RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Стохастический анализ в задачах
18 октября 2013 г. 11:00–13:00, г. Москва, ИППИ РАН, ауд.615
 


Оценивание и инференция в параметрических эконометрических моделях. Лекция 3

С. Анатольев

Российская экономическая школа

Количество просмотров:
Эта страница:120
Youtube Video:





Аннотация: Курс служит как введение в эконометрические методы оценивания и инференции, применяемые как к кросс-секциям, так и к временным рядам. Мы начнем с обзора важных эконометрических концепций и инструментария, затем сосредоточимся на оценивании и инференции в линейной и нелинейной моделях. Помимо нелинейного метода наименьших квадратов, мы остановимся на методе максимального правдоподобия и обобщенном методе моментов. В завершение мы уделим время специфике работы с панельными данными.
Программа лекций
1. Эконометрические понятия и инструментарий
 Понятие регрессии. Регрессия среднего, квантильная регрессия.
 Наилучшие линейные прогнозы. Линейная проекция.
 Случайная выборка и временные ряды.
 Параметрическое, полупараметрическое и непараметрическое оценивание.
 Асимптотический инструментарий инференции.
 Бутстрап.
 Специфика временных рядов.
2. Параметрическая регрессия среднего
 Линейная регрессия среднего и метод наименьших квадратов.
 Линейная регрессия среднего и нелинейный метод наименьших квадратов.
3. Экстремальное оценивание и метод максимального правдоподобия
 Экстремальные оценки и их асимптотические свойства.
 Метод максимального правдоподобия.
 Асимптотические свойства оценки ММП.
 Применение ММП к временным рядам.
4. Метод моментов
 Ограничения на моменты и функции моментов.
 Точная идентификация и сверхидентификация.
 Обобщенный метод моментов.
 Асимптотические свойства ОММ.
 Тест на сверхидентифицируемость.
 Инструментальная регрессия.
5. Панельные данные
 Модель компонент ошибки.
 Случайные и фиксированные эффекты. Оценка «внутри».
 Динамическая панельная регрессия и инструментальные оценки.
 Нелинейные модели на панельных данных

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2018