«Зарубежные статистические исследования» (серия)

«Зарубежные статистические исследования» 223k

-

(1971 - 1976)

Серия «Зарубежные статистические исследования» (Теория и методы). Москва: Издательство «Статистика».
СПИСОК НЕКОТОРЫХ ИЗДАНИЙ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ (1971-1976):
* Введение в теорию порядковых статистик. (1971)
* Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. (1973)
* Кендэл М.Дж. Ранговые корреляции. (1975)
* Маленво Э. Статистические методы эконометрии. Выпуск 1. (1975)
* Маленво Э. Статистические методы эконометрии. Выпуск 2. (1976)
* Массе П. Критерии и методы оптимального определения капиталовложений. Книга 2. (1971)
* Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. (1972)
* Харман Г. Современный факторный анализ. (1972)

:
Вадим Ершов...
AAW, fire_varan...

РАЗВЕРНУТЬ ►

◄ СВЕРНУТЬ

Архив этой страницы:

* Закс Л._ Статистическое оценивание.(1976).djvu
* Закс Л._ Статистическое оценивание.(1976).pdf
* Кендэл М._ Ранговые корреляции.(1975).djvu
* Кендэл М._ Ранговые корреляции.(1975).pdf
* Сархан А.Е., Гринберг Б.Г. (ред.)_ Введение в теорию порядковых статистик.(1970).djvu
* Сархан А.Е., Гринберг Б.Г. (ред.)_ Введение в теорию порядковых статистик.(1970).pdf
* Тейл Г._ Экономические прогнозы и принятие решений.(1971).djvu
* Тейл Г._ Экономические прогнозы и принятие решений.(1971).pdf
* Харман Г._ Современный факторный анализ.(1972).djvu
* Харман Г._ Современный факторный анализ.(1972).pdf
* Malenvo_E.__Statisticheskie_metody_ekonometrii._Vypusk_1.(1975).[djv-fax].zip
* Malenvo_E.__Statisticheskie_metody_ekonometrii._Vypusk_1.(1975).[pdf-fax].zip
* Malenvo_E.__Statisticheskie_metody_ekonometrii._Vypusk_2.(1976).[djv-fax].zip
* Malenvo_E.__Statisticheskie_metody_ekonometrii._Vypusk_2.(1976).[pdf-fax].zip

РАЗВЕРНУТЬ ►

◄ СВЕРНУТЬ

Список некоторых изданий (групп изданий), текстографии сборников, литература:

* Маленво Э. Статистические методы эконометрии. Выпуск 1. (1975)
* Маленво Э. Статистические методы эконометрии. Выпуск 2. (1975)

РАЗВЕРНУТЬ ►

◄ СВЕРНУТЬ

Описания некоторых изданий:

▼

▲

Ⓐ ⒸМаленво Э. Статистические методы эконометрии. Выпуск 1. (Methodes statistiques de l'econometrie, 1969) [Djv-Fax-22.1M] [Pdf-Fax-32.8M] Автор: Эдмонд Маленво (Edmond Malinvaud). Перевод с французского А.И. Гладышевского, Г.А. Фреймана и К.О. Эрастова. Научное редактирование Б.Н. Михалевского и Э.Б. Ершова. Переплет художника Л.С. Эрмана.
(Москва: Издательство «Статистика», 1975. - Серия «Зарубежные статистические исследования»)
Скан, обработка, формат Djv-Fax, Pdf-Fax: AAW, fire_varan, формат Djv-Fax: fire_varan, 2025

СОДЕРЖАНИЕ:
Вступительная статья.
Часть 1. Введение.
Глава 1. Эконометрия без вероятностных моделей.
1. Предварительные замечания. 2. Графическое выравнивание данных. 3. Простые регрессии. 4. Ортогональная регрессия. 5. Недостаточность методов, в которых применяется понятие вероятности. 6. Обозначения. 7. Множественные регрессии. 8. Регрессия относительно двух переменных. 9. Сравнение различных множественных регрессий. 10. Главные компоненты. 11. Ортогональные регрессии. 12. Замена переменных. 13. Связи между различными регрессиями.
Глава 2. Экономические модели и статистические выводы.
1. Представление экономических явлений. 2. Первый пример: предложение, и спрос на конкурентном рынке. 3. Второй пример: элементарная модель Кейнса. 4. Третий пример: закон спроса. 5. Эндогенные и экзогенные переменные. 6. Причинность и рекурсивные модели. 7. Вероятностные модели. 8. Модели и структуры. 9. Проблема статистических выводов. 10. Идентифицируемость. 11. Байесовы принципы статистических выводов. 12. Априорная вероятность и функция правдоподобия. 13. Классические принципы статистических выводов. 14. Непараметрические модели. 15. Прогноз. 16. Ошибки спецификации.
Глава 3. Линейная модель простой регрессии.
1. Модель. 2. Основная гипотеза. 3. Другие гипотезы. 4. Выравнивание по методу наименьших квадратов. 5. Важное свойство метода наименьших квадратов. 6. Роль гипотезы нормальности. 7. Свойства метода наименьших квадратов. 8. Регрессия для двумерных законов распределения. 9. Прогнозирование. 10. Регрессия в байесовой статистике.
Глава 4. Функция потребления. Обсуждение одной эконометрической проблемы.
1. Введение. 2. Регрессия и прогноз на основе глобальных данных для периода между двумя мировыми войнами. 3. Модель, задаваемая системой одновременных уравнений. 4. Краткосрочные и долгосрочные эффекты. 5. Функции индивидуальных сбережений и функция глобальных сбережений. 6. Макроэкономическое использование микроэкономических данных. 7. Наблюдаемый доход и перманентный доход. 8. Заключение.
Часть 2. Линейное выравнивание. Глава 5. Общая теория линейного выравнивания.
1. Линейная гипотеза. 2. Характеристический эллипсоид случайного вектора. 3. Линейные оденки. 4. Векторы и линейные многообразия, сопряженные относительно характеристического эллипсоида. 5. Обобщенный метод наименьших квадратов. 6. Приложения. 7. Гипотеза нормальности. 8. Проверка одной важной гипотезы. 9. Оптимальные свойства оценки Гаусса - Маркова. 10. Исторические замечания. Приложение 1. Аналитическое рассмотрение теоремы Гаусса - Маркова. 1. Теорема Гаусса - Маркова. 2. Приложение к множественным многомерным регрессиям. Приложение 2. Некоторые правила матричного исчисления. 1. Дифференцирование векторов и матриц. 2. Операция вычисления следа матрицы. 3. Минимизация положительно-определенных квадратичных форм при линейных ограничениях. 4. Приложения.
Глава 6. Множественные регрессии.
1. Основная модель. 2. Множественные регрессии и линейное выравнивание. 3. Метод наименьших квадратов. 4. Выравнивание оценок и их характеристического эллипсоида. 5. Приложения. 6. Эффект коллинеарности. 7. Нормальное распределение ошибок. 8. Асимптотические свойства. 9. Проверка гипотез и доверительные области. 10. Прогнозирование эндогенных переменных. 11. Байесова теория. Приложение. Центральная предельная проблема.
Глава 7. Дисперсионный и ковариационный анализ.
1. Введение. 2. Дисперсионный анализ в общей модели линейного выравнивания. 3. Последовательные гипотезы. 4. Ортогональные гипотезы. 5. Гипотезы, относящиеся к простой регрессии. 6. Какие экзогенные переменные включать в модели множественной регрессии? 7. Дисперсионный анализ классифицированных наблюдений. 8. Ковариационный анализ. 9. Многомерный анализ.
Глава 8. Различные дополнения.
1. Фиктивные экзогенные переменные. 2. Регрессии по сгруппированным данным. 3. Одновременное применение нескольких выборок. 4. Общая линейная модель и одновременная оценка нескольких уравнений регрессии. 5. Неточная спецификация распределения ошибок. 6. Неточная спецификация соотношений.
Часть 3. Две важные вероятностные модели. Глава 9. Нелинейные модели с аддитивными ошибками.
1. Общие соображения. 2. Асимптотическая теория нелинейных регрессий. 3. Нормальные ошибки и оценки максимального правдоподобия. 4. Вычисление нелинейных регрессий. 5. Линейные модели с аналитическими ограничениями. 6. Пример. 7. Доверительные области для моделей с ограничениями. 8. Ограничения в форме линейных неравенств.
Глава 10. Линейные модели с ошибками в переменных.
1. Предварительные замечания. 2. Обозначения и гипотезы. 3. Ошибки в переменных и регрессия по методу наименьших квадратов. 4. Взвешенная регрессия. 5. Свойства взвешенной регрессии. 6. Взвешенная регрессия и ковариация ошибок. 7. Инструментальные переменные. 8. Идентификация и спецификация модели. 9. Группировка данных. 10. Исторические замечания. Библиография.

ИЗ ИЗДАНИЯ: В числе различных отраслей экономической науки развивается эконометрия, предмет и основные задачи которой связаны именно с проблемами построения количественно определенных вариантов типовых экономико-математических моделей, разработкой методов определения их параметров по статистическим данным и анализом их свойств.
Эта монография представляет возможность широким читательским кругам достаточно полно ознакомиться с эконометрическими методами, изучить и оценить их. В ряде изданных ранее на русском языке книг иностранных авторов отдельные вопросы и даже разделы эконометрии уже рассматривались.
Эта книга, без сомнения, будет полезной научным работникам, экономистам, занимающимся практическими вопросами планирования, аспирантам и студентам старших курсов, встречающимся с проблемой определения параметров экономико-математических моделей на основе обработки статистических данных.

▼

▲

Ⓐ ⒸМаленво Э. Статистические методы эконометрии. Выпуск 2. (Methodes statistiques de l'econometrie, 1969) [Djv-Fax- 4.1M] [Pdf-Fax- 5.3M] Автор: Эдмонд Маленво (Edmond Malinvaud). Перевод с французского А.И. Гладышевского и Г.А. Фреймана Научное редактирование Б.Н. Михалевского и И.Ш. Амирова. Переплет художника Л.С. Эрмана.
(Москва: Издательство «Статистика», 1975. - Серия «Зарубежные статистические исследования»)
Скан, OCR, обработка, формат Djv-Fax: ???, предоставил: fire_varan, 2025

СОДЕРЖАНИЕ ВТОРОГО ВЫПУСКА:
Часть 4. Выравнивание временных рядов.
Глава 11. Введение в теорию случайных процессов.
1. Временные связи в эконометрических моделях. 2. Случайные величины и случайные функции. 3. Стационарные процессы. 4. Спектральное представление. 5. Скользящие средние. 6. Авторегрессионные и гармонические процессы. 7. Линейное представление. 8. Прогноз для стационарных процессов. 9. Эргодичность.
Глава 12. Статистический анализ временных рядов.
1. Введение. 2. Главные характеристики ряда. 3. Непараметрические критерии независимости. 4. Критерии независимости для моментов второго порядка. 5. Критерии независимости для периодограммы. 6. Оценка коррелограммы. 7. Оценка спектра стационарного процесса. 8. Параметрическое разложение временного ряда. 9. Линейные фильтры для разложения временного ряда. 10. Спектральный анализ нестационарных рядов. 11. Какие ряды использовать для статистических оценок. 12. Спектральный анализ зависимостей между рядами.
Глава 13. Зависимость между ошибками в моделях регрессии.
1. Взаимозависимость ошибок. 2. Критерии независимости ошибок. 3. Асимптотические свойства регрессий. 4. Процессы ошибок и характеристики остатков. 5. Дисперсии оценок и критерии гипотез. 6. Эффективность метода наименьших квадратов. 7. Оценки в моделях с зависимыми ошибками. 8. Прогноз в моделях с зависимыми ошибками.
Глава 14. Авторегрессионные модели.
1. Эндогенные переменные с запаздыванием в экономических моделях. 2. Асимптотические свойства метода наименьших квадратов. 3. Выравнивание по методу наименьших квадратов в малых выборках. 4. Прогнозирование. 5. Зависимость ошибок и выравнивание по методу наименьших квадратов. 6. Различные методы учета зависимости ошибок.
Глава 15. Модели с распределенными запаздываниями.
1. Введение. 2. Модели с распределенными запаздываниями в эконометрии. 3. Гипотезы относительно коэффициентов модели. 4. Прямая оценка с помощью линейных и нелинейных регрессий. 5. Оценка методом наименьших квадратов авторегрессионной формы. 6. Другие оценки для авторегрессионной формы.
Часть 5. Модели из систем уравнений.
Глава 16. Модели из систем уравнений в эконометрических исследованиях.
1. Структурные и сокращенные уравнения. 2. Спрос и предложение. Проблемы идентификации. 3. Оценка законов спроса. 4. Рекурсивные модели. 5. Структурные уравнения и теоретические регрессии. 6. Оценки производственных функций. 7. Эластичность по ценам в международной торговле.
Глава 17. Проблемы оценки в свете отдельных примеров.
1. Косвенные регрессии. 2. Ограничения на распределение ошибок. 3. Оценка отдельного уравнения в переопределенной модели. 4. Использование регрессий в рекурсивных моделях.
Глава 18. Идентификация.
1. Структурная форма моделей. 2. Приведенная форма модели. 3. Определения. 4. Случай, когда ограничения не относятся к ошибкам. 5. Линейные ограничения на коэффициенты одного и того же уравнения. Критерий идентифицируемости. 6. Критерий переопределения (сверхидентификации). 7. Обобщения.
Глава 19. Общие методы оценивания систем регрессионных уравнений.
1. Структурная и приведенная формы. 2. Простые модели. 3. Оценки по минимальному расстоянию и квазимаксимума правдоподобия. 4. Ограничения для ковариационной матрицы ошибок. 5. Рекурсивные модели. 6. Вычислительные методы для моделей, содержащих только исключающие ограничения.
Глава 20. Оценка отдельного уравнения в модели из системы уравнений.
1. Принцип получения оценок при ограниченной информации. 2. Оценки по минимальному расстоянию для уравнения без экзогенных переменных. 3. Метод Комиссии Коулса. 4. Двухшаговый метод наименьших квадратов. 5. Инструментальные переменные. 6. Главные компоненты экзогенных переменных. 7. Распределение в малых выборках. Эпилог. Библиография.

ИЗ ИЗДАНИЯ: Второй том русского перевода книги Э. Маленво «Статистические методы эконометрии» содержит четвертую и пятую части французского оригинала, объединяющие последние десять глав. Гл.10-15 посвящены статистическому анализу временных экономических рядов. Главным объектом анализа в остальных главах являются проблемы, связанные со статистической оценкой параметров линейных эконометрических моделей из нескольких регрессионных уравнений.
Монография Э. Маленво будет интересной и полезной для преподавателей вузов, аспирантов, научных работников, имеющих математическую подготовку и встречающихся в своей работе с различными аспектами применения методов математической статистики в экономических исследованиях.