Программа и контрольные задания по учебной дисциплине «Эконометрика» (стр. 2 )

3. РЕКОМЕНДУЕМАЯ Литература

1.  , Мхитарян статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998.

2.  , , Пересецкий . Начальный курс. – М.: Дело, 2001.

3.  Статистические методы эконометрии. – М.: Статистика, 1976.

4.  , Калинина вероятностей и математическая статистика. – М.: ИНФРА-М, 2001.

5.  Проблема идентификации в эконометрии. – М.: Статистика, 1978.

4. СОДЕРЖАНИЕ ТЕМ ПРОГРАММЫ

Тема 1. Введение в эконометрику

Задачи, объект, предмет и метод эконометрики. Эконометрическая модель Клейна. Типы уравнений и переменных модели. Свойства случайных составляющих.

Литература: [2: с. 187-209].

Вопросы для самоконтроля

1.  Каков экономический смысл уравнений и коэффициентов модели Клейна?

2.  Какие уравнения модели балансовые?

3.  Какие переменные модели эндогенные, экзогенные, предопределенные?

Раздел 1. Линейная множественная регрессия

Тема 2. Модель множественной линейной регрессии

Зависимая и независимые переменные, детерминированная и случайная составляющие. Коэффициенты регрессии как предельные эффективности ресурсов. Способы линеаризации нелинейных детерминированных составляющих.

Литература: [4: с. 206-230].

Вопросы для самоконтроля

1.  В чем причины возникновения случайной составляющей?

2.  Каков содержательный смысл коэффициентов регрессии?

3.  Приведите пример линеаризации нелинейных зависимостей в экономике.

Тема 3. Оценка параметров с помощью метода наименьших

квадратов. Свойства МНК – оценок

Пространственная и временная выборки. Метод наименьших квадратов. Система нормальных уравнений. Решение нормальных уравнений в матричной форме. Несмещенность и состоятельность МНК – оценок. Оценка дисперсии случайной составляющей.

Литература: [4: с. 206-230].

Вопросы для самоконтроля

1.  В чем суть метода наименьших квадратов (МНК)?

2.  Что такое нормальные уравнения и как их записать в матричной форме?

3.  Какие оценки называются состоятельными, несмещенными?

4.  Почему МНК – оценки несмещены?

5.  Как оценивается дисперсия случайной составляющей?

Тема 4. Проверка гипотез о параметрах регрессии и модели в целом

Значимость оценок коэффициентов регрессии. Последовательное уточнение модели путем исключения переменных с незначимыми оценками. Интервальные оценки коэффициентов регрессии. Оценка качества модели в целом с помощью коэффициента детерминации и F – отношения.

Литература: [4: с. 206-230].

Вопросы для самоконтроля

1.  Что такое расчетная и теоретическая значимости оценок?

2.  В чем заключается процесс последовательного уточнения модели?

3.  Когда модель множественной регрессии признается удовлетворительной?

Тема 5. Прогноз по регрессионной модели

Прогноз детерминированной составляющей. Несмещенность прогноза и его дисперсия. Интервальный прогноз.

Литература: [4: с. 206-230].

Вопросы для самоконтроля

1.Как выполняется прогноз по регрессионной модели?

2.Смещен ли точечный прогноз, какова его точность?

3.Как определяется интервальный прогноз по модели?

Тема 6. Обобщенный метод наименьших квадратов

Применение обобщенного метода наименьших квадратов в случае коррелированности остатков. Свойства ОМНК – оценок.

Литература: [4: с. 228-229].

Вопросы для самоконтроля

1.  В чем отличие обобщенного метода наименьших квадратов от обычного?

2. Смещены ли ОМНК – оценки?

Тема 7. Особенности практического применения регрессионных

моделей

Пространственно-временная выборка. “Засоренность” наблюдений. Мультиколлинеарность и гребневая регрессия. Ложная корреляция. Авторегрессия. Регрессионно-авторегрессионные модели.

Литература: [4: с. 231-235].

Вопросы для самоконтроля

1.  Что такое мультиколлинеарность наблюдений?

2.  В чем причина ложной корреляции?

3.  Что Вы понимаете под “засоренностью” наблюдений?

4.  Как записываются авторегрессионая, регрессионно-авторегрессион­ная модели?

Раздел 2. Статистический анализ экономических временных рядов

Тема 8. Выделение тренда

Модель временного ряда. Эволюторная, циклическая, сезонная и случайная составляющие временного ряда. Линеаризация тренда. Полиномиальный и гармонический тренды. Оценка коэффициентов тренда по методу наименьших квадратов.

Литература: [4: с. 237-259].

Вопросы для самоконтроля

1.  Что такое тренд?

2.  Как оцениваются коэффициенты тренда определенного аналитического вида?

3.  Как определить коэффициенты линейного тренда?

Тема 9. Анализ случайной составляющей, прогноз по тренду

Стационарные случайные последовательности. Ковариационная функция. Оценка ковариационной функции по выборке. Критерий Дарбина-Уотсона. Точечный и интервальный прогноз по тренду с учетом свойств случайной составляющей.

Литература: [4: с. 237-259].

Вопросы для самоконтроля

1.  Что такое ковариационная функция?

2.  Как оценить ковариационную функцию стационарного случайного временного ряда?

3.  В чем суть критерия Дарбина-Уотсона?

4.  Как прогнозировать будущие значения временного ряда?

Тема 10. Экспоненциальное сглаживание

Экспоненциальное сглаживание как адаптивный метод прогноза экономических временных рядов. Оператор сглаживания. Оценка коэффициентов прогнозирующего полинома с помощью дисконтированного
метода наименьших квадратов.

Литература: [4: с. 262-268].

Вопросы для самоконтроля

1.  Что такое оператор сглаживания?

2.  Как отражается на временном ряде применение оператора сглаживания?

3.  Что такое прогнозирующий полином?

4.  Можно ли определить коэффициенты прогнозирующего полинома по сглаженным значениям временного ряда?

5.  Как осуществляется прогноз будущих значений временного ряда с помощью метода экспоненциального сглаживания?

Раздел 3. Системы одновременных уравнений

Тема 11. Эконометрическая модель

Типы уравнений и переменных эконометрической модели. Структурная и приведенная формы. Проблема идентифицируемости. Идентификация модели и ее применение для анализа и прогнозирования.

Литература: [2: с. 187-209].

Вопросы для самоконтроля

1.Какие виды уравнений и переменных эконометрической модели Вы знаете?

2. Почему необходимо переходить от структурной формы к приведенной?

3.В чем отличие идентифицируемости от идентификации?

4.Что и как прогнозировать с помощью эконометрической модели?

Тема 12. Условия идентифицируемости эконометрической модели

Исключение балансовых равенств. Условия идентифицируемости модели в целом (условия на матрицу коэффициентов при эндогенных переменных и на матрицу наблюдений предопределенных переменных). Условия идентифицируемости отдельного уравнения.

Литература: [2: с. 187-209].

Вопросы для самоконтроля

1.  Каковы условия идентифицируемости модели в целом?

2.  Каковы условия идентифицируемости отдельного уравнения?

Тема 13. Идентификация эконометрической модели

Косвенный метод наименьших квадратов. Двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Свойства оценок параметров приведенной и структурной форм.

Литература: [2: с. 187-209].

Вопросы для самоконтроля

1.  В чем суть косвенного МНК и двухшагового МНК?

2.  Когда следует применять трехшаговый МНК?

Тема 14. Прогноз по эконометрической модели

Точечный прогноз по эконометрической модели с учетом свойств случайных остатков. Несмещенность прогноза и его точность. Интервальный прогноз.

Литература: [2: с. 187-209].

Вопросы для самоконтроля

1.  Как осуществляется точечный прогноз по эконометрической модели?

2.  Какова точность прогноза?

Тема 15. Особенности практического применения

эконометрических моделей

Этапы эконометрического моделирования. Уточнение модели по результатам выполнения каждого из этапов.

Литература: [2: с.187-209].

Вопросы для самоконтроля

1.  Каковы основные этапы эконометрического моделирования?

2.  В чем состоит уточнение модели?

5. КонтрольнОе заданиЕ

Исходные данные для выполнения работы приведены в Приложении. Номер варианта контрольного задания определяется по последней цифре номера зачетной книжки (табл. 1), что соответствует номеру страны в исходных данных. Исходные данные для выполнения контрольного задания приведены в табл. 2.

Контрольная работа включает 4 задания.

Задание 1. Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП(Y) и капиталом.(К).

Найти оценки коэффициентов парной линейной регрессионной модели

МНК-оценки определяются либо с помощью компьютера путем использования научных программных продуктов (Статистика, STATGRAF и т. п.), либо путем прямого счета по формулам (n=21)

Задание 2. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП(Y), капитала (К) и числа занятых (L) и прогноз по этим моделям.

Сначала надо найти оценки коэффициентов трендовых моделей

МНК-оценки определяются либо с помощью компьютера, либо прямым счетом по формулам

Затем с помощью найденных оценок определяются прогнозы ВВП, капитала и числа занятых на один-два года вперед

Задание 3. Идентификация функции Кобба-Дугласа и использование ее для прогноза ВВП.

Вначале надо по исходным данным найти оценки параметров производственной функции Кобба-Дугласа

При наложении на реальные данные имеем

где – корректировочный коэффициент, колеблющийся вокруг единицы.

В относительных показателях это же соотношение запишется следующим образом

где – ВВП в расчете на одного занятого,

– фондовооруженность.

В логарифмах последнее соотношение запишется как уравнение парной регрессии

Находим оценки с помощью компьютера, либо прямым счетом по формулам

Прогноз ВВП на год-два вперед получаем путем подстановки в производственную функцию найденных в задании 2 прогнозных значений капитала и числа занятых

Сравните теперь прогноз по производственной функции с прогнозами

1) по уравнению парной регрессии (задание 1)

2) по уравнению тренда (задание 2)

Все прогнозы собрать в единую таблицу:

Прогноз валового внутреннего продукта

Способы Годы	по уравнению парной регрессии	по тренду	по производственной функции
на 2001 г.
на 2002 г.

Задание 4. Характеристика эконометрической модели

Задана следующая эконометрическая модель

Дайте ответы на следующие вопросы относительно этой модели:

1.  Какие уравнения модели являются балансовыми?

2.  Какие переменные модели являются эндогенными, а какие – экзогенными?

3.  Есть ли в этой модели лаговые эндогенные переменные?

4.  Идентифицируема ли эта эконометрическая модель и, если идентифицируема, то почему?

5.  Как Вы бы стали применять косвенный МНК для идентификации модели?

Приложение

Таблица 1

Последняя цифра № зачетной книжки	1	2	3	4	5	6	7	8	9	0
№ варианта	5	1	2	3	1	4	2	5	4	3

Исходные данные*/ для выполнения контрольного задания

Y – валовой внутренний продукт (ВВП) в млрд. долл. в ценах и по паритету покупательной способности 1995 г.,

K – основные производственные фонды, млрд. долл.,

L – численность занятых в материальном производстве, млн. чел.

Таблица 2

№ стра-ны Годы	США	КНР	Япония	РФ	Великобритания
Y	K 1992	L	Y	K	L	Y	K	L	Y	K млрд. руб. 1983	L	Y	K 1985	L
1980	4970	923	99,3	675	110	423,6	1800	533	55,4	1650	698	73,3	800	446	22,5
1981	5049	823	100,4	682	118	430,2	1865	546	55,8	1666	748	73,6	869	460	22,7
1982	4933	744	99,5	753	141	435,3	1924	545	56,4	1657	801	74,0	893	470	22,7
1983	5120	782	100,8	859	169	446,8	1975	540	57,3	1674	857	74,4	917	474	22,6
1984	5431	889	105,0	259	201	458,1	2060	565	57,7	1686	911	74,8	898	480	22,5
1985	5582	920	107,2	1186	241	475,9	2163	594	58,1	1682	963	74,9	888	488	21,4
1986	5739	926	109,6	1286	256	476,3	2280	624	58,5	1667	1014	75,0	904	501	20,9
1987	5908	937	112,4	1536	338	484,1	2311	683	59,1	1640	1063	75,1	938	517	20,6
1988	6141	975	115,0	1834	411	492,6	2454	762	60,1	1663	1119	75,2	957	538	20,7
1989	6310	998	117,3	1908	478	501,2	2570	832	61,3	1693	1178	75,2	969	566	20,8
1990	6415	985	117,9	1984	543	639,1	2675	907	62,5	1725	1232	75,3	1050	601	20,9
1991	6383	887	116,9	2152	608	649,7	2787	946	63,7	1752	1274	73,9	1048	637	20,9
1992	6577	905	117,6	2443	675	660,5	2818	940	64,4	1254	1298	72,1	1096	645	21,1
1993	6639	976	119,3	2736	746	671,5	2812	925	64,5	1516	1301	70,9	1136	708	21,7
1994	6907	1039	122,2	2917	822	678,5	2827	915	64,5	1317	1297	68,5	1162	754	23,7
1995	7091	1054	125,2	3060	904	685,7	2934	934	64,6	1186	1300	66,4	1169	800	26,6
1996	7344	1103	127,5	3366	980	692,8	3008	959	65,2	1180	1299	66,0	1156	848	26,0
1997	7588	1126	130,6	3635	1056	625,9	3082	984	65,8	1135	1293	64,6	1151	899	25,5
1998	7913	1159	134,0	3908	1131	699,6	3156	1008	66,4	119	1287	63,6	1175	951	25,1
1999	8236	1203	136,9	4182	1213	706,5	3078	1032	67,0	1093	1271	64,2	1221	1011	25,3
2000	8585	1256	139,9	4425	1295	710,0	3000	1061	67,2	1085	1255	65,2	1230	1046	25,3

*/ Опорные значения ВВП за 1980, 1990, 2000 гг. взяты из книги “Мир на рубеже тысячелетий”. – М.: Изд. дом “Новый век”, 2001, остальные данные только приближенно соответствуют реальным, поскольку пересчитывались в ценах 1995 г. с помощью недостаточно точно заданных дефляторов и паритетов покупательной способности.

Ответственность за сведения, представленные в издании, несет составитель.

ПРОГРАММА И КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ

по учебной дисциплине

«ЭКОНОМЕТРИКА»

Владимир Алексеевич КОЛЕМАЕВ

Редактор

Компьютерная верстка

и техническое редактирование

Тематический план изданий ГУУ 2003 г.

Подп. в печ. 14.02.2003. Формат 60х90/16. Объем 0,75 п. л.

Бумага офисная. Печать трафаретно-цифровая. Гарнитура Arial.

Уч.-изд. л. 0,43. Изд.№ 000/2003. Тираж 100 экз. Заказ № 000.

ГОУВПО Государственный университет управления

Издательский центр ГОУВПО ГУУ

Москва, Рязанский проспект,99, Учебный корпус, ауд. 106

тел./факс (0, e-mail: *****@***ru

www. *****