Рабочая программа дисциплины эконометрика (стр. 8 )

Таблица 6

Интервал V	Ленинг-радская область	Киров-ская область	Псков­ская область	Респуб-лика Карелия	Нов­город-ская об­ласть	Ка­линг-рад­ская об­ласть	Воло­год- cкая об­лаctь	∑
B1(0~10)	2.9	2.44	1.63	3.58	2.23	5.68	2.35	20.81
B2(10~30)	6.5	4	1.93	5.83	3.6	6.3	6.5	34.66
B3(30~100)	5	4.16	5	2.9	0	5.75	0	22.81
B4(100~)	7.74	0	5	0	3.25	8.3	0	24.29
∑	22.14	10.6	13.56	12.31	9.08	26.03	8.85	102.57

Методика многофакторного дисперсионного анализа сводится к выполнению следующих операций:

1. Вычисляем сумму квадратов всех наблюдений:

2. Вычисляем сумму квадратов итогов по столбцам, делённую на число наблюдений в столбце:

3. Вычисляем сумму квадратов итогов по строкам, делённую на число наблюдений в столбце:

Q3 = 76.5136

4. Вычисляем квадрат общего итога, делённый на число всех наблюдений:

5. Вычисляем оценки дисперсий:

А) дисперсия ошибок измерений:

Б) дисперсия, связанная с первым фактором (типом региона):

В) дисперсия, связанная со вторым фактором (номер интервала в диапазоне значений объёмов инвестиций):

6. Проверка гипотезы о значимости факторов осуществляется с использованием F – статистики.

Вычисляем F- статистику:

получаем: F1ф = 1.1876; F2ф = 1.3261

Из таблицы Фишера (приложение 1) при уровне значимости

q = 0,05 находим:

для первого фактора: h1 = I – 1 = 7 – 1 = 6

h2 = (I - 1)(J - 1) = (7 – 1= 18

для второго фактора: h1 = J – 1 = 4 – 1 = 3

h2 = (I - 1)(J – 1) = 18

F1фтаб = 2,66 > F1ф

F1фтаб = 3,16 > F1ф

Вывод: так как табличные значения F - статистики больше рассчитанных в задаче, то оба фактора (тип региона и номер интервала в диапазоне значений объёмов инвестиций) не влияют на срок окупаемости.

6.7.Перечень вопросов для самоконтроля

1.  Общая характеристика модельного описания экономических объектов исследования.

2.  Классификация методов моделирования и специфика моделирования в эконометрике.

3.  Факторы, учитываемые в эконометрических моделях, примеры эконометрических моделей.

4.  Информационные аспекты моделирования в эконометрике.

5.  Концептуальное описание проблемы и задач вычислительного эксперимента.

6.  Модель вычислительного эксперимента.

7.  Активный и пассивный эксперименты.

8.  Характеристика целевых качеств эконометрической модели.

9.  Требования к информационному и алгоритмическому обеспечению вычислительного эксперимента.

10.  Адекватность эконометрической модели, показатели адекватности эконометрических моделей.

11.  Статистические и нестатистические гипотезы.

12.  Общая схема статистического эксперимента.

13.  Теоретические основы проверки статистических гипотез.

14.  Факторное пространство, функция отклика.

15.  Статистический критерий.

16.  Методы проверки параметрических и непараметрических гипотез.

17.  Проверка гипотез в экономических исследованиях.

18.  Постановка задачи регрессионного анализа, основные положения, предпосылки и допущения регрессионного анализа.

19.  Однофакторные и многофакторные модели в регрессионном анализе.

20.  Оценка параметров регрессионной модели, метод наименьших квадратов.

21.  Проверка однородности дисперсии воспроизводимости.

22.  Проверка адекватности регрессионной модели.

23.  Оценка эффектов факторов и их взаимодействий.

24.  Методика регрессионного анализа.

25.  Интерполяция и экстраполяция в регрессионном анализе.

26.  Основные приложения регрессионного анализа.

27.  Понятие о корреляционном анализе, ковариация и корреляционный момент связи.

28.  Коэффициент корреляции и его свойства, оценивание коэффициента корреляции по опытным данным.

29.  Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции.

30.  Коэффициент множественной корреляции.

31.  Проверка адекватности эконометрических моделей и значимости параметров уравнения регрессии с использованием коэффициента множественной корреляции.

32.  Общая постановка задачи корреляционного анализа, приложения корреляционного анализа.

33.  Математическая модель дисперсионного анализа.

34.  Нулевая гипотеза дисперсионного анализа, статистика Фишера.

35.  Методика однофакторного дисперсионного анализа.

36.  Двухфакторный дисперсионный анализ.

37.  Прикладные задачи дисперсионного анализа.

38.  Вербальное описание задачи факторного анализа.

39.  Проблема снижения размерности при математическом описании сложных экономических систем.

40.  Математическая постановка задачи факторного анализа, основные этапы факторного анализа.

41.  Метод главных факторов.

42.  Центроидный метод.

43.  Варимакс критерий. Примеры.

44.  Ряды динамики, показатели рядов динамики, выявление тренда в рядах динамики.

45.  Сезонные колебания показателей, оценка взаимосвязи рядов динамики.

46.  Случайные процессы.

47.  Вероятностные характеристики случайных процессов.

48.  Корреляционная функция случайного процесса.

49.  Взаимная корреляционная функция.

50.  Классификация случайных процессов.

51.  Экономические индексы, классификация индексных показателей.

52.  Основные виды сводных индексов, сводные индексы цен, индекс покупательной способности рубля.

53.  Территориальные индексы.

54.  Индекс скорости оборачиваемости инвестиций.

55.  Методы экспертного оценивания результатов эконометрических исследований.

56.  Индивидуальное и групповое экспертное оценивание.

57.  Основные методы экспертного анализа.

58.  Роль и место методов экспертного оценивания в задачах формирования и оптимизации портфеля инвестиций.

59.  Назначение эконометрических пакетов прикладных программ (ЭППП).

60.  Основные виды ЭППП. ДОС и WINDOWS - версии ЭППП.

61.  Графические возможности ЭППП.

62.  Сравнительная характеристика различных ЭППП.

63.Практические рекомендации по использованию ЭППП.

6.8.Методы обучения, используемые инновационные технологии

Комплексное изучение учебной дисциплины «Эконометрика предполагает овладение материалами лекций, учебной литературы, творческую работу студентов в ходе проведения семинарских занятий, а также систематическое выполнение заданий для самостоятельной работы студентов.

В ходе лекций раскрываются основные вопросы в рамках рассматриваемой темы, делаются акценты на наиболее сложные и интересные положения изучаемого материала, которые должны быть приняты студентами во внимание. Материалы лекций являются основой для подготовки студента к семинарским занятиям.

Основной целью семинарских занятий является контроль за степенью усвоения пройденного материала, ходом выполнения студентами самостоятельной работы и рассмотрение наиболее сложных и спорных вопросов в рамках темы семинарского занятия. Ряд вопросов дисциплины, требующих авторского подхода к их рассмотрению, заслушиваются на семинарских занятиях в форме подготовленных студентами сообщений (10-15 минут) с последующей их оценкой всеми студентами группы.

Для успешной подготовки устных сообщений на семинарских занятиях, кроме рекомендуемой к изучению литературы, должны использовать публикации по изучаемой теме в журнале «Эконометрика». Предусмотрено проведение индивидуальной работы (консультаций) со студентами в ходе изучения материала данной дисциплины.

В процессе обучения должны активно применяться инновационные компьютерные технологии, основанные на операционных системах Windows, Linux, Open Sourse, а также интернет-ресурсы (сайты образовательных учреждений, ведомств, журналов, информационно-справочные системы, электронные учебники), которые ввиду их глобального распространения становятся на сегодняшний день обязательной компонентой стандартов образования.

При проведении занятий в аудитории используется интерактивное оборудование (компьютер, мультимедийный проектор, интерактивный экран), что позволяет значительно активизировать процесс обучения. Это обеспечивается следующими предоставляемыми возможностями: отображением содержимого рабочего стола операционной системы компьютера на активном экране, имеющем размеры классной доски, имеющимися средствами мультимедиа; средствами дистанционного управления компьютером с помощью электронного карандаша и планшета. Использование интерактивного оборудования во время проведения занятий требует знаний и навыков работы с программой ACTIVstudio и умения пользоваться информационными технологиями. Получение знаний и навыков работы с программой ACTIVstudio при проведении занятий по данной изучаемой дисциплине возможно с помощью специального обучающего курса на электронном носителе, который можно получить на факультете экономики, менеджмента и международного туризма.

6.9.Перечень вопросов для подготовки к экзамену

1.  Основы модельного описания сложных экономических систем.

2.  Методы и принципы моделирования экономических систем.

3.  Вычислительные эксперименты с моделями экономических систем.

4.  Эффективность вычислительного эксперимента с экономической моделью.

5.  Основные сведения из теории проверки статистических гипотез.

6.  Примеры проверки гипотез о законах распределения и значениях экономических факторов.

7.  Основы регрессионного анализа.

8.  Методика регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.

9.  Нелинейные регрессионные модели.

10.  Спецификация регрессионной модели.

11.  Регрессионные модели с гетероскедастичными остатками.

12.  Метод взвешенных наименьших квадратов (ВНК).

13.  Понятие о корреляционном анализе.

14.  Коэффициент множественной корреляции.

15.  Автокорреляция.

16.  Основные положения дисперсионного анализа.

17.  Методика дисперсионного анализа.

18.  Понятие о факторном анализе.

19.  Методика факторного анализа.

20.  Основные свойства и модели одномерных временных рядов.

21.  Случайный процесс как специфическая модель временного ряда.

22.  Типовые модели случайных процессов.

23.  Общая характеристика метода экспертных оценок.

24.  Классификация методов получения экспертной информации.

25.  Типы шкал и методы получения экспертной информации.

26.  Методы обработки и анализа экспертных оценок.

27.  Оценка и учет компетентности экспертов.

28.  Пример использования экспертных оценок в экономической практике.

29.  Мультиколлинеарности.

30.  Фиктивные переменные в регрессионных моделях.

31.  Временные ряды.

32.  Авторегрессионые модели.

33.  Логарифмические (лог-линейные) модели.

34.  Полулогарифмические модели.

35.  Обратная модель.

36.  Степенная модель.

37.  Показательная модель.

38.  Выбор формы модели.

39.  Прогнозирование в регрессионных моделях.

40.  Метод максимального правдоподобия в моделях регрессии.

6.10.Билеты к экзамену

БИЛЕТ 1

1.Основы модельного описания сложных экономических систем.

2.Случайный процесс как специфическая модель временного ряда.

БИЛЕТ 2

1.Методы и принципы моделирования экономических систем.

2. Классификация методов получения экспертной информации.

БИЛЕТ 3

1.  Вычислительные эксперименты с моделями экономических систем.

2.  Общая характеристика метода экспертных оценок.

БИЛЕТ 4

1.  Эффективность вычислительного эксперимента с экономической моделью.

2.  Классификация методов получения экспертной информации.

БИЛЕТ 5

1.  Основные сведения из теории проверки статистических гипотез.

2. Типы шкал и методы получения экспертной информации.

БИЛЕТ 6

1. Примеры проверки гипотез о законах распределения и значениях экономических факторов.

2. Методы обработки и анализа экспертных оценок.

БИЛЕТ 7

1. Основы регрессионного анализа.

2. Оценка и учет компетентности экспертов.

БИЛЕТ 8

1.  Методика регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.

2.Пример использования экспертных оценок в экономической практике.

БИЛЕТ 9

1.Регрессионные модели с гетероскедастичными остатками. 2. Мультиколлинеарности.

БИЛЕТ 10

1.  Спецификация регрессионной модели.

2.  Фиктивные переменные в регрессионных моделях.

БИЛЕТ 11

1.  Регрессионные модели с гетероскедастичными остатками.

2.  Временные ряды.

БИЛЕТ 12

1.  Метод взвешенных наименьших квадратов (ВНК).

2.  Авторегрессионые модели.

БИЛЕТ 13

1.Понятие о факторном анализе.

2. Авторегрессионые модели.

БИЛЕТ 14

1.  Коэффициент множественной корреляции.

2.  Полулогарифмические модели.

БИЛЕТ 15

1.  Автокорреляция.

2.  Обратная модель.

БИЛЕТ 16

1.  Основные положения дисперсионного анализа

2.Степенная модель.

БИЛЕТ 17

1.  Методика дисперсионного анализа.

2.  Показательная модель.

БИЛЕТ 18

1. Понятие о факторном анализе.

2. Выбор формы модели.

БИЛЕТ 19

1.  Методика факторного анализа.

2.  Прогнозирование в регрессионных моделях.

БИЛЕТ 20

1.  Основные свойства и модели одномерных временных рядов.

2.  Метод максимального правдоподобия в моделях регрессии.

6.11.Уровень требований к итоговому контролю

Итоговый контроль проводится в форме экзамена (устно или письменно в виде ответов на вопросы билета). Количество билетов – 20. Для сдачи экзамена необходимо знать подробные ответы на 20 вопросов.

При этом оценка знаний студентов осуществляется как по 5-балльной системе, так и в баллах в комплексной форме с учетом:

·  оценки за работу в семестре;

·  контрольных работ;

·  оценки по итогам промежуточного контроля (зачеты);

·  оценки итоговых знаний в ходе экзамена.

Ориентировочное распределение максимальных баллов по видам отчетности представлено в таблице.

N п/п	Виды отчетности	Баллы
1	Оценка работы в семестре	30
2	Результаты экзамена	70

Итого 100

Оценка знаний по 100-балльной шкале в соответствии с установленными критериями реализуется следующим образом:

менее 51 балла – «неудовлетворительно»;

от 51 до 69 баллов – «удовлетворительно»;

от 70 до 85 баллов – «хорошо»;

свыше 86 баллов – «отлично».

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины «математика»

7.1. Основная литература

1.  Колемаев : Учеб. для студентов вузов. – М.: ИНФРА-М, 2006.

2.  , , Соколов : Учеб. пособие для студентов вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ, 2004.

3.  Елисеева : Учеб. для вузов. – М.: Финансы и статистика, 2005.

4.  , Путко : Учеб. – М.: ЮНИТИ, 2005.

5.  , , Пересецкий задач по начальному курсу эконометрики. – М.: Дело, 2007.

6.  , , Пересецкий . Начальный курс: Учеб. –5-е изд. – М.: Дело, 2005.

7.2. Дополнительная литература

1.  Бародич : Учеб. пособие. – Минск: Новое знание, 2001.

2.  Грицан : Учеб. пособие. – М.: Маркетинг, 2002.

3.  Введение в эконометрику: Учеб. /Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 2004.

4.  Замков методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций. – М.: ГУ ВШЭ, 2001.

5.  Кулинич . – М.: Финансы и статистика, 2001.

6.  Мардас A. Н. Эконометрика. – СПб.: ПИТЕР, 2001.

7.  Практикум по эконометрике: Учеб. пособие /Под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2002.

7.3. Программное обеспечение и интернет-ресурсы

WWW. ***** ***** mathnet. ***** www. ***** www. ***** economictheory. ***** ***** ecsocman. ***** microeconomics. ***** *****/economics/economist/ vlib. *****/rosec/ www. ***** www. ***** www. ***** www. ***** www. *****

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля) «Эконометрика»

Рекомендуются инновационные компьютерные технологии, основанные на операционных системах Windows, Linux, Open Sourse, а также интернет-ресурсы (сайты образовательных учреждений, ведомств, журналов, информационно-справочные системы, электронные учебники).

При проведении занятий в аудитории используется интерактивное оборудование (компьютер, мультимедийный проектор, интерактивный экран), что позволяет значительно активизировать процесс обучения. Это обеспечивается следующими предоставляемыми возможностями: отображением содержимого рабочего стола операционной системы компьютера на активном экране, имеющем размеры классной доски, имеющимися средствами мультимедиа; средствами дистанционного управления компьютером с помощью электронного карандаша и планшета. Использование интерактивного оборудования во время проведения занятий требует знаний и навыков работы с программой ACTIVstudio и умения пользоваться информационными технологиями.