Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика (стр. 5 )

3.2. Разделы дисциплины

Раздел 1. Предмет эконометрики.

Раздел 2. Экономические показатели как случайные величины.

Раздел 3. Статистические гипотезы и их проверка.

Раздел 4. Парный регрессионный анализ.

Раздел 5. Множественный регрессионный анализ.

Раздел 6. Временные ряды и прогнозирование.

Раздел 7. Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков.

Раздел 8. Регрессионные динамические модели.

Раздел 9. Системы одновременных уравнений.

Раздел 10. Эконометрическое моделирование.

3.3. Темы и их краткое содержание

1. Предмет эконометрики

Место и роль эконометрики в современном экономическом образовании. Объекты изучения эконометрики. Модели. Типы моделей. Типы данных. Основные аспекты эконометрического моделирования. Эконометрический эксперимент и его результаты. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования.

2. Экономические показатели как случайные величины

Генеральные и выборочные характеристики. Нормальное распределение и его применение в экономических расчетах. Статистические оценки параметров распределения. Доверительные интервалы и доверительные вероятности.

3. Статистические гипотезы и их проверка

Общие принципы проверки статистических гипотез. Критерий оценки статистической гипотезы в задачах обработки результатов эконометрического эксперимента. Выбор величины уровня значимости. Распределение Стьюдента. Распределение Фишера.

4. Парный регрессионный анализ

Понятие корреляционной зависимости. Линейная корреляция. Определение параметров линейной зависимости методом наименьших квадратов. Коэффициент корреляции и его свойства. Основные положения регрессионного анализа. Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса-Маркова. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров. Нелинейные модели и их линеаризация. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.

5. Множественный регрессионный анализ

Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Оценка параметров регрессионной модели методом наименьших квадратов. Оценка адекватности множественной регрессии.

6. Временные ряды и прогнозирование

Задачи анализа временных рядов. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция. Аналитическое сглаживание временного ряда. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.

7. Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность

и автокорреляция остатков

Обобщенная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов. Тесты на гетероскедастичность. Устранение гетероскедастичности. Автокорреляция остатков временного ряда. Авторегрессия первого порядка. Статистика Дарбина-Уотсона.

8. Регрессионные динамические модели

Простейшие случаи криволинейной корреляции. Стохастические регрессоры. Нелинейный метод наименьших квадратов. Нестационарные временные ряды.

9. Системы одновременных уравнений

Общий вид системы одновременных уравнений. Косвенный метод наименьших квадратов. Метод инструментальных переменных. Фиктивные переменные. Одновременное оценивание регрессионных уравнений. Трехшаговый метод наименьших квадратов. Экономически значимые примеры систем одновременных уравнений.

10. Эконометрическое моделирование

Модель спроса и предложения. Модель адаптивных ожиданий. Модель потребления Фридмена. Выявление предпочтений потребителей. Модели для оценки полезности товаров и услуг. Эконометрическое моделирование спроса на конкурирующие товары. Статистическая оценка качества поставляемой продукции. Важность экономического анализа.

4. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1. Планы семинарских занятий

Семинар 1. Измерения в экономике

1. Оценка существенности параметров линейной регрессии.

2. Интервалы прогноза.

3. Нелинейная регрессия.

5.Модели множественной регрессии.

6. Частные уравнения регрессии.

7. Фиктивные переменные во множественной регрессии.

8. Обобщенный метод наименьших квадратов.

9. Системы уравнений, используемых в эконометрике.

Семинар 2. Применение систем

эконометрических уравнений

1. Моделирование сезонных и циклических колебаний.

2. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках.

3. Модели с распределенным лагом.

4. Лаги Алмон.

5. Метод Койка.

6. Новые направления в анализе многомерных временных рядов.

4.2. Практические занятия

Не предусмотрены.

4.3. Лабораторные занятия

Не предусмотрены.

4.4. Задания контрольной работы

для студентов заочной формы обучения

Степанова, [Текст] : Методические указания и контрольные задания для студентов заочной формы обучения всех специальностей. Чита, 200_.

4.5. Курсовая работа (проект)

Не предусмотрена.

4.6. Тематика рефератов

Не предусмотрена.

5. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

5.1. Основная литература

1. Эконометрика [Текст] : учебник для вузов / , – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2009. – 311 с.

2. Эконометрика [Текст] : учебник / Под ред. . – М. : Финансы и статистика, 2010. – 344 с.

3. Эконометрика [Текст] : учебник / , . – М. : Экзамен, 2007. – 512 с.

5.2. Нормативные документы

Не предусмотрены.

5.3. Дополнительная литература

4. Введение в эконометрику [Текст] : учебное пособие / К. Доугерти, пер. с англ. – М. : Инфра-М, 2007. – 568 с.

5. Экономико-математические методы и прикладные модели [Текст] : учебное пособие / под ред. . – М. : ЮНИТИ, 2008. – 472 с.

6. Практикум по эконометрике [Текст] : учебное пособие / Под ред. . – М. : Финансы и статистика, 2007. – 120 с.

7. Временные ряды [Текст] : учебное пособие / . – Чита : ЗИП Сиб УПК, 2005. – 28 с.

8. Степанова, Л. Э. Основы эконометрических изме-рений [Текст] : учебное пособие. / , . – Чита : ЗИП Сиб УПК, 2011. – 48 с.

6. ИНФОРМАЦИОННОЕ И ПРОГРАММНОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

6.1. Перечень обучающих, контролирующих и расчетных

компьютерных программ

1. Просмотр информации в Word Wide Web (WWW) можно осуществлять с помощью программ: Netscape Navigator; Microsoft Internet Explorer.

2. Расчетные задания по эконометрике осуществляются с помощью ППП Excel, Statistica, Statgraphics.

7. МАТЕРИАЛЬНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Для изучения дисциплины предусмотрена лекционная аудитория и компьютерные классы с выходом в Интернет.

8. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА

Цель самостоятельной работы – закрепление опыта оперирования основными понятиями и формулами эконометрики, формирование навыка решения типовых задач, уверенного владения известными алгоритмами решений.

№ темы	Наименование темы дисциплины	Количество часов	Источники, рекомендуемые для самостоятельной работы
полная программа 4 года
1	Предмет эконометрики. Основные аспекты эконометрического моделирования	2	1-10, 15
2	Экономические показатели как случайные величины	2	1-3, 10,15
3	Статистические гипотезы и их проверка	2	1-10, 13
4	Парный регрессионный анализ	4	1-11, 15
5	Множественный регрессионный анализ	8	1-3, 9
6	Временные ряды и прогнозирование	6	1-3, 14
7	Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков	4	1-3, 9, 14
8	Регрессионные динамические модели	4	1-3, 8
9	Системы одновременных уравнений	2	1-3, 4
10	Эконометрическое моделирование	2	1-3, 4
Всего	36

Самостоятельная работа для студентов

заочной формы обучения

№ темы	Наименование темы дисциплины	Количество часов	Источники, рекомендуемые для самостоятельной работы
полная программа	сокращенная программа
1, 2, 3	Предмет эконометрики. Экономические показатели как случайные величины. Статистические гипотезы и их проверка	10	10	1-3, 15
4	Парный регрессионный анализ	16	16	1-10, 15
5	Множественный регрессионный анализ	20	20	1-10
6	Временные ряды и прогнозирование	18	18	1-11, 14
7, 8	Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков. Регрессионные динамические модели	16	16	1-10, 14
9, 10	Системы одновременных уравнений. Эконометрическое моделирование	16	16	1-3,4
Всего	96	96

9. ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЗАДАНИЙ

ПО ВИДАМ КОНТРОЛЯ

9.1. Итоговый контроль

Итоговый контроль осуществляется в форме экзамена.

Вопросы для подготовки к экзамену:

1. Предмет эконометрики.

2. Типы распределений случайных величин, используемых в эконометрике.

3. Типы переменных в эконометрических моделях.

4. Модели парной регрессии.

5. Определение параметров линейной модели парной регрессии по МНК.

6. Оценка прогнозных качеств линейной модели парной регрессии.

7. Нелинейные модели и их линеаризация.

8. Оценка значимости моделей парной регрессии.

9. Коэффициент детерминации.

10. Основные положения регрессионного анализа.

11. Интервальные оценки функции регрессии.

12. Ранговая корреляция.

13. Линейная модель множественной регрессии.

14. Оценка значимости множественной регрессии.

15. Понятие мультиколлинеарности.

16. Отбор объясняющих переменных в регрессионных моделях.

17. Фиктивные переменные.

18. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

19. Временные ряды. Аддитивные и мультипликативные модели.

20. Стационарные временные ряды.

21. Методы сглаживания временных рядов.

22. Методы определения тренда у временного ряда.

23. Автокорреляция уровней временного ряда. Выборочный коэффициент автокорреляции.

24. Автокорреляция остатков временного ряда. Тест Дарбина-Уотсона.

25. Понятие гетероскедастичности.

26. Системы одновременных уравнений.

27. Проблемы идентификации моделей.

28. Проблемы спецификации моделей.

9.2. Промежуточный контроль

Контрольно-измерительные материалы

Учебный материал в семестре разбит на четыре модуля. Промежуточный контроль осуществляется на основе выполнения расчетных заданий по темам:

1. Модели парной линейной регрессии и оценка их прогнозных качеств.

2. Модели нелинейной регрессии.

3. Временные ряды.

4. Модели множественной регрессии.

Расчетные задания по эконометрике № 1. Модели парной линейной регрессии и оценка их прогнозных качеств

По имеющейся зависимости результативного признака Y от объясняющего фактора X

· составить линейную модель зависимости Y от X;

· оценить тесноту связи между факторами по коэффициенту линейной корреляции;

· построить график эксперимента и модельной прямой;

· оценить прогнозные качества модельного уравнения;

· сделать вывод о возможности использования уравнения в прогнозных исследованиях;

· построить доверительные интервалы средних и индивидуальных значений зависимой переменной для заданного значения объясняющего фактора.

№ 2. Нелинейные модели регрессии

По экспериментальным данным зависимости фактора Y от фактора X:

· составить гиперболическую, радикальную, степенную, показательную модели парной регрессии;

· определить относительную погрешность, коэффициент детерминации для каждой модели;

· проверить значимость уравнений по критерию Фишера;

· выбрать наилучшую модель для описания данной зависимости.

№ 3. Временные ряды

· проверить наличие тренда у временного ряда различными методами (метод знаков, метод проверки разностей средних уровней, метод Фостера-Стюарта, метод Ноймана);

· найти коэффициенты автокорреляции и сделать выводы о возможной структуре временного ряда;

· сгладить временной ряд методом простой скользящей средней с интервалом сглаживания m=3; построить графики основного и сглаженного временных рядов;

· построить модель временного ряда, соответствующую его структуре;

· проверить автокорреляцию остатков временного ряда по тесту Дарбина – Уотсона (DW);

· сделать вывод о достаточности модели.

№ 4. Модели множественной регрессии

По данным эксперимента

· построить уравнение множественной регрессии;

· рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции;

· рассчитать общий и частные F-критерии Фишера;

· оценить с помощью критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов при объясняющих переменных множественного уравнения регрессии.

· проверить наличие мультиколлинеарности факторов;

· определить вклад каждого фактора в изменение результативного признака.

СОГЛАСОВАНО

Начальник учебно-методического отдела

___________________________

«____» _____________________ 2011 г.

Зав. кафедрой естественнонаучных дисциплин

_____________________________

«____» _______________________ 2011 г.

Учебно-программное издание

Степанова Лилия Эдуардовна

ЭКОНОМЕТРИКА

Рабочая программа

направления 080100.62 Экономика

профиль «Финансы и кредит»

В АВТОРСКОЙ РЕДАКЦИИ

Подписано в печать 06.07.2012.

Бумага Business Xerox. Гарнитура Times New Roman.

Формат 60´84 1/16.Усл. печ. л. 2,0. Тираж 10 экз. Заказ № 000.

Отпечатано в типографии Забайкальского института предпринимательства

Сибирского университета потребительской кооперации

г. Чита, .