Descriere
Sumar
Despre autori
Ediția a IV-a, revăzută și adăugită.
Lucrarea de faţă se înscrie în categoria Basic Econometrics şi se doreşte a fi un ghid eficient pus la dispoziţia specialiştilor din practică, studenţilor şi profesorilor care vor să-şi însuşească noţiunile fundamentale ale teoriei şi metodologiei modelării fenomenelor economice şi sociale.
Cartea este rezultatul unui număr de ani de muncă de cercetare în domeniu şi de activitate didactică de predare, susţinere de laboratoare şi seminarii la disciplina Econometrie, în cadrul specializării Statistică şi Previziune Economică, Facultatea de Economie şi Administrarea Afacerilor. Noua ediție aduce un plus prin introducerea unor exemple și studii de caz utilizând programul statistic R.
1. ELEMENTE TEORETICE ȘI METODOLOGICE:
1.1. PROVOCĂRI PENTRU CERCETARE
1.2. CE ESTE ECONOMETRIA?
1.3. PROBLEME TEORETICE:
1.3.1. Definirea conceptului de model econometric
1.3.2. Noţiuni, termeni şi notaţii
1.4. PROBLEME METODOLOGICE:
1.4.1. Demersul metodologic al cercetării econometrice
1.4.2. Tipuri de date statistice utilizate în econometrie
1.5. INTRODUCERE ÎN R
1.5.1. Mediul de lucru
1.5.2. Analiza statistică în R
1.6. TESTE ȘI EXERCIȚII
2. ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR ŞI DE
STATISTICĂ MATEMATICĂ:
2.1. CONCEPTUL DE PROBABILITATE
2.1.1. Experienţă aleatoare. Eveniment aleator
2.1.2. Definiţia probabilităţii
2.2. VARIABILE ALEATOARE
2.2.1. Definiţie şi tipuri de variabile aleatoare
2.2.2. Caracteristici numerice ale unei variabile aleatoare
2.3. PARAMETRI. ESTIMATORI. ESTIMAŢII
2.4. REPARTIŢII PROBABILISTE BIDIMENSIONALE
2.5. REPARTIŢII PROBABILISTE
FRECVENT UTILIZATE ÎN ECONOMETRIE
2.6. STATISTICI PENTRU EŞANTIOANE EXTRASE DIN
COLECTIVITĂŢI CU REPARTIŢIE NORMALĂ
2.7. DISTRIBUȚII PROBABILISTE ÎN R
2.8. TESTE ȘI EXERCIȚII
3. REGRESIA LINIARĂ SIMPLĂ:
3.1. NOŢIUNI INTRODUCTIVE
3.1.1. Istoric
3.1.2. Tipuri de regresie
3.1.3. Interpretarea geometrică şi statistică a regresiei
3.2. MODELUL ECONOMETRIC DE REGRESIE LINIARĂ SIMPLĂ
3.2.1. Prezentarea modelului
3.2.2. Ipotezele clasice ale modelului de regresie
3.3. ESTIMAREA PARAMETRILOR MODELULUI
3.3.1. Probleme ale estimării parametrilor modelului
3.3.2. Estimarea punctuală şi prin interval de încredere
3.3.3. Regresia liniară simplă în R
3.4. INDICATORI DE CORELAŢIE
3.4.1. Coeficientul de corelaţie
3.4.2. Raportul de determinaţie şi raportul de corelaţie
3.5. TESTAREA PARAMETRILOR ŞI A MODELULUI DE REGRESIE
3.5.1. Etapele testării
3.5.2. Testarea parametrilor modelului
3.5.3. Testarea modelului de regresie
3.5.4. Testarea indicatorilor de corelaţie
3.6. PROBLEME SPECIFICE MODELULUI DE REGRESIE LINIARĂ SIMPLĂ
3.6.1. Regresia prin origine
3.6.2. Liniaritatea şi limitele modelului liniar simplu
3.7. STUDIU DE CAZ
3.8. TESTE ȘI EXERCIȚII
4. REGRESIA LINIARĂ MULTIPLĂ:
4.1. PREZENTAREA MODELULUI
4.2. ESTIMAREA PARAMETRILOR MODELULUI
4.3. INDICATORI DE CORELAŢIE
4.3.1. Coeficienţi de corelaţie bivariată, parţială şi semi-parțială
4.3.2. Raportul de determinaţie multiplă şi raportul de corelaţie multiplă
4.3.3. Coeficientul de corelaţie multiplă
4.3.4. Raportul de determinaţie multiplă ajustat
4.4. TESTAREA PARAMETRILOR ŞI A MODELULUI
4.4.1. Testarea coeficienţilor de regresie
4.4.2. Testarea modelului de regresie
4.4.3. Testarea influenţei marginale a unei variabile independente
4.5. PROBLEME SPECIFICE MODELELOR DE REGRESIE LINIARĂ MULTIPLĂ
4.5.1. Modele cu restricţii
4.5.2. Modele cu variabile standardizate
4.6. STUDIU DE CAZ
4.7. TESTE ȘI EXERCIȚII
5. REGRESIA NELINIARĂ
5.1. MODELUL LOG-LINIAR
5.1.1. Estimarea modelului
5.1.2. Elasticitatea
5.1.3. Funcţia de producţie (Funcţia Cobb-Douglas)
5.2. MODELE SEMI-LOGARITMICE
5.2.1. Modele cu variabila dependentă logaritmată
5.2.2. Modele cu variabila independentă logaritmată
5.3. MODELUL RECIPROC. CURBA LUI PHILIPS
5.4. MODELE POLINOMIALE
5.4.1. Modelul parabolic sau quadratic
5.4.2. Modelul cubic
5.5. TESTE ȘI EXERCIȚII
6. MODELE DE REGRESIE CU VARIABILE ALTERNATIVE:
6.1. MODELE DE REGRESIE CU VARIABILE
ALTERNATIVE INDEPENDENTE
6.1.1. Modele ANOVA
6.1.2. Modele ANCOVA
6.1.3. Aplicaţii ale modelelor ANOVA şi ANCOVA
6.2. MODELE DE REGRESIE CU VARIABILE ALTERNATIVE DEPENDENTE
6.2.1. Probleme ale estimării modelului cu variabilă alternativă
dependentă
6.2.2. Modelul Logit
6.2.3. Modelul Probit
6.3. TESTE ȘI EXERCIȚII
7. VERIFICAREA IPOTEZELOR MODELULUI DE REGRESIE:
7.1. IPOTEZE ASUPRA ERORILOR
7.1.1. Media variabilei reziduale este egală cu zero
7.1.2. Homoscedasticitatea erorilor
7.1.3. Normalitatea erorilor
7.1.4. Necorelarea erorilor
7.2. IPOTEZE ASUPRA VARIABILELOR INDEPENDENTE
7.2.1. Prezentare ipoteze
7.2.2. Ipoteza de necoliniaritate a variabilelor independente
7.3. TESTE ȘI EXERCIȚII
8. MODELE ALE SERIILOR DE TIMP:
8.1. SERIILE DE TIMP CA PROCESE STOCASTICE
8.1.1. De la abordarea statistică la abordarea econometrică
a unei serii de timp
8.1.2. Procese stocastice. Definiţie şi caracteristici
8.1.3. Staţionaritatea proceselor stocastice. Procese integrate
8.2. MODELAREA SERIILOR DE TIMP CU AJUTORUL
PROCESELOR STOCASTICE
8.2.1. Procese de tip medie mobilă (MA)
8.2.2. Procese autoregresive (AR)
8.2.3. Procese ARMA
8.2.4. Procese ARIMA. Metoda Box-Jenkins
8.3. TESTE ȘI EXERCIȚII
9. MODELE ECONOMETRICE DINAMICE:
9.1. SPECIFICUL ŞI IMPORTANŢA MODELELOR DINAMICE
9.2. ESTIMAREA MODELELOR DINAMICE
9.2.1. Estimarea modelelor cu decalaj distribuit
9.2.2. Estimarea modelelor autoregresive
9.3. TESTE ȘI EXERCIȚII;
BIBLIOGRAFIE;
TABELE PROBABILISTE
Dănuț-Vasile Jemna (n. 1972, Gura Humorului) este profesor universitar la Facultatea de Economie și Administrarea Afacerilor, Universitatea „Alexandru Ioan Cuza” din Iași. În cadrul specializării de Statistică și Previziune Economică, predă cursurile de Teoria și practica sondajelor, Econometrie și Demografie, la nivel de licență, iar la programele de master predă Econometrie avansată, Metodologia cercetării și Statistică bayesiană. A realizat stagii de cercetare doctorală și postdoctorală la Universitatea Poitiers din Franța și a realizat numeroase mobilități de predare în cadrul programelor Erasmus în țări precum Italia, Franța, Polonia. Este coordonator de doctorat în domeniul Cibernetică și Statistică și visiting profesor al Universității din Poitiers, Franța.
Cărți publicate la Editura Universității „Alexandru Ioan Cuza” din Iași: Econometrie (2007, 2017), Sondajul statistic (2018), Analiza eficienţei relaţiei finanţe publice locale – sistem bancar (2008, coautor).
