В предлагаемом читателю пособии содержатся задачи самого различного уровня сложности - от типовых, которые приводятся с подробным решением, до задач повышенной сложности. Помимо обычных задач, которые можно решить “вручную”, подобрано большое количество задач, требующих использования каких-либо статистических пакетов. Даются задачи, развивающие навыки программирования в этих пакетах. Задачник охватывает все основные разделы по эконометрике вводного уровня: • оценивание линейных регрессионных моделей по методу наименьших квадратов (МНК); •теорема Гаусса-Маркова и свойства МНК-оценок; • построение доверительных интервалов для параметров этих моделей; • тестирование гипотез; • особенности оценивания линейных регрессионных моделей в условиях нарушения теоремы Гаусса—Маркова (случай мультиколлинеарности, гетероскедастичности и автокорреляции); • тесты на правильную функциональную форму модели (тест Рамсея и тест Бокса—Кокса). Помимо этого, пособие содержит задачи по темам, которые относятся к промежуточному уровню: • оценивание эконометрических моделей методом максимального правдоподобия (ММП); • тестирование гипотез при помощи трех классических тестов, связанных с методом максимального правдоподобия: тест отношения правдоподобия, тест множителей Лагранжа и тест Вальда; • модели бинарного выбора (logit- и probit-модели); • модели со случайными регрессорами; • элементы теории временных рядов (ARMA-процессы, тест Дики—Фуллера на стационарность временного ряда, GARCH-модели). Также в задачнике имеются два раздела продвинутого уровня: метод опорных векторов и Random Forest, и два вспомогательных раздела, которые содержат необходимые сведения по линейной алгебре и теории вероятностей.