnień rzędu p 11.4.2. Pierwiastki równania charakterystycznego 11.4.3. Funkcja odpowiedzi impulsowych w modelu VAR 12. Modele panelowe (autor: Paweł Kufel) 12.1. Estymacja KMNK modeleu panelowego 12.2. Efekty ustalone w modelu panelowym 12.3. Efekty losowe w modelu panelowym 13. Współpraca z programami R, Ox, Octave i gnuplot (autor: Marcin Błażejowski) 13.1. Współpraca ze środowiskiem do obliczeń statystycznych R 13.2. Współpraca ze środowiskiem do obliczeń ekonometrycznych Ox 13.3. Współpraca ze środowiskiem do obliczeń numerycznych Octave 13.4. Współpraca ze środowiskiem do wizualizacji gnuplot 13.5. Współpraca z systemem profesjonalnego składu tekstu LaTeX 13.6. Współpraca z procesorami tekstu MS Word/Open Office Bibliografia |
