Лучшие книги Сергея Арутюновича Айвазяна

Учебное пособие представляет собой вводный курс эконометрики, включающий прикладные методы построения моделей по статистическим данным. Каждая из восьми глав содержит основные теоретические выводы, краткое описание методики и примеры решения задач.

Рекомендовано в качестве основной литературы при изучении эконометрики студентами экономических специальностей средних и высших учебных заведений.

Продвинутый курс эконометрики охватывает ряд важнейших разделов дисциплины. В частности представлены методы и модели анализа многомерных временных рядов, последние достижения в области финансовой эконометрики (копула-функции, методы управления финансовыми рисками).

Для решения задач используется экономический инструментарий, включающий относительно недавно разработанные современные методы анализа многомерных временных рядов, байесовский подход в сочетании с приемами имитационного статистического моделирования, продвинутые численные методы оптимизации. Вычислительная реализация описываемых в учебнике примеров основана на использовании статистических и эконометрических пакетов R, Stata, Eviews, GAUSS.


Для студентов и аспирантов экономической и математической специализации, интересующихся продвинутыми эконометрическими методами и их приложениями в финансах, а также сотрудников аналитических служб банков и инвестиционных компаний.

В экономической науке производственный потенциал является одним из предметов исследования, а модели производственного потенциала - инструментом анализа экономических объектов. Не подвергая критике альтернативные подходы, авторы опираются на представление о производственном потенциале, базирующееся на концепции стохастической граничной производственной функции и теории X-эффективности. Исследованы несколько видов производственного потенциала: реальный, граничный, достижимый. Представлены основные этапы реализации методологии построения соответствующих моделей. Показано, что модель достижимого производственного потенциала может служить инструментом формирования и обоснования мероприятий, направленных на повышение эффективности производства. Охарактеризована схема спецификации трехфакторной модели производственного потенциала компании, использующей интеллектуальный капитал в качестве средства производства. Экспериментально обосновано, что при построении такой модели должна учитываться возможность использования нескольких альтернативных способов оценки интеллектуального капитала. Предложен и апробирован эконометрический подход к оценке человеческого капитала компании.

Книга является первым научным изданием на русском языке, содержащим современные взгляды на проблему.

Продвинутый курс эконометрики охватывает ряд важнейших разделов дисциплины. В частности представлены методы и модели анализа многомерных временных рядов, последние достижения в области финансовой эконометрики (копула-функции, методы управления финансовыми рисками).Для решения задач используется экономический инструментарий, включающий относительно недавно разработанные современные методы анализа многомерных временных рядов, байесовский подход в сочетании с приемами имитационного статистического моделирования, продвинутые численные методы оптимизации. Вычислительная реализация описываемых в учебнике примеров основана на использовании статистических и эконометрических пакетов R, Stata, Eviews, GAUSS.Для студентов и аспирантов экономической и математической специализации, интересующихся продвинутыми эконометрическими методами и их приложениями в финансах, а также сотрудников аналитических служб банков и инвестиционных компаний.

Содержание учебника соответствует действующим образовательным стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплине «Эконометрика». Особенность данного издания заключается в том, что в нем в описание традиционных методов решения эконометрических задач впервые органично встроены (там, где это позволяет повысить точность и глубину анализа) современные методы многомерного статистического анализа, ранее не включавшиеся в инструментарий эконометрики (в частности, дискриминантный и кластер-анализы, метод главных компонент и др.).
Представленные в учебнике методы и модели регрессионного анализа, бинарного и множественного выбора, анализа временных рядов могут составить содержание одного или двух базовых семестровых курсов по эконометрике в рамках учебного плана бакалавриата.
Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и эконометрике.

В учебнике представлено синтетическое и систематическое изложение основ разработки, измерения, интерпретации и использования социальных индикаторов в описании, анализе, прогнозировании, исследовании социально-экономических процессов, ситуаций и

Содержание и стиль изложения в учебнике соответствуют принятым Министерством образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплине `Эконометрика`. Представленные в учебнике методы и модели регрессионного анализа, анализа временных рядов и систем одновременных уравнений могут составить содержание двух семестровых курсов (по формуле 32 часа лекции и 32 часа упражнений каждый), один из которых (`Эконометрика-1`) рекомендуется включать в учебные планы 3-го или 4-го года 1-й ступени высшего экономического образования (бакалавриата), а второй, более продвинутый (`Эконометрика-2`), - в учебные планы 1-го или 2-го года магистратуры (т. е. 5-го или 6-го года обучения).

В данном томе существенно используются обозначения, понятия и результаты 1-го тома данного издания (`Теория вероятностей и прикладная статистика`), однако возможно и его автономное усвоение.

Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и эконометрике.

Содержание и стиль изложения в учебнике соответствуют принятым Министерством образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплинам `Теория вероятностей`, `Математическая статистика` и `Многомерные статистические методы` (или `Многомерный статистический анализ`). При этом первые две дисциплины входят в учебные планы 1-й ступени образования (бакалавриата), а третья может присутствовать (в зависимости от конкретного вуза) в учебных планах бакалавриата или магистратуры. Усвоение включенного в этот том материала предусматривает для каждой из упомянутых дисциплин общий объем аудиторных занятий, равный приблизительно 64 часам (32 часа лекций и 32 часа практических занятий). Изложение построено таким образом, чтобы добиться цельного (системного) восприятия всего блока эконометрических дисциплин, представленных в двух томах второго издания: упомянутые три дисциплины первого тома дополнены во втором томе широким набором моделей регрессионного анализа, методамии моделями анализа временных рядов и методами построения и анализа систем одновременных уравнений. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной статистике и эконометрике.

Учебник содержит необходимый теоретико-методический материал, а также задачи и упражнения по математической статистике и прикладному многомерному статистическому анализу. Математический аппарат, необходимый для решения предложенных в книге задач и упражнений, не выходит за рамки современных курсов по данным дисциплинам, соответствующих принятым в российском высшем экономическом образовании стандартам. Особенное внимание, уделенное в учебнике разделам А (`Краткие сведения из теории`) и Б (`Примеры решениятиповых задач и упражнений`), позволяет использовать его для самостоятельного освоения методов прикладной статистики в режиме экстерна. По своему содержанию, структуре, логике исследования, основным понятиям и обозначениям книга ориентирована и базовый учебник Айвазяна С.А., Мхитаряна B.C. `Прикладная статистика и основы эконометрики` (Москва, ЮНИТИ, 1998 г.) - главы 6 - 13 и 1-й том второго издания этого учебника, рекомендованные Министерством образования РФ для студентов экономических специальностей вузов.

Книга логически завершает справочные издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных» (1983 г.) и «Прикладная статистика: Исследование зависимостей» (1985 г.). Рассматриваются задачи классификации объектов, снижения размерности. Большое внимание уделяется разведочному статистическому анализу.
Для специалистов, применяющих методы анализа данных.

Данная книга является логическим продолжением справочного издания "Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных", вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения.

Для статистиков, экономистов, социологов, программистов.

Книга посвящена методам предварительного статистического анализа данных и построения модели реального явления, характеризуемого этими данными. Приводятся сведения по теории вероятностей и математической статистике, освещаются вопросы программной реализации излагаемых методов.

Для статистиков, экономистов, математиков н других специалистов, использующих методы статистической обработки данных.

Работа посвящена описанию методов классификации объектов (стран, городов, предприятий, семей, индивидуумов и т. д.), заданных набором количественных признаков. Значительное место в работе уделено методам, позволяющим выбрать из большого числа исходных признаков, характеризующих состояние объекта, сравнительно небольшое число наиболее существенных признаков.
В работе показаны основные направления социально-экономических исследований, в которых излагаемые методы целесообразны, а подчас необходимы. Рассмотрены примеры решения реальных социально-экономических задач с применением раскрытых в работе методов.

Монография рассчитана на математиков, экономистов, статистиков и других специалистов, использующих математико-статистические методы при обработке многомерных наблюдений.

В учебнике представлено синтетическое и систематическое изложение основ разработки, измерения, интерпретации и использования социальных индикаторов в описании, анализе, прогнозировании, исследовании социально-экономических процессов, ситуаций и феноменов на глобальном, национальном и местном уровнях. Проблемы и задачи увязываются с социально-экономическими концепциями, моделями и теориями, способами получения информации и ее характером, целевым назначением и областями использования социальных индикаторов. Это область социального наблюдения, задача которого – отображать события и процессы, происходящие в обществе, в общепонятных символах, чаще всего в числах, и тем самым давать возможность мониторинга и принятия решений. Для студентов экономических вузов, экономистов, социологов, юристов и всех социальных аналитиков.

В монографии излагаются основы разработки, измерения, информационного обеспечения, интерпретации и использования ключевых социально-экономических индикаторов, характеризующих различные аспекты качества и образа жизни населения. Среди анализируемых аспектов: типология потребительского поведения населения, его рас­пределение по доходам, расходам и денежным сбережениям, природа и измерение бедности и экономического нера­венства, измерение таких синтетических латентных категорий качества жизни, как «качество населения», «уровень материального благосостояния», «состояние (качество) социальной сферы», «качество экологической ниши». Приво­дится практическое использование соответствующих интегральных индикаторов в задачах определения проблемных областей («узких мест») в социально-экономическом развитии территории и совершенствования социально-экономической политики.

Для научных работников, сотрудников аналитических служб министерств и органов федеральной, региональной и муниципальной властей, а также для аспирантов и студентов, интересующихся проблемами измерения и мониторинга качества и образа жизни населения и связанными с ними проблемами совершенствования социально-экономической политики.