4. ГЛОССАРИЙ

Автокорреляция – корреляция между наблюдаемыми показателями, упорядоченными во времени (временные ряды) или в пространстве (перекрестные данные).

Временной ряд – совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов времени.

Гетероскедастичность – непостоянство дисперсии отклонений. Гипотеза – предположительное утверждение. Гомоскедастичность – постоянство дисперсии отклонений.

Дисперсия – математическое ожидание квадрата отклонения от математического ожидания.

Доверительный интервал – интервал (Q1,Q2), внутри которого с наперед заданной вероятностью γ находится точное значение оцениваемого параметра Q.

Корреляция – функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием (средним значением) зависимой переменной, которая строится с целью предсказания (прогнозирования) этого среднего значения при фиксированных значениях первых. Зависимость выражается соотношением М(Y|x)=f(x).

Коэффициент детерминации – суммарная мера общего качества уравнения регрессии (соответствие уравнения регрессии статистическим данным).

Коэффициенткорреляции– степеньзависимости междупеременнымиХиY. Коэффициент регрессии – оценки неизвестных параметров а0, а1 в уравне-

нии регрессии.

Лаг – сдвиг во времени, который позволяет установить наличие связи между показателями.

Лаговая переменная – переменные, влияние которых характеризуется определенным запаздыванием.

Математическое ожидание – сумма произведений возможных значений на соответствующие вероятности.

Мультиколлинеарность – линейная зависимость двух или нескольких объясняющих переменных.

Несмещенная оценка – если при любом объеме выборки результат ее осреднения по всем возможным выборкам данного объема приводит к точному истинному значению оцениваемого параметра.

Предопределенные переменные – лаговые эндогенные переменные, значения которых определены до рассмотрения соотношения. Или переменные, выступающие в роли факторов-аргументов.

Регрессия – статистическая зависимость между переменными.

Система независимых уравнений – когда каждая зависимая переменная yi рассматривается как функция одного и того же набора факторов xj.

Система одновременных уравнений – когда одни и те же зависимые пе-

ременные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других – в правую. Система рекурсивных уравнений – когда зависимая переменная y одного

уравнения выступает в виде фактора x в другом уравнении.

87

Состоятельная оценка – если по мере роста числа наблюдений она стремится по вероятности к оцениваемому параметру.

Среднее квадратическое отклонение – квадратный корень из дисперсии.

Тренд – общее направление развития модели или основная тенденция ряда. Фиктивные переменные – переменные, которые количественным образом

описывают качественный признак.

Экзогенные переменные – внешние переменные по отношению к модели. Они определяются вне модели, поэтому считаются фиксированными. Влияют на эндогенные переменные, но не зависят от них.

Эконометрика – самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и математического аппарата придавать конкретное количественное выражение общим закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Эндогенные переменные – зависимые переменные, которые определяются внутри исследуемой модели, их число равно числу уравнений модели.

Эффективная оценка – оценка, которая среди прочих оценок того же самого параметра обладает наименьшей мерой случайного разброса относительно оцениваемого параметра.

88

5. ЛИТЕРАТУРА

Основная

1.Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. – М.: Дело, 2000.

2.Замков О.О., Толстопятов А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы

вэкономике. – М.: ДИС, 1998.

3.Малыхин В.И. Математическое моделирование экономики. – М., 2000.

Дополнительная

1.Солодовников А.С., Бабайцев В.А., Браилов А.В. Математика в экономи-

ке. – М.: ЮНИТИ, 1998.

2.Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика: Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 2001. – Том 2.

3.Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева – М.: ЮНИТИ, 2001.

4.Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: Инфра, 1999.

5.Практикум по эконометрике: Учебное пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001.

6.Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие. – М.: Новое знание, 2001.

6.Катышев П.К., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эко-

нометрики. – М.: Дело, 1999.

89

ПРИЛОЖЕНИЕ

1. Распределение Стьюдента (t-распределение)

v	Вероятность α = St			(t) = P(			T			f tтадл.
	0,9	0,8	0,7		0,6			0,5			0,4	0,3	0,2	0,1	0,05	0,02	0,01	0,001
1	0,158	0,325	0,510		0,727			1,000			1,376	1,963	3,078	6,314	12,706	31,821	63,657	636,61
2	0,142	0,287	0,445		0,617			0,816			1,061	1,386	1,886	2,920	4,303	6,965	9,925	31,598
3	0,137	0,277	0,424		0,584			0,765			0,978	1,250	1,638	2,353	3,182	4,541	5,841	12,941
4	0,134	0,271	0,414		0,569			0,741			0,941	1,190	1,533	2,132	2;776	3,747	4,604	8,610
5	0,132	0,267	0,408		0,559			0,727			0,920	1,156	1,476	2,015	2,571	3,365	4,043	6,859
6	0,131	0,265	0,404		0,553			0,718			0,906	1,134	1,440	1,943	2,447	3,143	3,707	5,959
7	0,130	0,263	0,402		0,549			0,711			0,896	1,119	1,415	1,895	2,365	2,998	3,499	5,405
8	0,130	0,262	0,399		0,546			0,706			0,889	1,108	1,397	1,860	2,306	1,860	3,355	5,041
9	0,129	0,261	0,398		0,543			0,703			0,883	1,100	1,383	1,833	2,262	2,821	3,250	4,781
10	0,129	0,260	0,327		0,541			0,700			0,879	1,093	1,372	1,812	2,228	2,764	3,169	4,583
11	0,129	0,260	0,396		0,540			0,697			0,976	1,088	1,363	1,796	2,201	2,718	3,106	4,437
12	0,128	0,259	0,395		0,539			0,695			0,873	1,083	1,356	1,782	2,179	2,681	3,055	4,318
13	0,128	0,259	0,394		0,538			0,694			0,870	1,079	1,350	1,771	2,160	2,650	3,012	4,221
14	0,128	0,258	0,393		0,537			0,692			0,868	1,076	1,345	1,761	2,145	2,624	2,977	4,140
15	0,128	0,258	0,393		0,536			0,691			0,866	1,074	1,341	1,753	2,131	2,602	2,947	4,073
16	0,128	0,258	0,392		0,535			0,690			0,865	1,071	1,337	1,746	2,120	2,583	2,921	4,015
17	0,128	0,257	0,392		0,534			0,689			0,863	1,069	1,333	1,740	2,110	2,567	2,898	3,965
18	0,127	0,257	0,392		0,534			0,688			0,862	1,067	1,330	1,734	2,101	2,552	2,878	3,922
19	0,127	0,257	0,391		0,533			0,688			0,861	1,066	1,328	1,729	2,093	2,539	2,861	3,833
20	0,127	0,257	0,391		0,533			0,687			0,860	1,064	1,325	1,725	2,086	2,528	2,845	3,850

90

2. Распределение Фишера-Снедекора (F-распределение)

Значения Fтабл, удовлетворяющие условию F > Fтабл. Первое значение соответствует уровню значимости 5%; второе – 1% и третье – 0,1%; v1 – число степеней свободы числителя; v2 – знаменателя.

v1	1	2	3	4	5	6	8	12	24	∞	t
v2
1	161,4	199,5	215,7	224,6	230,2	234,0	238,9	243,9	249,0	253,3	12,71
	4052	4999	5403	5625	5764	5859	5981	6106	6234	6366	63,66
	406523	500016	536700	526449	576449	585953	598149	610598	623432	636535	636,2
2	18,51	19,0	19,16	19,25	19,30	19,33	19,37	19,41	19,45	19,50	4,30
	98,49	99,01	99,17	99,25	99,30	99,33	99,36	99,42	99,46	99,50	9,92
	998,46	999,00	999,20	999,20	999,20	999,20	999,40	999,60	999,40	999,40	31,00
3	10,13	9,55	9,28	9.12	9,01	8,94	8,84	8,74	8,64	8,53	3,18
	34,12	30,81	29,46	28,71	28,24	27,91	27,49	27,05	26,60	26,12	5,84
	67,47	148,51	141,10	137,10	134,60	132,90	130,60	128,30	125,90	123,50	12,94
4	7,71	6,94	6,59	6,39	6,26	6,16	6,04	5,91	5,77	5,63	2,78
	21,20	18,00	16,69	15,98	15,52	15,21	14,80	14,37	13,93	13,46	4,60
	74,13	61,24	56,18	53,43	51,71	50,52	49,00	47,41	45,77	44,05	8,61
5	6,61	5,79	5,41	5,19	5,05	4,95	4,82	4,68	4,53	4,36	2,57
	16,26	13,27	12,06	11,39	10,97	10,67	10,27	9,89	9,47	9,02	4,03
	47,04	36,61	33,20	31,09	20,75	28,83	27,64	26,42	24,14	23,78	6,86
6	5,99	5,14	4,76	4,53	4,39	4,28	4,15	4,00	3,84	3,67	2,45
	13,74	10,92	9,78	9,15	8,75	8,47	8,10	7,72	7,31	6,88	3,71
	35,51	26,99	23,70	21,90	20,81	20,03	19,03	17,99	16,89	15,75	5,96
7	5,59	4,74	4,35	4,12	3,97	3,87	3,73	3,57	3,41	3,23	2,36
	12,25	9,55	8,45	7,85	7,46	7,19	6,84	6,47	6,07	5,65	3,50
	29,22	21,69	18,77	17,19	16,21	15,52	14,63	13,71	12,73	11,70	5,40
8	5,32	4,46	4,07	3,84	3,69	3,58	3,44	3,28	3,12	2,99	2,31
	11,26	8,65	7,59	7,10	6,63	6,37	6,03	5,67	5,28	4,86	3,36
	25,42	18,49	15,83	14,39	13,49	12,86	12,04	11,19	10,30	9,35	5,04
9	5,12	4,26	3,86	3,63	3,48	3,37	3,23	3,07	2,90	2,71	2,26
	10,56	8,02	6,99	6,42	6,06	5,80	5,47	5,11	4,73	4,31	3,25
	22,86	16,39	13,90	12,56	11,71	11,13	10,37	9,57	8,72	7,81	4,78
10	4,96	4,10	3,71	3,48	3,33	3,22	3,07	2,91	2,74	2,54	2,23
	10,04	7,56	6,55	5,99	5,64	5,39	5,06	4,71	4,33	3,91	3,17
	21,04	14,91	12,55	11,28	10,48	9,92	9,20	8,45	7,64	6,77	4,59
11	4,84	3,98	3,59	3,36	3,20	3,09	2,95	2,79	2,61	2,40	2,20
	9,65	7,20	6,22	5,67	5,32	5,07	4,74	4,40	4,02	3,60	3,11
	19,69	13,81	11,56	10,35	9,58	9,05	8,35	7,62	6,85	6,00	4,49
12	4,75	3,88	3,49	3,26	3,11	3,00	2,85	2,69	2,50	2,30	2,18
	9,33	6,93	5,95	5,41	5,06	4,82	4,50	4,16	3,78	3,36	3,06
	18,64	12,98	10,81	9,63	8,89	8,38	7,71	7,00	6,25	5,42	4,32
13	4,67	3,80	3,41	3,18	3,02	2,92	2,77	2,60	2,42	2,21	2,16
	9,07	6,70	5,74	5,20	4,86	4,62	4,30	3,96	3.59	3,16	3,01
	17,81	12,31	10,21	9,07	8,35	7,86	7,21	6,52	5,78	4,97	4,12
14	4,60	3,74	3,34	3,11	2,96	2,85	2,70	2,53	2,35	2,13	2,14
	8,86	6,51	5,56	5,03	4,69	4,46	4,14	3,80	3,43	3,00	2,98
	17,14	11,78	9,73	8,62	7,92	7,44	6,80	6,13	5,41	4,60	4,14
15	4,45	3,68	3,29	3,06	2,90	2,79	2,64	2,48	2,29	2,07	2,13
	8,68	6,36	5,42	4,89	4,56	4,32	4,00	3,67	3,29	2,87	2,95
	16,59	11,34	9,34	8,25	7,57	7,09	6,47	5,81	5,10	4,31	4,07

91

v1	1	2	3	4	5	6	8	12	24	∞	t
v2
							2,59
16	4,41	3,63	3,24	3,01	2,85	2,74		2,42	2.24	2,01	2,12
	8,53	6,23	5,29	4,77	4,44	4,20	3,89	3,55	3,18	2,75	2,92
	16,12	10,97	9,01	7,94	7,27	6,80	6,20	5,55	4,85	4,06	4,02
17	4,45	3,59	3,20	2,96	2,81	2,70	2,55	2,38	2,19	1,96	2,11
	8,40	6,11	5,18	4,67	4,34	4,10	3,79	3,45	3,08	2,65	2,90
	15,72	10,66	8,73	7,68	7,02	6,56	5,96	5,32	4,63	3,85	3,96
18	4,41	3,55	3,16	2,93	2,77	2,66	2,51	2,34	2,15	1,92	2,10
	8,28	6,01	5,09	4,58	4,25	4,01	3,71	3,37	3,01	2,57	2,88
	15,38	10,39	8,49	7,46	6,81	6,35	5,76	5,13	4,45	3,67	3,92
19	4,38	3,52	3,13	2,90	2,74	2,63	2,48	2,31	2,11	1,88	2,09
	8,18	5,93	5,01	4,50	4,17	3,94	3,63	3,30	2,92	2,49	2,86
	15,08	10,16	8,28	7,26	6,61	6,18	5,59	4,97	4,29	3,52	3,88
20	4,35	3,49	3,10	2,87	2,71	2,60	2,45	2,28	2,08	1,84	2,09
	8,10	5,85	4,94	4,43	4,10	3,87	3,56	3,23	2,86	2,42	2,84
	14,82	9,95	8,10	7,10	6,46	6,02	5,44	4,82	4,15	3,38	3,85
21	4,32	3,47	3,07	2,84	2,68	2,57	2,42	2,25	2,05	1,82	2,08
	8,02	5,78	4,87	4,37	4,04	3,81	3,51	3,17	2,86	2,36	2,83
	14,62	9,77	7,94	6,95	6,32	5,88	5,31	4,70	4,03	3,26	3,82
22	4,30	3,44	3,05	2,82	2,66	2,55	2,40	2,23	2,03	1,78	2,07
	7,94	5,72	4,82	4,31	3,99	3,75	3,45	3,12	2,75	2,30	2,82
	14,38	9,61	7,80	6,81	6,19	5,76	5,19	4,58	3,92	3,15	3,79
23	4,28	3,42	3,03	2,80	2,64	2,53	2,38	2,20	2,00	1,76	2,07
	7,88	5,66	4,76	4,26	3,94	3,71	3,41	3,07	2,70	2,26	2,81
	14,19	9,46	7,67	6,70	6,08	5,56	5,09	4,48	3,82	3,05	3,77
24	4,26	3,40	3,01	2,78	2,62	2,51	2,36	2,18	1,98	1,73	2,06
	7,82	5,61	4,72	4,22	3,90	3,67	3,36	3,03	2,66	2,21	2,80
	14,03	9,34	7,55	6,59	5,98	5,55	4,99	4,39	3,84	2,97	3,75
25	4,24	3,38	2,99	2,76	2,60	2,49	2,34	2,16	1,96	1,71	2,06
	7,77	5,57	4,68	4,18	3,86	3,63	3,32	2,99	2,62	2,17	2,79
	13,88	9,22	7,45	6,49	5,89	5,46	4,91	4,31	3,66	2,89	3,72
26	4,22	3,37	2,98	2,74	2,59	2,47	2,32	2,15	1,95	1,69	2,06
	7,72	5,53	4,64	4,14	3,82	3,59	3,29	2,96	2,58	2,13	2,78
	13,74	9,12	7,36	6,41	5,80	5,38	4,83	4,24	3,59	2,82	3,71

92

3. Распределение Дарбина-Уотсона

Критические точки d1 и du при уровне значимости первое значение соответствует α=0,05, второе – α=0,01 (n – объем выборки, m – число объясняющих переменных в уравнении регрессии).

n

m=1

m=2

m=3

m=4

m=5

m=6

m=7

m=8

m=9

d1

du

d1 du

d1 du

d1 du

d1 du

d1

du

d1

du

d1

du

d1

du

60,61 1,4

0,39 1,14

7	0,7	1,35	0,46	1,89
	0,43	1,03	0,29	1,67
8	0,76	1,33	0,35	1,77	0,36	2,87
	0,49	1,00	0,34	1,48	0,22	2,10
9	0,82	1,32	0,62	1,69	0,43	2,12	0,29	2,38
	0,55	0,99	0,40	1,38	0,27	1,87	0,18	2,43
10	0,87	1,32	0,69	1,64	0,52	2,01	0,37	2,41	0,24	2,82
	0,6	1,00	0,46	1,33	0,34	1,73	0,23	2,19	0,13	2,69
11	0,92	1,32	0,65	1,6	0,59	1,92	0,44	2,28	0,31	2,64	0,2	3,0
	0,63	1,01	0,31	1,29	0,39	1,64	0,28	2,03	0,19	2,43	0,12	2,89
12	0,97	1,33	0,81	1,57	0,65	1,86	0,51	2,17	0,37	2,5	0,26	2,83	0,17	3,14
	0,69	1,02	0,36	1,27	0,44	1,37	0,33	1,91	0,24	2,28	0,16	2,66	0,10	3,03
13	1,01	1,34	0,86	1,56	0,71	1,81	0,57	2,09	0,44	2,29	0,32	2,69	0,23	2,98	0,14	3,26
	0,73	1,03	0,61	1,26	0,49	1,32	0,39	1,82	0,29	2,13	0,21	2,49	0,14	2,83	0,90	3,18
14	1,04	1,33	0,9	1,55	0,76	1,77	0,63	2,03	0,5	2,29	0,38	2,57	0,28	2,84	0,2	3,11	0,12	3,36
	0,77	1,03	0,66	1,23	0,34	1,49	0,44	1,73	0,34	2,04	0,23	2,33	0,18	2,66	0,12	2,98	0,07	3,28
15	1,07	1,36	0,94	1,54	0,81	1,75	0,68	1,97	0,56	2,22	0,44	2,47	0,34	2,72	0,25	2,97	0,17	3,21
	0,81	1,07	0,70	1,23	0,39	1,46	0,48	1,70	0,39	1,96	0,30	2,24	0,22	2,33	0,16	2,81	0,10	3,10
16	1,1	1,37	0,98	1,53	0,85	1,72	0,73	1,93	0,61	2,15	0,5	2,38	0,39	2,62	0,3	2,86	0,22	3,09
	0,84	1,08	0,73	1,23	0,63	1,44	0,33	1,66	0,43	1,90	0,34	2,13	0,26	2,41	0,20	2,68	0,14	2,94
17	1,13	1,38	1,01	1,53	0,89	1,71	0,77	1,9	0,66	2,1	0,55	2,31	0,45	1,53	0,35	2,75	0,27	2,97
	0,87	1,10	0,77	1,23	0,67	1,43	0,37	1,63	0,48	1,84	0,39	2,07	0,31	2,31	0,24	2,36	0,17	2,81
18	1,15	1,39	1,04	1,53	0,93	1,69	0,82	1,87	0,71	2,06	0,6	2,25	0,5	2,46	0,4	2,66	0,32	2,87
	0,90	1,11	0,80	1,23	0,70	1,42	0,61	1,60	0,32	1,80	0,43	2,01	0,33	2,23	0,28	2,46	0,21	2,69
19	1,18	1,4	1,07	1,53	0,96	1,68	0,85	1,84	0,75	2,02	0,64	2,2	0,54	2,39	0,45	2,58	0,36	2,78
	0,92	1,13	0,83	1,26	0,74	1,41	0,63	1,38	0,36	1,76	0,47	1,96	0,39	2,16	0,32	2,38	0,23	2,39
20	1,2	1,41	1,1	1,53	0,99	1,67	0,89	1,82	0,79	1,99	0,69	2,16	0,59	2,33	0,5	2,52	0,41	2,7
	0,93	1,14	0,86	1,27	0,77	1,41	0,68	1,36	0,39	1,73	0,31	1,91	0,43	2,11	0,36	2,30	0,29	2,31
21	1,22	1,42	1,12	1,53	1,02	1,66	0.92	1,81	0,82	1,96	0,73	2,12	0,63	2,29	0,54	2,46	0,46	2,63
	0,97	1,18	0,89	1,27	0,80	1,40	0,71	1,33	0,63	1,71	0,33	1,88	0,47	2,03	0,40	2,24	0,33	2,43
22	1,23	1,42	1,14	1,54	1,05	1,66	0,95	1,79	0,86	1,94	0,76	2,09	0,67	2,24	0,58	2,4	0,5	2,57
	0,99	1,17	0,91	1,28	0,83	1,40	0,74	1,34	0,66	1,69	0,38	1,84	0,31	2,01	0,43	2,18	0,36	2,36
23	1,25	1,43	1,16	1,54	1,07	1,66	0,98	1,78	0,89	1,92	0,8	2,06	0,71	2,2	0,62	2,36	0,54	2,51
	1,01	1,18	0,93	1,29	0,83	1,40	0,77	1,33	0,69	1,67	0,62	1,82	0,34	1,97	0,47	2,14	0,40	2,30
24	1,27	1,44	1,18	1,54	1,1	1,65	1,01	1,77	0,92	1,9	0,83	2,03	0,75	2,17	0,66	2,31	0,58	2,46
	1,03	1,19	0,96	1,29	0,88	1,40	0,80	1,32	0,72	1,63	0,63	1,79	0,37	1,94	0,30	2,09	0,43	2,23
25	1,28	1,45	1,2	1,55	1,12	1,65	1,03	1,76	0,95	1,88	0,86	2,01	0,78	2,14	0,7	2,28	0,62	2,41
	1,03	1,21	0,98	1,30	0,90	1,40	0,83	1,32	0,73	1,64	0,68	1,77	0,61	1,91	0,34	2,03	0,47	2,20
26	1,3	1,46	1,22	1,55	1,14	1,65	1,06	1,75	0,97	1,87	0,89	1,99	0,81	2,11	0,73	2,24	0,65	2,37
	1,07	1,22	1,00	1,31	0,92	1,41	0,83	1,31	0,78	1,63	0,71	1,73	0,64	1,88	0,37	2,02	0,30	2,16
27	1,31	1,46	1,24	1,55	1,16	1,65	1,08	1,75	1	1,86	0,92	1,97	0,84	2,09	0,76	2,21	0,69	2,34
	1,08	1,23	1,01	1,31	0,94	1,41	0,87	1,31	0,80	1,62	0,73	1,74	0,66	1,86	0,60	1,99	0,33	2,13
28	1,32	1,47	1,25	1,56	1,18	1,65	1,1	1,74	1,02	1,85	0,95	1,95	0,87	2,07	0,79	2,12	0,72	2,3
	1,1	1,24	1,03	1,32	0,96	1,41	0,90	1,31	0,83	1,61	0,76	1,72	0,69	1,84	0,63	1,97	0,36	2,09
29	1,34	1,48	1,27	1,56	1,19	1,65	1,12	1,74	1,05	1,84	0,97	1,94	0,9	2,05	0,82	2,16	0,75	2,27
	1,11	1,23	1,03	1,33	0,98	1,41	0,92	1,31	0,83	1,61	0,78	1,71	0,72	1,83	0,63	1,94	0,39	2,06
30	1,35	1,48	1,28	1,56	1,21	1,65	1,14	1,73	1,07	1,83	0,99	1,93	0,92	2,03	0,85	2,14	0,78	2,25
	1,13	1,26	1,07	1,33	1,00	1,42	0,94	1,31	0,87	1,60	0,81	1,70	0,74	1,81	0,68	1,92	0,62	2,04
31	1,36	1,49	1,29	1,57	1,22	1,65	1,16	1.73	1,09	1,82	1,02	1,92	0,95	2,01	0,87	2,12	0,81	2,22
	1,14	1,27	1,08	1,34	1,02	1,42	0,96	1,31	0,89	1,60	0,83	1,69	0,77	1,80	0,71	1,90	0,64	2,01

93

	n	m=1		m=2		m=3		m=4		m=5		m=6		m=7		m=8		m=9
		d1	du	d1	du	d1	du	d1	du	d1	du	d1	du	d1	du	d1	du	d1	du
	32	1,37	1,5	1,3	1,57	1,24	1,65	1,17	1,73	1,1	1,81	1,04	1,9	1,97	2,00	0,9	2,1	1,83	2,2
		1,16	1,28	1,10	1,33	1,04	1,42	0,97	1,31	0,91	1,39	0,83	1,69	0,79	1,78	0,73	1,88	0,67	1,99
	33	1,38	1,5	1,32	1,57	1,25	1,65	1,19	1,73	1,12	1,81	1,06	1,9	1,99	1,99	0,92	2,08	1,86	2,18
		1,17	1,29	1,11	1,33	1,03	1,43	0,99	1,31	0,93	1,39	0,87	1,68	0,81	1,77	0,73	1,87	0,69	1,97
	34	1,39	1,51	1,33	1,58	1,27	1,65	1,2	1,72	1,14	1,8	1,08	1,89	1,01	1,97	0,95	2,06	1,88	2,16
		1,18	1,29	1,12	1,36	1,07	1,43	1,01	1,31	0,93	1,39	0,89	1,67	0,83	1,76	0,77	1,86	0,72	1,93
	35	1,4	1,52	1,34	1,58	1,28	1,65	1,22	1,72	1,16	1,8	1,09	1,88	1,03	1,96	0,97	2,05	1,9	2,14
		1,19	1,30	1,14	1,37	1,08	1,43	1,02	1,31	0,97	1,38	0,91	1,67	0,83	1,73	0,80	1,84	0,74	1,94
	36	1,41	1,52	1,35	1,58	1,29	1,65	1,23	1,72	1,17	1,79	1,11	1,87	1,05	1,95	0,99	2,04	1,93	2,12
		1,2	1,31	1,13	1,37	1,09	1,44	1,04	1,31	0,98	1,38	0,93	1,66	0,87	1,74	0,82	1,83	0,76	1,92
	37	1,4	1,53	1,36	1,59	1,3	1,65	1,24	1,72	1,19	1,79	1,13	1,87	1,07	1,94	1,01	2,02	1,95	2,11
		1,21	1,32	1,16	1,38	1,11	1,44	1,03	1,31	1,00	1,38	0,93	1,66	0,89	1,74	0,84	1,82	0,78	1,91
	38	1,42	1,53	1,37	1,59	1,31	1,65	1,26	1,72	1,2	1,79	1,14	1,86	1,08	1,93	1,02	2,01	1,97	2,09
		1,22	1,33	1,17	1,38	1,12	1,44	1,07	1,31	1,01	1,38	0,96	1,63	0,91	1,73	0,86	1,81	0,80	1,89
	39	1,43	1,54	1,38	1,59	1,32	1,65	1,27	1,72	1,21	1,78	1,16	1,86	1,1	1,93	1,04	2	1,99	2,08
		1,23	1,33	1,18	1,39	1,13	1,43	1,08	1,31	1,03	1,38	0,98	1,63	0,93	1,72	0,87	1,80	0,82	1,88
	40	1,44	1,54	1,39	1,6	1,33	1,66	1,28	1,72	1,23	1,78	1,17	1,85	1,12	1,92	1,06	1,99	1	2,07
		1,24	1,34	1,19	1,39	1,14	1,43	1,09	1,31	1,04	1,38	0,99	1,63	0,94	1,72	0,89	1,79	0,84	1,87
	45	1,47	1,56	1,43	1,61	1,38	1,66	1,33	1,72	1,28	1,77	1,23	1,83	1,18	1,89	1,13	1,95	1,08	2,02
		1,28	1,37	1,24	1,42	1,20	1,47	1,13	1,32	1,11	1,38	1,06	1,64	1,01	1,70	0,97	1,76	0,92	1,83
	50	1,5	1,58	1,46	1,62	1,42	1,67	1,37	1,72	1,33	1,77	1,29	1,82	1,24	1,87	1,2	1,93	1,15	1,98
		1,32	1,4	1,28	1.44	1,24	1,49	1,20	1,33	1,16	1,38	1,12	1,63	1,08	1,69	1,03	1,74	0,99	1,80
	55	1,52	1,6	1,49	1,64	1,45	1,68	1,41	1,72	1,37	1,76	1,33	1,81	1,29	1,86	1,25	1,9	1,21	1,95
		1,33	1,42	1,32	1,46	1,28	1,30	1,24	1,34	1,20	1,39	1,17	1,63	1,13	1,68	1,93	1,73	1,03	1,78
	60	1,54	1,61	1,51	1,65	1,48	1,68	1,44	1,72	1,4	1,76	1,37	1,8	1,33	1,85	1,29	1,89	1,26	1,93
		1,38	1,44	1,33	1,48	1,31	1,32	1,28	1,33	1,24	1,39	1,21	1,63	1,17	1,68	1,14	1,72	1,10	1,77
	65	1,56	1,63	1,53	1,66	1,5	1,69	1,47	1,73	1,43	1,76	1,4	1,8	1,37	1,84	1,33	1,88	1,3	1,92
		1,40	1,46	1,37	1,30	1,34	1,33	1,31	1,36	1,28	1,6	1,23	1,64	1,21	1,68	1,18	1,72	1,13	1,76
	70	1,58	1,6	1,55	1,67	1,52	1,7	1,49	1,73	1,46	1,7	1,43	1,8	1,4	1,83	1,36	1,87	1,33	1,91
		1,42	1,48	1,40	1,31	1,37	1,34	1,34	1,37	1,31	1,61	1,28	1,64	1,23	1,68	1,22	1,71	1,19	1,73
	75	1,59	1,65	1,57	1,68	1,54	1,7	1,51	1,74	1,48	1,77	1,45	1,8	1,42	1,83	1,39	1,86	1,36	1,9
		1,44	1,3	1,42	1,32	1,39	1,33	1,36	1,38	1,34	1,61	1,31	1,64	1,28	1,68	1,23	1,71	1,22	1,74
	80	1,61	1,66	1,58	1,68	1,56	1,71	1,53	1,74	1,5	1,77	1,48	1,8	1,45	1,83	1,42	1,86	1,39	1,89
		1,46	1,31	1,44	1,34	1,41	1,36	1,39	1,39	1,36	1,62	1,33	1,63	1,31	1,68	1,28	1,71	1,23	1,74
	85	1,62	1,67	1,6	1,69	1,57	1,72	1,55	1,74	1,52	1,77	1,5	1,8	1,47	1,82	1,44	1,85	1,42	1,88
		1,48	1,32	1,43	1,33	1,43	1,37	1,41	1,60	1,38	1,63	1,36	1,63	1,33	1,68	1,31	1,71	1,28	1,74
	90	1,63	1,68	1,61	1,7	1,58	1,72	1,56	1,75	1,54	1,77	1,51	1,8	1,49	1,82	1,46	1,85	1,44	1,88
		1,49	1,34	1,47	1,36	1,43	1,38	1,42	1,61	1,40	1,63	1,38	1,66	1,36	1,68	1,33	1,71	1,31	1,74
	95	1,64	1,69	1,62	1,7	1,6	1,73	1,57	1,75	1,55	1,77	1,53	1,8	1,51	1,82	1,48	1,85	1,46	1,87
		1,31	1,33	1,48	1,37	1,46	1,39	1,44	1,61	1,42	1,64	1,40	1,66	1,38	1,69	1,33	1,71	1,33	1,74
	100	1,65	1,69	1,63	1,71	1,61	1,73	1,59	1,75	1,57	1,78	1,55	1,8	1,52	1,82	1,5	1,85	1,48	1,87
		1,32	1,36	1,30	1,38	1,48	1,60	1,46	1,62	1,44	1,64	1,42	1,67	1,40	1,69	1,37	1,71	1,33	1,74
	150	1,72	1,74	1,7	1,76	1,69	1,77	1,67	1,78	1,66	1,8	1,65	1,81	1,63	1,83	1,62	1,84	1,6	1,86
		1,61	1,63	1,39	1,63	1,38	1,66	1,37	1,67	1,33	1,69	1,34	1,70	1,33	1,72	1,31	1,73	1,30	1,73
	200	1,75	1,77	1,74	1,78	1,73	1,79	1,72	1,81	1,71	1,82	1,7	1,83	1,69	1,84	1,68	1,85	1,67	1,86
		1,66	1,68	1,63	1,69	1,64	1,70	1,63	1,71	1,62	1,72	1,61	1,73	1,60	1,74	1,39	1,73	1,38	1,76

94

4. Критические значения количества рядов для определения наличия автокорреляции по методу рядов (α=0,05)

Нижняя граница К1
N2	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
N1
2											2	2	2	2	2	2	2	2	2
3					2	2	2	2	2	2	2	2	2	3	3	3	3	3	3
4				2	2	2	3	3	3	3	3	3	3	3	4	4	4	4	4
5			2	2	3	3	3	3	3	4	4	4	4	4	4	4	5	5	5
6		2	2	3	3	3	3	4	4	4	4	5	5	5	5	5	5	6	6
7		2	2	3	3	3	4	4	5	5	5	5	5	6	6	6	6	6	6
8		2	3	3	3	4	4	5	5	5	6	6	6	6	6	7	7	7	7
9		2	3	3	4	4	5	5	5	6	6	6	7	7	7	7	8	8	8
10		2	3	3	4	5	5	5	6	6	7	7	7	7	8	8	8	8	9
11		2	3	4	4	5	5	6	6	7	7	7	8	8	8	9	9	9	9
12	2	2	3	4	4	5	6	6	7	7	7	8	8	8	9	9	9	10	10
13	2	2	3	4	5	5	6	6	7	7	8	8	9	9	9	10	10	10	10
14	2	2	3	4	5	5	6	6	7	7	8	8	9	9	10	10	10	11	11
15	2	3	3	4	5	6	6	7	7	8	8	9	9	10	10	11	11	11	12
16	2	3	4	4	5	6	6	7	8	8	9	9	10	10	11	11	11	12	12
17	2	3	4	4	5	6	7	7	8	9	9	10	10	11	11	11	12	12	13
18	2	3	4	5	5	6	7	8	8	9	9	10	10	11	11	12	12	13	13
19	2	3	4	5	6	6	7	8	8	9	10	10	11	11	12	12	13	13	13
20	2	3	4	5	6	6	7	8	9	9	10	10	11	12	12	13	13	13	14

Верхняя граница К2
N2	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
N1
4				9	9
5			9	10 10 11 11
6			9	10 11 12 12 13					13	13	13
7				11 12 13 13 14					14	14	14	15	15	15
8				11 12 13 14 14					15	15	16	16	16	16	17	17	17	17	17
9					13 14 14 15				16	16	16	17	17	18	18	18	18	18	18
10					13 14 15 16				16	17	17	18	18	18	19	19	19	20	20
11					13 14 15 16				17	17	18	19	19	19	20	20	20	21	21
12					13 14 16 16				17	18	19	19	20	20	21	21	21	20	20
13						15 16 17			18	19	19	20	20	21	21	22	22	23	23
14						15 16 17			18	19	20	20	21	22	22	23	23	23	24
15						15 16 18			18	19	20	21	22	22	23	23	24	24	25
16							17 18		19	20	21	21	22	23	23	24	25	25	25
17							17 18		19	20	21	22	23	23	24	25	25	26	26
18							17 18		19	20	21	22	23	24	25	25	26	26	27
19							17 18		20	21	22	23	23	24	25	26	26	27	27
20							17 18		20	21	22	23	24	25	25	26	27	27	28

Сергей Валентинович Болдин Юлия Владимировна Сергеева

Эконометрика

Учебное пособие

Ответственный за выпуск Т.В. Тальникова. Корректор С.Б. Маркова.

Компьютерная верстка Е.Е. Комаровой.

Подписано к печати 12.01.2005. Формат А5. Бумага 65 г/м2. Печать трафаретная. Уч.-изд. л. 6,0. Тираж 1500 экз. Цена договорная.

Копи-центр НШЭУ Н.Новгород, ул. Горная,13

тел. 65-78-67