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
|