ebook Liniowe modele ekonometryczne. Zaawansowane zastosowania języka R Piotr Wdowiński

Name: Liniowe modele ekonometryczne. Zaawansowane zastosowania języka R
SKU: 0F4BBA6BEB
Availability: InStock
Author: Piotr Wdowiński
ISBN: 9788383319759

Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Rok wydania: 2025

Liniowe modele ekonometryczne. Zaawansowane zastosowania języka R to kompleksowe opracowanie, które łączy teorię ekonometrii z praktyką programowania w R. Autor w przystępny sposób wprowadza w zagadnienia procesów stochastycznych, liniowych modeli ekonometrycznych oraz metod estymacji i weryfikacji modeli, wzbogacając je licznymi przykładami kodu i analizami empirycznymi. Pokazuje, jak wykorzystać R do przetwarzania danych, automatyzacji raportów w formacie R/Markdown oraz tworzenia interaktywnych aplikacji w R/Shiny. Szczególną wartością publikacji jest integracja klasycznych metod ekonometrycznych z nowoczesnymi narzędziami wizualizacji i prognozowania danych, co czyni ją praktycznym przewodnikiem dla badaczy, analityków i studentów kierunków ekonomicznych oraz finansowych. To pozycja dla wszystkich, którzy chcą opanować zaawansowane metody analizy danych, modelowania i prognozowania ekonometrycznego w środowisku R, łącząc solidne podstawy teoretyczne z umiejętnościami praktycznymi.

Spis treści ebooka Liniowe modele ekonometryczne. Zaawansowane zastosowania języka R

Spis rysunków ix

Spis tablic xiii

Przedmowa xv

Wprowadzenie 1

1. Instalacja 7
1.1. Program R 7
1.2. Program RStudio 8
1.3. Biblioteki 10

2. Struktury danych i programowanie 15
2.1. Wprowadzenie 15
2.2. Podstawy programowania i obiekty 16
2.2.1. Przetwarzanie potokowe 16
2.2.2. Instrukcje warunkowe 17
2.2.3. Pętle 19
2.2.4. Funkcje 23
2.2.5. Wektory 28
2.2.6. Macierze 42
2.2.7. Ramki danych 50
2.2.8. Tablice 77
2.2.9. Listy 78
2.2.10. Instrukcje graficzne 89
2.2.11. Tablicowanie wyników 122
2.2.12. Operacje I/O na plikach 128
2.3. Organizacja zbiorów danych statystycznych 132
2.3.1. Interfejs API 133
2.3.2. Automatyzacja zadań przeglądarki internetowej 162
2.4. Zarys programowania obiektowego 173
2.5. Dynamiczne dokumenty R/Markdown 188

3. Modelowanie ekonometryczne 193
3.1. Wprowadzenie 193
3.2. Procesy stochastyczne 194
3.2.1. Modele 194
3.2.2. Stacjonarność 205
3.2.3. Analiza empiryczna 208
3.3. Regresja i testowanie 240
3.3.1. Regresja liniowa 240
3.3.2. Testowanie specyfikacji modeli 245
3.3.2.1. Normalność 246
3.3.2.2. Heteroskedastyczność 249
3.3.2.3. Autokorelacja 251
3.3.2.4. Postać funkcyjna 255
3.3.2.5. Istotność parametrów 257
3.3.2.6. Ocena jakości dopasowania do danych 259
3.3.3. Analiza empiryczna 261
3.3.3.1. Model indeksu branżowego GPW WIG-Banki 261
3.3.3.2. Model prognostyczny indeksów branżowych GPW 300
3.3.3.3. Model stopy procentowej 341
3.3.3.4. Model inflacji 363
3.3.3.5. Model cen samochodów elektrycznych 391
3.4. Zastosowania programowania obiektowego 464

4. Aplikacje R/Shiny 499
4.1. Wprowadzenie 499
4.2. Podstawy budowy aplikacji 500
4.3. System prognostyczny 502

Zakończenie 513
Summary 517
Dodatek A 521
Lista książek poświęconych językowi R i jego zastosowaniom 521
Dodatek B 527
Test Shapiro–Wilka 527
Test Jarque’a–Bery 529
Test Goldfelda–Quandta 531
Test Breuscha–Pagana 534
Literatura 539
Indeks 557