Байесовские методы в эконометрии
ОглавлениеПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮПРЕДИСЛОВИЕ Глава 1. ЗАМЕЧАНИЯ О ВЫВОДЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НАУКЕ 1.2. ДЕДУКТИВНЫЙ ВЫВОД 1.3. ИНДУКТИВНЫЙ ВЫВОД 1.4. РЕДУКТИВНЫЙ ВЫВОД 1.5. ПРАВИЛА ДЖЕФФРИСА ДЛЯ ТЕОРИИ ИНДУКТИВНОГО ВЫВОДА [66, с. 8]. 1.6. СЛЕДСТВИЯ, ВЫТЕКАЮЩИЕ ИЗ ПРАВИЛ ДЖЕФФРИСА ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 2. ПРИНЦИПЫ БАЙЕСОВСКОГО АНАЛИЗА С КОНКРЕТНЫМИ ПРИМЕРАМИ ПРИЛОЖЕНИЙ 2.2. ТЕОРЕМА БАЙЕСА И НЕСКОЛЬКО МАССИВОВ ДАННЫХ 2.3. АПРИОРНЫЕ ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 2.4. МАРГИНАЛЬНЫЕ И УСЛОВНЫЕ АПОСТЕРИОРНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ 2.5. ТОЧЕЧНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ 2.6. БАЙЕСОВСКИЕ ИНТЕРВАЛЫ И ОБЛАСТИ ДЛЯ ПАРАМЕТРОВ 2.7. МАРГИНАЛЬНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАБЛЮДЕНИЙ 2.8. ПРОГНОЗНЫЕ ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 2.9. ТОЧЕЧНЫЙ ПРОГНОЗ 2.10. ПРОГНОЗНЫЕ ОБЛАСТИ И ИНТЕРВАЛЫ 2.11. НЕКОТОРЫЕ СВОЙСТВА БАЙЕСОВСКИХ АПОСТЕРИОРНЫХ ФПВ ПРИ БОЛЬШИХ ВЫБОРКАХ 2.12. ПРИЛОЖЕНИЕ ВЫШЕИЗЛОЖЕННЫХ ПРИНЦИПОВ К АНАЛИЗУ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРЕТО 2.13. ПРИЛОЖЕНИЕ ВЫШЕИЗЛОЖЕННЫХ ПРИНЦИПОВ К АНАЛИЗУ БИНОМИАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 2.14. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ БАЙЕСОВСКОГО АНАЛИЗА ПРИЛОЖЕНИЕ. АПРИОРНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ПРЕДСТАВЛЯЮЩИЕ «СКУДОСТЬ ЗНАНИЯ» ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 3. ОДНОМЕРНАЯ НОРМАЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ 3.1.2. Апостериорные ФПВ для параметров с расплывчатой априорной ФПВ 3.1.3. Приложение результатов для анализа мультипликатора инвестиций 3.2. НОРМАЛЬНАЯ МНОГОМЕРНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ 3.2.2. Апостериорные ФПВ для параметров в условиях расплывчатых априорных ФПВ 3.2.3. Апостериорная ФПВ, базирующаяся на информативных априорных ФПВ 3.2.4. Прогнозная ФПВ 3.2.5. Анализ моделей при условии вырожденности матрицы Х’Х ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ ГЛАВА 4. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА 4.2. СЛУЧАЙ РЕГРЕССИИ С НЕОДИНАКОВЫМИ ДИСПЕРСИЯМИ 4.3. ДВЕ РЕГРЕССИИ, НЕКОТОРЫЕ ИЗ КОЭФФИЦИЕНТОВ КОТОРЫХ СОВПАДАЮТ ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 5. ОШИБКИ В ПЕРЕМЕННЫХ 5.1. КЛАССИЧЕСКАЯ МОП: ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ 5.2. КЛАССИЧЕСКАЯ МОП: АНАЛИЗ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ МЕТОДОМ НАИБОЛЬШЕГО ПРАВДОПОДОБИЯ 5.3. АНАЛИЗ СТРУКТУРНОЙ ФОРМЫ МОП МЕТОДОМ НАИБОЛЬШЕГО ПРАВДОПОДОБИЯ 5.4. БАЙЕСОВСКИЙ АНАЛИЗ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ МОП 5.5. БАЙЕСОВСКИЙ ДИАЛИЗ СТРУКТУРНОЙ ФОРМЫ МОП 5.6. АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ДОПУЩЕНИЯ О ВЕТВЯЩИХСЯ ПАРАМЕТРАХ ПРИЛОЖЕНИЕ ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 6. АНАЛИЗ НЕЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ, СОСТОЯЩИХ ИЗ ОДНОГО УРАВНЕНИЯ 6.2. ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ФУНКЦИЯ ПОСТОЯННОЙ ЭЛАСТИЧНОСТИ ЗАМЕНЫ (ПЭЗ) 6.3. ОБОБЩЕННЫЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ФУНКЦИИ ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 7. МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ: НЕСКОЛЬКО ИЗБРАННЫХ ПРИМЕРОВ 7.2. МОДЕЛЬ АВТОРЕГРЕССИОННОГО ПРОЦЕССА ПЕРВОГО ПОРЯДКА, ОСНОВАННАЯ НА НЕПОЛНЫХ ДАННЫХ 7.3. АНАЛИЗ АВТОРЕГРЕССИОННОГО ПРОЦЕССА ВТОРОГО ПОРЯДКА 7.4. МОДЕЛИ «РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ЗАПАЗДЫВАНИЙ» (ЛАГОВ) 7.5. ПРИЛОЖЕНИЕ В ОБЛАСТИ ОЦЕНИВАНИЯ ФУНКЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ 7.6. НЕКОТОРЫЕ ОБОБЩЕНИЯ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ ПРИЛОЖЕНИЕ. РАСПЛЫВЧАТЫЕ АПРИОРНЫЕ ФПВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СТАЦИОНАРНЫХ АВТОРЕГРЕССИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 8. МНОГОМЕРНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ 8.2. ПРОГНОЗНАЯ ФПВ ДЛЯ ТРАДИЦИОННОЙ МНОГОМЕРНОЙ РЕГРЕССИВНОЙ МОДЕЛИ 8.3. ТРАДИЦИОННАЯ МНОГОМЕРНАЯ МОДЕЛЬ С ТОЧНЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ 8.4. ТРАДИЦИОННАЯ МОДЕЛЬ С ИНФОРМАТИВНОЙ АПРИОРНОЙ ФПВ 8.5. ПСЕВДОНЕЗАВИСИМАЯ РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 9. ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ 9.1. ПОЛНОСТЬЮ РЕКУРСИВНЫЕ МОДЕЛИ 9.2. ОБЩИЕ ТРЕУГОЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ 9.3. КОНЦЕПЦИЯ ИДЕНТИФИЦИРУЕМОСТИ В БАЙЕСОВСКОМ АНАЛИЗЕ 9.4. АНАЛИЗ НЕКОТОРЫХ КОНКРЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ, ПРЕДСТАВЛЕННЫХ СИСТЕМАМИ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИИ 9.5. БАЙЕСОВСКИЙ АНАЛИЗ В УСЛОВИЯХ «ОГРАНИЧЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ» 9.6. АНАЛИЗ ПОЛНОЙ СИСТЕМЫ 9.7. НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ МОНТЕ-КАРЛО 9.7.2. Анализ модели методами теории выборочных исследований 9.7.3. Байесовский анализ модели 9.7.4. Экспериментальные результаты: точечные оценки 9.7.5. Экспериментальные результаты: доверительные интервалы 9.7.6. Заключительные замечания об экспериментах Монте-Карло ВОПРОСЫ И ЗАДАЧИ Глава 10. СРАВНЕНИЕ И ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ 10.1. АПОСТЕРИОРНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ, СВЯЗАННЫЕ С ГИПОТЕЗАМИ 10.2. АНАЛИЗ ГИПОТЕЗ С РАСПЛЫВЧАТЫМИ АПРИОРНЫМИ ФПВ ДЛЯ ПАРАМЕТРОВ 10.3. СРАВНЕНИЕ И ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ С НЕРАСПЛЫВЧАТОЙ АПРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ 10.4. СРАВНЕНИЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ 10.5. СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ, РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ЗАПАЗДЫВАНИЙ ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 11. АНАЛИЗ НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ 11.1. НЕКОТОРЫЕ ПРОСТЫЕ ОДНОПЕРИОДНЫЕ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ 11.2. ОДНОПЕРИОДНАЯ ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ МНОЖЕСТВЕННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ ПРОЦЕССОВ 11.3. УПРАВЛЕНИЕ В СЛУЧАЕ МНОГОМЕРНЫХ НОРМАЛЬНЫХ РЕГРЕССИОННЫХ ПРОЦЕССОВ 11.4. ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ УПРАВЛЕНИЯМ ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВИДА ФУНКЦИИ ПОТЕРЬ 11.5. ДВУХПЕРИОДНАЯ ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ Б СЛУЧАЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ 11.6. НЕКОТОРЫЕ МНОГОПЕРИОДНЫЕ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ПРИЛОЖЕНИЕ 1. УСЛОВНАЯ ПРОГНОЗНАЯ ФПВ ДЛЯ z2 ПРИ ИЗВЕСТНОМ z1 ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ВЫВОД ПРИБЛИЖЕННОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ, ПРЕДСТАВЛЕННОГО В (11.72) ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ Глава 12. ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПРИЛОЖЕНИЕ А. СВОЙСТВА НЕКОТОРЫХ ВАЖНЫХ ОДНОМЕРНЫХ ФПВ А.2. ФПВ ОДНОМЕРНОГО t-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТЬЮДЕНТА (О t-ФПВ С) Доказательство свойств О t-ФПВ А.3. ФПВ ГАММА- И «хи квадрат»-РАСПРЕДЕЛЕНИЙ (ГАММА-ФПВ И «хи квадрат»-ФПВ) А.4. ФПВ ОБРАТНОГО ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ (О ГАММА-ФПВ) А.5. ФПВ БЕТА-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ (БЕТА-ФПВ) А.6. ФПВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФИШЕРА — СНЕДЕКОРА (Ф-ФПВ) ПРИЛОЖЕНИЕ Б. СВОЙСТВА НЕКОТОРЫХ МНОГОМЕРНЫХ ФПВ Б.2. МНОГОМЕРНАЯ ФПВ t-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТЬЮДЕНТА (М t-ФПВ С) Б.3. ФПВ УИШАРТА (У-ФПВ) Б.4. ФПВ ОБРАТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УИШАРТА (О У-ФПВ) Б.5. ФПВ ОБОБЩЕННОГО -РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТЬЮДЕНТА (ОБ t-ФПВ С) БИБЛИОГРАФИЯ |
