ПЕРВОЕ ВЫСШЕЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ УНИВЕРСИТЕТ «ГОРНЫЙ»
СОГЛАСОВАНО УТВЕРЖДАЮ
Руководитель ООП по направлению Зав. кафедрой ИиКТ
080200 «Менеджмент»
профессор доц.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«Эконометрика»
Направление подготовки: 080200 –Менеджмент
Программа: «Промышленный маркетинг»
Квалификация (степень) выпускника: магистр
Составитель: доц. каф. ИиКТ
Санкт-Петербург
2012
1. Цели и задачи дисциплины:
Цель данного курса – развитие теоретических знаний магистрантов в области эконометрической методологии, развитие практических навыков применения эконометрических методов для анализа состояния и для оценки закономерностей развития экономических и социальных систем в условиях взаимосвязей между описывающими их факторами.
Задачи курса: Студенты в процессе изучения дисциплины должны развить знания в области эконометрической методологии, изучить современные теоретические подходы к построению и анализу разных видов эконометрических моделей, познакомиться с основными направлениями развития эконометрической науки, развить практические навыки эконометрического исследования и интерпретации полученных зависимостей. развивать общую эрудицию и экономическое мышление; показать знания, умения, навыки в процессе текущего и итогового контроля знаний.
2. Место дисциплины в структуре ООП:
Дисциплина входит в вариативную часть Профессионального цикла (
М2.В.07). Курс эконометрики – неотъемлемая составная часть профессионального цикла образовательной программы экономиста. Изучение дисциплины предполагает знание математических курсов (математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и математическая статистика), а также на владении основами современных компьютерных технологий в объеме курса «Основы экономической информатики». Программа курса строится на предпосылке, что студенты владеют базовыми положениями экономической теории, истории экономических учений.
3. Требования к результатам освоения дисциплины:
ПК-3: умение использовать современные методы управления корпоративными финансами для решения стратегических задач;
ПК5. Способность использовать количественные и качественные методы для проведения научных исследований и управления бизнес-процессами
ПК6. Владение методами экономического анализа поведения экономических агентов и рынков в глобальной среде
ПК8. Способность готовить аналитические материалы для управления бизнес-процессами и оценки их эффективности .
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов.
Уметь:
- строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;
- прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических агентов, развитее экономических процессов и явлений на микро - и макроуровне;
Владеть:
- современной методикой построения эконометрических моделей;
- методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей.
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3,0 зачетные единицы.
Вид учебной работы | Всего часов | Семестры | |||
5 | 6 | 7 | 8 | ||
Аудиторные занятия (всего) | 16 | 16 | |||
В том числе: | - | - | - | - | - |
Лекции | 4 | 4 | |||
Практические занятия (ПЗ) | 12 | 12 | |||
Семинары (С) | |||||
Лабораторные работы (ЛР) | |||||
Самостоятельная работа (всего) | 98 | 98 | |||
В том числе: | - | - | - | - | - |
Курсовой проект (работа) | |||||
Расчетно-графические работы | 20 | 20 | |||
Реферат | |||||
Другие виды самостоятельной работы | |||||
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен) | зачет | зачет | |||
Общая трудоемкость час зач. ед. | 108 | 108 | |||
3,0 | 3,0 |
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Содержание раздела |
1. | Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования | 1.1 Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Области применения экономических моделей. 1.2 Шкалы измерений (наименований, порядковая интервалов, отношений, разностей, абсолютная). Генеральная и выборочная совокупность. Функциональная, статистическая и корреляционная связь. Причины обязательного присутствия случайного фактора. Ковариация, дисперсия и корреляция. |
2. | Основные понятия теории вероятностей и математической статистики. | 2.1. Основные понятия теории вероятностей. Дискретное и непрерывное распределения случайных величин и их основные свойства. Нормальное распределение и связанные с ним χ2 распределение, t-распределение и F-распределение. 2.2. Выборочный метод в статистике. Генеральная и выборочная совокупности. Вариационный ряд. Интервальный ряд. Полигон и гистограмма. Точечные и интервальные оценки. 2.3. Проверка статистических гипотез. Критерий согласия Пирсона χ2 , критерий Фишера, критерий Стьюдента. |
3. | Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной | Теоретическое и эмпирическое уравнение регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова). Интерпретация уравнения регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов парной линейной регрессии: t – критерий Стьюдента. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии. Коэффициент детерминации R2. Оценка статистической значимости уравнения регрессии в целом: F – критерий Фишера. Экономический смысл коэффициентов модели, их связь с коэффициентами эластичности. Доверительные интервалы для отклика. |
4. | Множественная линейная регрессия | Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной линейной регрессии методом наименьших квадратов. Применение t – критерия Стьюдента для модели множественной регрессии, доверительные интервалы. Множественный коэффициент детерминации R2. Применение F – критерия Фишера для модели множественной регрессии. Скорректированный (исправленный) коэффициент детерминации. Методы отбора факторов. Коэффициенты парной и множественной корреляции. Корреляционная матрица. Отбор факторов на основе корреляционного анализа. Метод включения (пошаговое наращивание числа факторов). Мультиколленеарность. Последствия мультиколлинеарности. Признаки наличия мультиколлинеарности. Методы устранения мультиколлинеарности, процедура последовательного присоединения элементов. Автокорреляция случайных отклонений (остатков). Причины и последствия автокорреляции остатков. Тестирование на автокорреляцию остатков (тест Дарбина-Уотсона). Фиктивные переменные. Количество уровней качественной переменной и число фиктивных переменных |
5. | Нелинейная регрессия. | Степенные модели. Обратная модель. Полиномиальная модель. Показательная модель. Выбор модели. Виды ошибок спецификации, их обнаружение и корректировка. Исследование остатка. Производственная функция Кобба-Дугласа. |
6. | Временные ряды и прогнозирование | Временные ряды. Основная тенденция развития и отклонения от нее. Стационарные временные ряды. Автокорреляционная функция, коррелограмма. Механическое сглаживание временного ряда. Аналитическое выравнивание временного ряда. Тесты на наличие тренда временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда. Использование фиктивных переменных в анализе сезонных колебаний. Прогнозирование на основе моделей временных рядов. |
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
№ п/п | Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин | № № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин | |||
3 | 4 | 5 | 6 | ||
1. |
| + | + | + | + |
2. |
| + | + | + | + |
5.3. Разделы дисциплин и виды занятий
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Лекц. | Практ. зан. | Лаб. зан. | Семин | СРС | Все-го час. |
1. | Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования | 2 | - | - | - | 2 | 4 |
2. | Основные понятия теории вероятностей и математической статистики. | 0 | 10 | 10 | |||
3. | Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной | 2 | 2 | 12 | 16 | ||
4. | Множественная линейная регрессия | 4 | 36 | 40 | |||
5. | Нелинейная регрессия | 2 | 12 | 14 | |||
6. | Временные ряды и прогнозирование | 4 | 20 | 24 | |||
ИТОГО | 4 | 12 | 92 | 108 |
6. Лабораторный практикум – не предусмотрен
7. Практические занятия (семинары)
№ п/п | № раздела дисциплины | Наименование практических работ | Трудо-емкость (час.) |
1. | 3 | Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной | 2 |
2. | 4 | Множественная линейная регрессия | 4 |
3. | 5 | Нелинейная регрессия. | 2 |
4. | 6 | Временные ряды и прогнозирование | 4 |
8. Примерная тематика курсовых проектов (работ) - не предусмотрены
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:
а) основная литература
1. , А, Эконометрика. Учебник для вузов / Под ред. проф. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 20с.
2. Эконометрика: Учебник/Под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2006. – 576 с.
3. Практикум по эконометрике: Учебное пособие/Под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2006. – 344 с
4. ЭКОНОМЕТРИКА. Ч1. Элементы теории вероятностей и математической статистики. Методические указания для выполнения лабораторных работ для студентов специальности 080109 / СПГГИ(ТУ). Сост.: , , ,. СПб, 2008., 72 с.
5. ЭКОНОМЕТРИКА. Ч2. Элементы теории вероятностей и математической статистики: Методические указания для выполнения лабораторных работ / СПГГИ(ТУ). Сост.: , , . СПб, 20с
6. ЭКОНОМЕТРИКА. Парная регрессия. Методические указания к лабораторным работам для студентов специальности 080109 СПГГИ(ТУ). Сост.: , , , . СПб, 2009., 55 с.
7. ЭКОНОМЕТРИКА. Множественная регрессия. Методические указания к лабораторным работам / Санкт-Петербургский государственный горный институт (технический университет). Сост.: , , , . СПб, 2009., 61 с
8. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. Методические указания к лабораторным работам / Национальный минерально-сырьевой университет «Горный». Сост.: , . СПб, 2012., 63 с
б) дополнительная литература
, Мхитарян статистика. Основы эконометрики (в 2 - х т.)/Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 2001. 1 т. -656с., 2 т.-432с. Эконометрика. Учебное пособие – Минск: Новое знание, 2004, 408с. , , А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 20с. Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 19с. Доугерти К. Введение в эконометрику: (Серия «Университетский учебник»)Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М,2001., 402 с.-. Катышев П.К., , А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. – М., Дело, 2003. – 208с. Замков О. О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. М., ГУ-ВШЭ, 2001. – 112c. , Эконометрика:Учебное пособие/Рост. гос. унив. – Росто н/Д., 2002.-102 с.Программное обеспечение: MS Word , MS Excel c установленной надстройкой «Пакет Анализа» ») и/или интегрированный пакет для статистического анализа R.
г) информационно-справочные и поисковые системы
1. http://www. *****/ef/tsy/ecmr/index. htm Эконометрическая страничка А. Цыплакова (Новосибирский государственный университет): ресурсы по эконометрике.
http://ecsocman. *****/docs// Образовательный портал "Экономика, социология, менеджмент": раздел "Эконометрика"3. http://econline. *****/theor. htm Economics Online. Экономическая теория - англоязычные и русскоязычные ресурсы.
4. http://www. xplore-stat. de/ebooks/ebooks. html Учебники по прикладной статистике и эконометрике.
5. http://tumania.econ.msu.ru/study.html Сайт экономического факультета МГУ.
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины:
Лекционные аудитории, оснащенные мультимедийными средствами.
Специализированные лаборатории учебного компьютерного центра и экономического факультета, оснащенные ПК;
11. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:
Преподавание дисциплины включает в себя курс лекций и практических работ. Лекции должны читаться с использованием мультимедийных средств обучения, позволяющих наглядно демонстрировать принципы работы статистических пакетов. Практические занятия проводятся в компьютерных классах с установленными табличным процессором MS Excel (надстройка «Анализ данных») и/или интегрированным пакетом для статистического анализа R. Зачет проставляется на основании результатов выполнения практических работ и выполнения заданного преподавателем индивидуального задания по построению эконометрической модели.
