---

Скачать книгу

---

ских навыков с теоретическими знаниями в области эконометрики ко всем рассматриваемым темам даются ссылки на литературу. При этом основная задача данного пособия – помочь читателю в освоении эконометрики, изложить некоторые технические аспекты проведения исследований с использованием среды GRETL. Почему именно GRETL? Данный эконометрический пакет является бесплатным программным продуктом, который, с одной стороны, доступен любому пользователю, а с другой – обладает достаточно обширными возможностями для анализа данных и проведения эмпирических исследований. Немаловажным является и то, что в GRETL имеется значительный пул данных из большинства классических зарубежных учебников по основам эконометрики, что позволит достаточно легко переключиться с простейших примеров, рассмотренных в данном пособии, на более сложные содержательные задачи и кейсы из учебников.

      В данном пособии весь материал излагается с точки зрения практики – то есть все основные разделы курса эконометрики для бакалавриантов даны в примерах и задачах. Поскольку невозможно приобрести навык проведения эконометрических расчетов, только изучая учебник, предполагается, что читатель должен иметь возможность проделать все излагаемые действия на практике. С этой целью в пособии использовались данные из учебника J. M. Wooldridge «Basic econometrics», которые доступны в GRETL. Все наборы данных при первом обращении к ним в пособии обозначены ссылками и указателями на источник.

      Перед тем как начать осваивать основы эконометрики в среде GRETL, необходимо скачать и установить на свой компьютер сам статистический пакет. Он доступен по ссылке http://GRETL.sourceforge.net/. Вся информация о том, как установить GRETL, приводится на сайте, поэтому нет нужды в подробном изложении, стоит лишь сказать, что программа имеет версию как под ОС Windows, так и под Mac OS, а также что библиотеки данных должны быть установлены отдельно, для этого нужно перейти по ссылке http://GRETL.sourceforge.net/GRETL_data.html.

      Удачи в проведении интересных, содержательных и полезных эконометрических исследований!

      1. Линейная регрессионная модель

      Для начала введем некоторые обозначения. Предположим, что некоторая величина Y зависит от величин

, где . Через n обозначим число наблюдений, по которым строится регрессия, k – число регрессоров в модели, – случайная величина, которая носит название ошибки регрессии.

      Модель такого вида называется классической линейной регрессионной моделью (ЛРМ) в случае, если выполняются следующие предпосылки:

      1.

, – ошибки модели.

      2.

– детерминированные величины.

      3.

– математическое ожидание ошибок равно нулю, , дисперсия ошибок не зависит от номера наблюдения.

      4.

, – совместное математическое ожидание ошибок разных наблюдений равно нулю.

      5. Если выполняется дополнительная предпосылка о нормальном распределении ошибок

, то классическая линейная регрессионная модель называется нормальной линейной регрессионной моделью (НЛРМ).

      Подробнее о предпосылках линейной регрессионной модели можно прочесть в [2, 3].

      2. Оценка линейной регрессионной модели

      Рассмотрим множественную линейную регрессию

      

, ,

      где

– образование в годах, – общий стаж работы в годах, – опыт работы у текущего работодателя, в годах, – ошибка регрессии, n – число наблюдений [файл с данными wage1.gdt].

      Для того чтобы оценить предложенную модель по методу наименьших квадратов (МНК), используем команду меню Модель – Метод наименьших квадратов.

      В появившемся диалоговом окне в поле Зависимая переменная помещаем переменную

(для этого выделяем ее курсором в списке переменных и нажимаем на стрелку, соответствующую окну Зависимая переменная. Данный способ перемещения переменных справедлив для всех операций с диалоговыми окнами).

      Для дальнейшего удобства можно поставить галочку в окошке Установить по умолчанию. Это делается для того, чтобы при изменении спецификации исследуемой модели зависимая переменная не менялась. В окно Регрессоры отправляем регрессоры модели – это переменные

, , Скачать книгу