Негосударственная образовательная организация высшего профессионального образования (некоммерческое партнерство)
Экономический факультет
Кафедра «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по курсу
«ЭКОНОМЕТРИКА»
для студентов очного (заочного) отделения
экономического факультета
по специальности 080109.65
«Бухгалтерский учет, анализ и аудит»
Кисловодск
2011
«УТВЕРЖДАЮ»
Проректор по учебной работе
«____» ___________ 2011г.
к. э.н. Гусейнова программа по курсу «Эконометрика» для студентов очного (заочного) отделения экономического факультета по специальности 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит». – Кисловодск, 2011. – __ с.
Кафедра «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»
Курс – 4
Семестр – 7
Лекции – 34
Практические занятия и семинары – 32
Самостоятельная работа – 32
К ср - 2
Всего часов – 100
Итоговая форма контроля - зачет
Рабочая программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры от «____» ____________ 2011 г.
Зав. Кафедрой ______________
Общие положения
Данный курс рассматривает вопросы построения эконометрических моделей, принятие решений о спецификации и идентификации модели, выбора метода оценки параметра модели, интерпретации результатов, получения прогнозных оценок. Анализируются вопросы статистической оценки значимости таких искажающих эффектов, как гетероскедастичность остатков зависимой переменной, мультиколлиниарность объясняющих переменных, автокорреляция. При этом учитываются тенденции использования информационных технологий в эконометрических исследованиях.
Эконометрика изучается в течение одного семестра.
Цель и задачи курса
Целью является передача студентам суммы знаний, накопленных в теории и практике эконометрических методов и моделей, которые используются в экономике. По окончании института выпускники должны иметь представление о различных эконометрических методах, которые необходимо применять при решении разнообразных задач экономики при наличии больших массивов статистической информации, для дальнейшего применения в теории и практике экономической и управленческой деятельности.
Задачи дисциплины:
· расширение и углубление теоретических знаний о качественных особенностях экономических и социальных систем, количественных взаимосвязях и закономерностях их развития;
· ознакомить и обучить студентов экономических специальностей с основами построения эконометрических моделей и методами оценки их статистической значимости.
· овладение методологией и методикой построения и применения эконометрических моделей, как для анализа состояния, так и для оценки закономерностей развития указанных систем;
· изучение типичных моделей и получение навыков практической работы с ними с помощью ППП Excel, Statgraphics, специализированного эконометрического пакета Eviews или Statistica. Научить студентов на компьютере строить эконометрические модели и делать прогноз.
Знания, полученные при изучении курса должны дать студенту возможность уметь разбираться в случаях, когда необходимо самостоятельно ставить эконометрические задачи применительно к различным производственным ситуациям и, что не менее важно, уметь читать современную экономическую литературу.
Методы проведения учебных занятий
В учебном процессе используются лекционная форма, семинарские и практические занятия.
Формы контроля
В процессе изучения дисциплины применяются текущий и итоговый виды контроля. Промежуточные формы контроля : контрольные работы, тестирование.
Итоговая форма контроля - экзамен.
Тематический план для студентов очного отделения
№ | Тема | Лекции | Практ. занятия |
1 | Предмет, задача, критерии и принципы эконометрики | 2 | 2 |
2 | Корреляционный и регрессионный анализ - математический метод оценки взаимосвязей экономических явлений. 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. | 10 | 6 |
3 | Информационные технологии эконометрических исследований | 4 | 6 |
4 | Системы эконометрических уравнений и методы их оценивания. Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов. | 6 | 4 |
5 | Методы и модели анализа динамики экономических процессов. Характеристика временных рядов. | 4 | 4 |
6 | Моделирование динамических процессов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. | 6 | 6 |
7 | Процессы ARCH и GARCH | 2 | 4 |
Итого: | 34 | 32 |
Тематический план для студентов заочного отделения
№ | Тема | Лекции | Практ. занятия |
1 | Предмет, задача, критерии и принципы эконометрики | 1 | |
2 | Корреляционный и регрессионный анализ - математический метод оценки взаимосвязей экономических явлений. 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. | 1 | 1 |
3 | Информационные технологии эконометрических исследований | 1 | 1 |
4 | Системы эконометрических уравнений и методы их оценивания. Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов. | 2 | 1 |
5 | Методы и модели анализа динамики экономических процессов. Характеристика временных рядов. | 1 | 1 |
6 | Моделирование динамических процессов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. | 1 | 1 |
7 | Процессы ARCH и GARCH | 1 | 1 |
Итого: | 8 | 6 |
Итоговая форма контроля - экзамен.
Лекции – 8
Практические занятия и семинары – 6
Самостоятельная работа – 86
Всего часов - 100
Содержание курса
Тема 1. Предмет, задачи, критерии и принципы эконометрики
Предмет эконометрики. Некоторые сведения об истории возникновения эконометрики. Факторы, формирующие развитие экономических явлений и процессов. Эконометрические расчеты – предпосылки роста уровня деловой активности. Основные проблемы, решаемые эконометрическими методами: создание надежной информационной базы для менеджмента. Обоснование стратегических направлений и управленческих решений; оценка взаимосвязей экономических явлений в различных отраслях экономики и социальной сферы, прогнозирование их развития; оценка возможных изменений экономических предпосылок и факторов. Оценка влияния макро- и микроэкономических факторов на соблюдение законов и принципов рыночной экономики и достижение экономических результатов от их внедрения.
Критерии эконометрики (цель, альтернативы, затраты, эффективность). Принципы эконометрики: постановка проблемы, системная направленность, учет рыночной неопределенности и др. Возможности и выбор математических и статистических методов для проведения эконометрических расчетов.
Конфлюэнтный и путевой анализ. Проблемы, решаемые эконометрическими исследованиями. Этапы эконометрического исследования.
Типы данных используемых в эконометрических исследованиях. Типы шкал измерения в эконометрике.
1.Предмет и задачи курса.
2.Критерии и принципы эконометрики.
3.Особенности эконометрического анализа.
4.Измерения в экономике.
Тема 2. Корреляционный и регрессионный анализ – математический метод оценки взаимосвязей экономических явлений
Причинная связь. Линейная и нелинейная корреляция. Коэффициент и индекс корреляции. Коэффициент детерминации. Коллинеарность и мультиколлиниарность. Линейная и нелинейная регрессия. Уравнение однофакторной (парной) регрессии. Построение регрессионных уравнений методом наименьших квадратов (МНК) Свойства оценок МНК. Расчет параметров однофакторных уравнений регрессии. Экономическая интерпретация параметров уравнений регрессии. Определение параметров уравнения множественной регрессии. Отбор факторов при построении множественной регрессии. МНК в случае множественной регрессии. Экономические характеристики эконометрических моделей и их расчет. Частные уравнения регрессии. Множественная корреляция. Линейная модель множественной регрессии. Частная корреляция. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. МНК в случае нелинейной регрессии. Корреляция для нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации. Показатели качества регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.
Оценка существенности коэффициентов линейной регрессии t – критерий Стьюдента. Сравнение истинных и оцененных зависимостей. Проверка общего качества уравнения линейной регрессии. F –статистика Фишера – критерий оценки параметров уравнения регрессии.
Предпосылки МНК. Несмещенность, эффективность, состоятельность оценок. Гомоскедастичность. Исследование остатков. Автокорреляция остатков уравнения регрессии. Критерий Дарбина – Уотсона. Обобщенный метод наименьших квадратов (взвешенная регрессия). Ошибки во взвешенных МНК. Смещение регрессионных ошибок.
Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Общая концепция фиктивных переменных. Ошибки измерения факторов. Использование фиктивных переменных для проверки однородности наблюдений и прогнозирования.
1.Сущность и понятие корреляционного и регрессионного анализа.
2.Экономические характеристики эконометрических моделей и их расчет.
3.Оценивание линейной связи экономических переменных.
4.МНК – метод оценки параметров уравнения регрессии. Свойства оценок МНК.
5.Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
Тема 3. Информационные технологии эконометрических исследований
Электронная таблица Excel - как инструментарий проведения эконометрических исследований. Встроенные функции Excel . Статистические функции Excel. Определение параметров однофакторной и многофакторной уравнений регрессии на основе встроенной функции ЛИНЕЙН. Построение графиков однофакторных уравнений регрессии. Графическое изображение тренда. Подбор уравнения тренда на основе графического представления статистических экономических данных.
Пакет анализа – надстройка Excel для статистического анализа. Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа с помощью пакета анализа.
ППП «Econometric Views».
1.Построение эконометрических моделей с помощью электронных таблиц.
2.Инструментарий построения эконометрических моделей в статистических пакетах обработки данных.
Тема 4. Системы эконометрических уравнений и методы их оценивания
Эконометрическая модель как система одновременных уравнений. Система независимых переменных. Система рекурсивных уравнений. Система взаимозависимых уравнений. Эндогенные и экзогенные переменные. Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений. Двухшаговый и трехшаговый МНК – как методы оценивания систем одновременных уравнений. Проблема идентификации. Правило идентификации. Оценивание параметров структурной модели. Косвенный МНК.
Основные направления практического использования эконометрических систем. Понятие о путевом анализе. Основная теорема путевого анализа.
1.Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике.
2.Применение систем эконометрических уравнений.
Тема 5. Методы и модели анализа динамики экономических процессов
Понятие экономических рядов динамики. Временный ряд. Тренд, цикличность компонента, сезонная компонента – структурно-образующие элементы временного ряда экономических показателей. Основные характеристики временных рядов: абсолютный прирост, коэффициенты роста и прироста, темп прироста, средний уровень ряда. Предварительный анализ и сглаживание временных рядов экономических показателей. Стационарные временные ряды. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Автокорреляционная функция. Коррелограмма. Нестационарные временные ряды. Моделирование сезонных и циклических колебаний.
Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения тенденции: метод отклонений от тренда, метод последовательных разностей. Автокорреляция в остатках критерий Дарбина – Уотсона. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках.
Виды классических регрессионных временных рядов: модель сезонных эффектов, модель циклических компонентов, общая линейная модель стационарного ряда, модель скользящего среднего. Прогнозирование с помощью моделей временных рядов. Адаптивные модели прогнозирования Брауна, Кольта, Уинтерса, Тейло-Вейджа, Бокса – Дженкинса. Авторегрессионная модель прогнозирования.
1.Временные ряды.
2.Изучение взаимосвязей по временным рядам.
3.Классические регрессионные модели временных рядов и прогнозирование на их основе.
Тема 6. Моделирование динамических процессов
Лаги в экономических моделях. Оценивание моделей с лагами в независимых переменных. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом. Краткосрочные, промежуточные, долгосрочные мультипликаторы. Средний медианный лаг. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом. Лаги Алмон. Метод преобразование Койка.
Модель адаптивных ожиданий. Коэффициент ожидания. Модель потребления Фридмена. Модель частичной корректировки. Коэффициент корректировки. Оценка параметров моделей авторегрессии. Смешанная модель.
1.Общая характеристика моделей с распределенным лагом.
2.Авторегрессионные модели.
Тема 7. Процессы ARCH и GARCH
Условная гетероскедастичность. Модели ARCH и GARCH. Их различие. Оценивание гетероскедастичности авторегрессионных процессов. Порядок тестирования модели AR условную гетероскедастичность.
Тема 8. Макро – и региональные эконометрические модели
Оценка производственной функции Кобба – Дугласа, ее линеаризация и модификация. Оценка функции CES по нелинейному методу наименьших квадратов. Макромодель Клейна: сущность, структурные уравнения и их математическая запись.
Два типа регрессионных эконометрических моделей для региона. Уравнение простой эконометрической модели
Y j t =f ( z kt¸ u t);
Где Y j t результативный экономический показатель в момент времени t, z kt –показатель фактор в момент времени t, u t – ошибка наблюдения в момент t.
Эконометрическая модель как система линейных уравнений
(i = 1,…,n; t = 1,…, Т),
где 
, 
- матрицы коэффициентов для результативных показателей 
и показателей факторов 
.
Матрично-векторная и редуцированная форма линейной модели.
Сущность модели, ее основные блоки. Блоки: выпуска продукции, занятости, доход самостоятельно занятых, уровня безработицы.
1.Макроэкономические модели.
2.Сущность и особенности региональных эконометрических моделей.
3.Филадельфийская модель региональной экономики.
Темы и вопросы для семинарских и практических занятий по дисциплине «Эконометрика»
№ | Тема и наименование задания | Кол-во часов |
1. | Предмет и задачи эконометрики: | 2 |
- Предмет эконометрики | ||
- Особенности эконометрического анализа | ||
- Измерения в экономике | ||
2. | Парная регрессия и корреляция: | 4 |
- Метод наименьших квадратов – как метод оценки параметров уравнения регрессии | ||
- Оценка значимости параметров линейной регрессии и корреляции | ||
- Оценка существенности уравнения линейной регрессии | ||
- Решение с помощью ППП «Econometric Views», ППП Excel | ||
3. | Информационные технологии эконометрических исследований: | 2 |
- Встроенные функции | ||
- Пакет анализа в эконометрических исследованиях | ||
- Решение с помощью ППП «Econometric Views», ППП Excel | ||
4. | Нелинейная регрессия: | 4 |
- Различные классы нелинейных регрессий | ||
- Линеаризация нелинейных регрессий МНК в случае нелинейных регрессий | ||
- Корреляция для нелинейной регрессии | ||
- Средняя ошибка аппроксимации | ||
- Решение с помощью ППП «Econometric Views», ППП Excel | ||
5. | Множественная регрессия и корреляция: | 4 |
- Отбор факторов при построении множественной регрессии | ||
- Характеристики эконометрических моделей и их работ | ||
- Решение с помощью ППП «Econometric Views», ППП Excel | ||
6. | Системы эконометрических уравнений: | 4 |
- Структурная и приведенная формы модели систем эконометрических уравнений | ||
- Оценка параметров структурной модели | ||
7. | Методы и модели анализа динамики экономических процессов | 4 |
- Статистический анализ одномерных временных рядов | ||
- Методы сглаживания временных рядов (метод простой скользящей средней) | ||
- Решение с помощью ППП «Econometric Views», ППП Excel | ||
8. | Моделирование динамических процессов: | 4 |
- Модели с распределенным лагом и модели авторегрессии | ||
- Модели адаптивных ожиданий и неполной корректировки | ||
- Оценки параметров моделей авторегрессии | ||
- Решение с помощью ППП «Econometric Views», ППП Excel | ||
9. | - Процессы ARCH и GARC - Решение с помощью ППП «Econometric Views», ППП Excel | 4 |
Итого: | 32 |
Вопросы для подготовки к зачету (экзамену)
Список рекомендуемой литературы
1. Эконометрика. Учебник./ , , Нерадовская ред. . —М.: Проспект, 2010.
2. Айвазян эконометрики. Учебник.-М.: Инфра-М, 2010.
3. , Иванова . Краткий курс. Учебное пособие.-М.: Маркет ДС, 2010.
4. , Криштапович . Практикум. Учебное пособие.-М.: Издательство Гревцова, 2011.
5. Валентинов . Учебник.-М.: Дашков, 2010.
6. Валентинов . Практикум.-М.: Дашков, 2009
7. Джонстон Дж. Эконометрические методы // Статистика. — М., 1980.
8. Кремер. / –М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
9. Магнус, . Начальный курс / , , . – М.: Дело, 2010.
10. Мхитарян . Учебник.-М.: Проспект, 2010.
11. Просветов : задачи и решения / . –М.: Альфа-Пресс, 2008.
12. Практикум компьютерный по эконометрике, реализация на Eviews. КГТИ, 2011.
13. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие/ , и др. Под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2010.
14. Уткин . Учебник 2-е изд. - Москва: Дашков и Ко, 2011.
15. Яновский, в эконометрику / , . –
М.: КНОРУС, 2009.
Дополнительная литература
1. Бородич : Учебное пособие М.: Новое знание, 2008.
2. Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980.
3. Введение в эконометрику: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1999. – 402 с.
4. Эконометрическая статистика и эконометрия. – М.: Статистика, 1977.
5. Кулинич . М.: «Финансы и статистика», 1999.
6. Математическая экономика на персональном компьютере. Перевод с яп. Под ред. М. Кубанаева. – М.: Финансы и статистика, 1991.
7. Мардас . – Санкт-Петербург: Питер, 2001.
8. Greene, W. H. Econometric analysis, Prentice Hall, 4th Edition, 2000.
9. Verbeek, M. A Guide to Modern Econometrics, Wiley, 2000.
Журналы
- «Прикладная эконометрика» (Россия); «Квантиль» (Россия); Journal of Econometrics (Швеция); Econometric Reviews (США); Econometrica (США); Sankhya. Indian Journal of Statistics. Ser. D. Quantitative Economics (Индия); Publications Econometriques (Франция).
Сдано в набор 2011 г.
Формат 60х84 1/16.Бумага тип.№2.Усл. п.л.0,9
Издательство Кисловодского гуманитарно-технического института
Ставропольский край, г. Кисловодск, пр. Победы 37а
