Министерство образования и науки Республики Казахстан

Казахский национальный технический университет им.

Институт экономики и бизнеса

«УТВЕРЖДАЮ»

директор ИЭиБ

_______________

«______» __________________ 2014 г.

Учебная программа дисциплины для студентов

(Силлабус)

Наименование дисциплины: Эконометрика

Специальность: 5В050900- Финансы

Форма обучения (очная)

Всего 2 кредита

Курс 2

Лекции 15 часов

Лабораторные занятия 15 часов

Количество РК 2

СРСП 30 часов

СРС 30 часов

Экзамен 3 семестр

Трудоемкость 90 часов

АЛМАТЫ

2014

Силлабус по «Эконометрика» разработана на основании рабочей программы по специальности 5В050900- Финансы

Обсуждена на заседании кафедры «Логистика и оценка»

Протокол № _____ от __________ 2014 г.

Зав. каф., к. т.н., доцент

Утверждено НМС ИЭиБ

«________» ____________________ 2014 г.

Данные о преподавателях:

- кандидат экономических наук, доцент кафедры «Информационные технологии», специалист по экономико-математическому моделированию экономических процессов. Имеет более 30 опубликованных работ в т. ч. 8 методических разработок и 1 учебное пособие.

Пререквизиты дисциплины: «Экономическая теория», «Общая теория статистики», «Микро-макроэкономика», «Высшая математике», «Теории вероятности и математической статистика», «Информатика».

Постреквизиты: «Моделирование и прогнозирование экономических процессов», «Инструментальные методы», «Эконометрические методы прогнозирования», «Анализ данных и моделирование экономики», «Модели устойчивого развития фирмы».

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Описание дисциплины: рыночная экономика требует улучшения использования экономической информации, характеризующей результаты хозяйственной деятельности. Создание надежной информационной базы для менеджмента во всех отраслях экономики невозможно без учета действия различных факторов, формирующих результаты работы организаций (предприятий). Необходимо выделить роль факторов, которые положительно или отрицательно влияют на результаты хозяйствования.

Предметом эконометрики являются факторы, формирующие развитие экономических явлений и процессов. Эконометрика - это искусство разработки и предвидения экономических нормативов, прогнозов и гипотез. Объективную характеристику развития экономических явлений и процессов в будущем могут обеспечить правильно подобранные статистические и математические методы.

К эконометрическим методам изучения зависимостей относятся классические методы математической статистики, регрессионного и корреляционного анализа, динамического ряда и других. Особенность дисциплины является соединение изучения математических методов и использования для их применения электронных таблиц Excel и специальных ППП на ПК.

Цель изучения дисциплины: создание надежной информационной базы для менеджмента во всех отраслях экономики на основе учета действия различных факторов, формирующих результаты работы организации (предприятий) с использованием математических методов с помощью специальных программ компьютерных систем.

Задачи изучения дисциплины:

- научить студентов выделить роль факторов, которые положительно или отрицательно влияют на результаты хозяйствования и влияние факторов, которые от менеджмента на данном хозяйственном объекте не зависят;

-овладение студентами статистико-математическим аппаратом и практическими навыками в формализации экономических задач;

- построение экономико-статистических моделей с экономической интерпретацией различных математических понятий и алгоритмов;

- освоение основных методов эконометрики;

- научить использовать стандартные программные средства на персональном компьютере;

-научить к содержательной интерпретации и анализировать результаты вычислений.

Тематический план:

№

Наименование темы

Количество часов

лекции

лаб

срсп

срс

1

Введение.

1

1

1

2

Модель парной регрессии (МПР).

3

4

8

7

3

Нелинейная регрессия (НР).

1

2

5

2

4

Множественная линейная регрессия

6

5

10

12

5

Моделирование одномерных временных рядов.

4

4

6

8

Итого

15

15

30

30

Содержание дисциплины

№

Наименование темы

Содержание темы

1

Введение

Предмет эконометрии. Задачи эконометрии.

2

Модель парной регрессии (МПР).

Суть регрессионного анализа. Модель парной регрессии Метод наименьших квадратов (МНК).

Коэффициент корреляции, детерминации. Средняя ошибка аппроксимации.

Проверка на статистическую значимость коэффициентов уравнения регрессии и корреляции. Проверка общего качества уравнения регрессии.

Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Таблица дисперсионного анализа.

3

Нелинейная регрессия (НР)

Логарифмические модели. Полулогарифмические модели. Лог-линейная модель. Линейно-логарифмическая модель. Обратная модель. Степенная модель. Показательная модель. Выбор формы модели.

4

Множественная линейная регрессия

Множественная линейная регрессия (МЛР). Построение модели множественной регрессии.

Предпосылки МНК.

Оценка параметров и надежности результатов уравнения множественной регрессии. Частные уравнения регрессии

Множественная корреляция. Линейный коэффициент множественной корреляции. Частная корреляция.

Отбор факторов. Мультиколлинеарность.

Проверка выполнимости предпосылок МНК. Пошаговая регрессия

5

Моделирование одномерных временных рядов.

Динамический ряд. Основные виды ДР. Основные показателей в рядах динамики. Уравнение тренда.

Методы обработки рядов динамики.

Аналитические методы выравнивания ДР

Автокорреляция уровней динамического ряда и выявление его структуры.

График выполнения и сдачи заданий СРС

№

Тема задания

Содержание задания

Лит-ра

Форма контроля

Срок сдачи

(неделя)

Мак. оценоч. балл

1

Задание №1

Парная регрессия

1) построить уравнение регрессии;

2) рассчитать коэффициент корреляции и среднюю ошибку аппроксимации

3) оценить статистическую значимость параметров регрессии;

4) выполнить прогноз у при заданном значении х;

5) оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.

1-8

защита

1

2

3

4

6

1

2

2

2

3

2

Задание №2

Множественная регрессия и корреляция

1) построить уравнение регрессии, оценить адекватность модели;

2) определить параметры регрессии и оценить статистическую значимость параметров;

3) построить корреляционную таблицу;

4) исключить мультиколлинеарность факторов;

5) выполнить прогноз, рассчитать ошибку прогноза и его доверительный интервал;

защита

8

9

9

10

11

1

1

2

1

2

3

Задание №3

Динамический ряд

1) определить коэффициент автокорреляции и величину лага;

2) определить тенденцию динамического ряда;

защита

13

14

1

1

График проведения и содержание СРСП

№

Тема занятия

Содержание задания

Лит-ра

Форма прове-дения

Неделя провед. и кол-во часов

Макс. оценоч балл

1

Введе-ние

Априорные исследования экономических проблем. Отбор экономических факторов.

Основные элементы математической статистики. Задача и предмет эконометрии. Виды зависимостей.

Элементы математической статистики. Дисперсионный анализ. Виды регрессии, корреляции. Задачи регрессионно -

корреляционного анализа

1-8

опрос,

тесты

1-2

(2ч)

1

2

Парная регрессия

1. Сбор и подготовка исходных данных. Коэффициент парной корреляции и детерминации.

2. Определение зависимости факторов. Этапы построения регрессионной модели

Априорные исследования экономической проблемы. Формирование перечня факторов.

3. Метод наименьших квадратов. Статистическая значимость параметров.

4. Экономический анализ расчетов.

Интервалы прогноза. Ошибка прогноза.

1-8

Решение задач, опрос

3

4, 5

6

7

2

2

1

2

3

Множественная регрессия

Множественная линейная регрессия

Частные коэффициенты корреляции, детерминации, эластичности

Множественные коэффициенты корреляции, детерминации

Мультиколлинеарность. Отбор главных факторов и их этапы

Процедура пошаговой регрессии

Экономический смысл параметров уравнения МР

1-8

Решение задач, опрос

8

9

10

11

12

1

1

1

2

1

4

Динамические ряды

Основные виды и показатели ДР

Методы обработки ДР

Автокорреляция.

Уравнение тренда

1-8

Решение задач, опрос

13

14

2

2

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2