Программа курса "Эконометрика"

НОУ ВПО «ИНСТИТУТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ»

Кафедра экономики, управления и финансов

«УТВЕРЖДАЮ»

Проректор по учебной работе

________________

27 июня 2012 г.

ПРОГРАММА КУРСА

"ЭКОНОМЕТРИКА"

для студентов, обучающихся по направлению

080100.62 «Экономика»

Обсуждена и рекомендована к

утверждению на заседании кафедры

Протокол № 10 от26 июня 2012 года

Химки, 2012

Автор:

к. ф-м. н. доцент кафедры Математики и информатики

НОУ ВПО «Институт международных экономических отношений». Эконометрика

Программа для студентов очной формы обучения

по направлению 080100.62 «Экономика».

Рецензент:

к. воен. н. доцент кафедры Математики и информатики

НОУ ВПО «Институт международных экономических отношений»

СОДЕРЖАНИЕ

1. Требования к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы.. 4

2. Организационно-методический раздел. 5

3. Содержание курса. 6

4. Формы промежуточного и итогового контроля. 7

5. Тематический план и распределение часов по видам работ для очно-заочного отделения. 8

6. Примерный перечень вопросов к (экзамену) 10

7. Учебно-методическое обеспечение курса. 12

1. ТРЕБОВАНИЯ К ОБЯЗАТЕЛЬНОМУ МИНИМУМУ СОДЕРЖАНИЯ ОСНОВНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

Требования к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы подготовки экономиста по специальности 521600 «Экономика»

Общепрофессиональные дисциплины направления. Федеральный компонент ОПД. Ф.03 «Эконометрика»:

Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Показатели качества регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов.

2. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ

Цель курса. Научить студентов использовать основные статистические и эконометрические методы в экономических исследованиях.

Навыки и умения. Курс предназначен для того, чтобы научить студентов строить методом наименьших квадратов эконометрические модели, оценивать их качество и интерпретировать полученные зависимости.

Место курса в системе высшего образования. Программа курса «Эконометрика» разработана в соответствии с Государственным стандартом образования РФ. (ЕН. Общие математические и естественнонаучные дисциплины, раздел ОПД. Ф.03 «Эконометрика»).

3. СОДЕРЖАНИЕ КУРСА

Раздел 1. Введение

Тема 1. Введение. Что изучает эконометрика. Модели экономических процессов. Типы моделей. Типы данных.

Раздел 2. Модель парной регрессии

Тема 2. Метод наименьших квадратов. Линейная регрессионная модель с двумя переменными.

Тема 3. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок.

Тема 4. Проверка гипотез в парной регрессии. Доверительные

интервалы для коэффициентов регрессии. Коэффициент детерминации.

Тема 5. Оценка максимального правдоподобия коэффициентов регрессии.

Раздел 3. Преобразования переменных.

Тема 6. Базисная процедура. Логарифмические преобразования. Нелинейная регрессия. Тесты Бокса-Кокса.

Раздел 4. Модель множественной регрессии.

Тема 7. Основные гипотезы. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.

Тема 8. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации.

Тема 9. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Проверка статистических гипотез.

Тема 10. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.

Тема 11. Спецификация модели. Частная корреляция.

Тема 12. Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов.

Раздел 5. Гетероскедастичность и корреляция во времени.

Тема 13. Гетероскедастичность. Метод взвешенных наименьших квадратов. Коррекция моделей на гетероскедастичность. Тесты Гольдфельдта - Квандта, Спирмена, Глейзера.

Тема 14. Модели временных рядов. Корреляция во времени. Оценивание моделей с автокорреляцией. Модели с распределенным лагом.

Тема 15. Модель скользящего среднего MA(q). Модель авторегрессии AR(p). Модели ARMA(p, q) и ARIMA(p, d,q).

Раздел 6. Системы одновременных уравнений.

Тема 16. Структурная и приведенная формы системы уравнений. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов. Оценивание параметров модели. Порядковое условие для идентификации.

Раздел 7. Основы факторного и классификационного анализа данных.

Тема 17. Основы факторного и классификационного анализа данных.

4. ФОРМЫ ПРОМЕЖУТОЧНОГО И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ

Промежуточный контроль: по курсу проводятся две контрольные работы по темам:

-  построение и оценка качества регрессионных моделей, проверка тестов на значимость коэффициентов модели, однородность зависимостей, гетероскедастичность и наличие автокорреляции;

-  системы одновременных уравнений и модели временных рядов.

Итоговый контроль: экзамен.

5. ТЕМАТИЧЕСКИЙ План И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСОВ

ПО ВИДАМ РАБОТ ДЛЯ ОЧНО-ЗАОЧНОГО ОТДЕЛЕНИЯ

№ п/п	Наименование тем и разделов	ВСЕГО часов	Аудиторные занятия В том числе	Самост. работа
Лекции	Семинары
1	2	3	4	5
I.	I. Введение
1.	Введение. Что изучает эконометрика. Модели экономических процессов. Типы моделей. Типы данных.	8	1		7
II.	Модель парной регрессии
2	Метод наименьших квадратов. Линейная регрессионная модель с двумя переменными	10	1	2	8
3	Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок	8	1	6
4	Проверка гипотез в парной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Коэффициент детерминации.	10	1	2	7
5	Оценка максимального правдоподобия коэффициентов регрессии	9	1		8
III.	Преобразования переменных 00
6	Базисная процедура. Логарифмические преобразования. Нелинейная регрессия. Эластичность нелинейных моделей.	9	2	2	5
IV.	Модель множественной регрессии.
7	Основные гипотезы. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.	11	2	2	8
8	Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации	11	2	8
9	Статистические свойства МНК-оценок и доверительные интервалы коэффициентов регрессии. Проверка статистических гипотез.	10	1	4	7
10	Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.	11	1	9
11	Спецификация модели. Частная корреляция	11	1	2	9
12	Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов	11	1	9
V	Гетероскедастичность и корреляция во времени.
13	Гетероскедастичность. Метод взвешенных наименьших квадратов. Коррекция моделей на гетероскедастичность. Тесты Гольдфельдта - Квандта и Глейзера.	10	2	4	6
14	Корреляция во времени. Оценивание моделей с автокорреляцией.	11	2	7
15	Модель скользящего среднего MA(q). Модель авторегрессии AR(p). Модели ARMA(p, q) и ARIMA(p, d,q).	11	2	2	7
VI	Системы одновременных уравнений.
16.	Структурная и приведенная формы системы уравнений. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов.	11	1	2	8
VII.	Основы факторного и классификационного анализа данных.
17	Основы факторного и классификационного анализа данных	11	1	2	8
	ИТОГО:	170	24	24	122

6. ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ К (ЭКЗАМЕНУ)

1.  Метод наименьших квадратов. Линейная регрессионная модель с двумя переменными.

2.  Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок.

3.  Проверка гипотез в парной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Коэффициент детерминации.

4.  Оценка максимального правдоподобия коэффициентов парной регрессии.

5.  Основные гипотезы множественной регрессии. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.

6.  Проверка гипотезы равенства нулю всех коэффициентов кроме константы.

7.  Проверка гипотезы равенства нулю последних q коэффициентов регрессии.

8.  Тест Чоу.

9.  Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.

10.  Коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации.

11.  Мультиколлинеарность.

12.  Фиктивные переменные.

13.  Спецификация модели. Исключение существенной переменной.

14.  Спецификация модели. Включение несущественной переменной.

15.  Коэффициент частной корреляции.

16.  Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов.

17.  Гетероскедастичность и корреляция во времени.

18.  .Гетероскедастичность. Метод взвешенных наименьших квадратов.

19.  Коррекция моделей при наличии гетероскедастичности.

20.  Тесты Гольдфельдта - Квандта

21.  Ранговый тест Спирмена.

22.  Тест Глейзера.

23.  Корреляция во времени. Оценивание моделей с автокорреляцией.

24.  Взаимосвязи временных рядов и методы определения взаимосвязей..

25.  Тест Дарбина-Уотсона.

26.  Модель скользящего среднего MA(q).

27.  Модель авторегрессии AR(p).

28.  Модели ARMA(p, q) и ARIMA(p, d,q).

29.  Модели геометрических лагов.

30.  Модель полиномиальных лагов (метод Алмона).

31.  Модель частичной корректировки.

32.  Модель адаптивных ожиданий.

33.  Системы одновременных уравнений. Внешне несвязанные уравнения.

34.  Системы одновременных уравнений. На примере кривых спроса и предложения.

35.  Структурная и приведенная формы системы уравнений.

36.  Идентифицируемость систем одновременных уравнений.

37.  Косвенный метод наименьших квадратов.

38.  Двухшаговый метод наименьших квадратов.

39.  Основные идеи факторного анализа данных.

40.  Основные идеи классификационного анализа данных.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КУРСА

Рекомендуемая литература

1.  Бородич : учебное пособие. – М.: Новое знание, 2006.

2.  Колемаев . М., 2009

3.  , Путко . М., 2010

4.  Новиков : учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2008.

5.  Практикум по эконометрике: Учебное пособие / Под редакцией .-М.: Финансы и статистика, 20с.

6.  Приходько по эконометрике: регрессионный анализ средствами Excel. - Ростов н/Д.: Феникс, 20с.

7.  Эконометрика: Учебник/ Под редакцией . - М.: Финансы и статистика, 20с.

Дополнительная литература

1.  Введение в эконометрику: Учебник / Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 20с.

2.  , Макаров данных на компьютере / Под ред. . - М.:ИНФРА, 20с.

3.  , Шишов анализа MS Excel в экономико-статистических расчетах / Под ред. . - М.: ЮНИТА-ДАНА, 2003.-139с.