В учебном пособии представлены программа изучения дисциплины, методические рекомендации по выполнению контрольной работы для студентов заочной формы обучения, алгоритм решения задач, вопросы и тестовые задания для самопроверки, вопросы к итоговому контролю знаний, глоссарий, список рекомендуемой литературы по дисциплине «Эконометрика». Данные рекомендации предназначены для студентов экономического факультета очной и заочной формы обучения специальностей 38.03.05 «Бизнес-информатика», 38.03.01 «Экономика», 38.03.02 «Менеджмент», а также можно использовать на других направлениях подготовки.
Эконометрика : учебное пособие / И. Г. Генералов, С. А.Суслов. – Княгинино : НГИЭУ, 2015. – 160 с.

Непосредственной сдаче экзамена или зачета по любой учебной дисциплине всегда предшествует достаточно краткий период, когда студент должен сосредоточиться, систематизировать свои знания. Специфика периода подготовки к экзамену заключается в том, что студент уже ничего не изучает (для этого просто нет времени): он лишь вспоминает и систематизирует изученное. Предлагаемое пособие поможет студентам в решении именно этой задачи применительно к курсу "Эконометрика". Содержание и структура пособия соответствуют требованиям Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования. Издание предназначено студентам экономических вузов.
М-Юрайт, 2007.-191 с. ISBN:978-5-94879-791-5

В статье рассматриваются эконометрические модели, относящиеся к классу многомерных GARCH-моделей, которые позволяют улавливать эффект «кластеризации волатильности». В программе S-PLUS на примере акций российских компаний проводится оценка моделей и проверка их адекватности. Также приводятся результаты оценки DCC-GARCH модели, проведенной в среде VBA MS Excel.

Современная практика банковского риск-менеджмента в значительной мере опирается на концепцию количественного измерения риска. Одной из проблем, возникающих при оценке рыночного риска, является моделирование волатильности финансовых инструментов. Автор проводит обзор и сравнительный анализ GARCH-моделей, которые используют для моделирования эффекта "кластеризации" волатильности.

Индекс потребительских цен часто описывается как величина, имеющая природу случайного блуждания, а значит принципиально непрогнозируемая за исключением трендового изменения среднего. Эти выводы обычно подтверждаются тестами на стационарность. Однако все меняется, если предположить наличие структурных скачков в исследуемом ряде.
Заруцкий С.А. О возможности и особенностях прогнозирования инфляции в России // Экология. Экономика. Информатика XXXVI школа-семинар "Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования". Материалы. 2008. С. 154 – 159.