Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто
- 30% recurring commission
- Выплаты в USDT
- Вывод каждую неделю
- Комиссия до 5 лет за каждого referral
ПРОГРАММА
Наименование дисциплины Дополнительные главы эконометрики
Рекомендуется для направления (ий) подготовки (специальности (ей))
010400 Прикладная математика и информатика
(указываются код и наименования направления(ий)
подготовки (специальности (ей) и/или профилей (специализаций)
Квалификация (степень) выпускника ___бакалавр____________________
(указывается квалификация (степень) выпускника в соответствии с ФГОС)
1. Цели и задачи дисциплины:
Экономисты используют количественные данные для наблюдения за ходом развития экономики, ее анализа и прогнозов. Набор статистических и математических методов, используемых для этих целей, называется в совокупности эконометрикой. Для успешного применения этих методов требуется точное (или хотя бы приблизительно верное) моделирование поведения экономических агентов, необходимо также понимание процессов, породивших имеющиеся данные, и насколько эти данные отражают исследуемые явления. Поскольку модели неполны, а данные несовершенны, значительная часть эконометрики посвящена методам, которые могли бы работать с такими моделями и данными.
Цель изучения дисциплины « Дополнительные главы эконометрики» - ознакомление студентов с современным методами, подходами, инструментами исследования, анализа и прогнозирования социально-экономических систем, явлений и процессов.
2. Место дисциплины в структуре ООП: Вариативная часть профессионального цикла Б3.
Входные компетенции: дисциплина основана на знаниях по линейной алгебре, математической статистике, теории вероятностей и методам вычислений.
Является предшествующей дисциплинам, изучаемым в магистратуре: Статистический анализ временных рядов, Дискретные математические модели, Современные компьютерные технологии
3. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
ОК-11, ОК-12, ОК-14, ОК-15, ПК-1, ПК-3, ПК-9, ПК-10:
(указываются в соответствии с ФГОС ВПО)
ОК-11 способностью владения навыками работы с компьютером как средством управления информацией
ОК-12 способностью работать с информацией в глобальных компьютерных сетях
ОК-14 способностью использовать в научной и познавательной деятельности, а также в социальной сфере профессиональные навыки работы с информационными и компьютерными технологиями
ОК-15 способностью работы с информацией из различных источников, включая сетевые ресурсы сети Интернет, для решения профессиональных и социальных задач
ПК-1 способностью демонстрации общенаучных базовых знаний естествен-ных наук, математики и информатики, понима-ние основных фактов, концепций, принципов теорий, связанных с прикладной математикой и информатикой
ПК-3 способностью понимать и применять в исследовательской и приклад-ной деятельности современный математический аппарат
ПК-9 способностью решать задачи производственной и технологической деятельности на профессиональном уровне, включая: разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования
ПК-10 способностью применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии
В результате изучения дисциплины студент должен:
- знать основные методы эконометрического анализа, основные их характеристики, свойства и ограничения; иметь представление о необходимости корректировки существующих методов и моделей в случаях, когда не выполняются их предпосылки; знать подходы к моделированию различных сфер экономики и структуру типичных моделей и их экономическое обоснование, уметь их модифицировать в соответствии с требованиями конкретной предметной области; знать ключевые критерии качества эконометрических моделей, уметь анализировать их качество и иметь навыки их корректировки для получения удовлетворительных результатов; знать основные этапы создания эконометрической модели и приобрести навыки работы с ними; приобрести опыт проведения эконометрического исследования от этапа постановки задачи выдвижения гипотез до анализа результатов и выводов; владеть информацией о принятых требованиях к оформлению результатов исследования; получить навыки работы со статистическими пакетами, знать их архитектуру и основные принципы работы, а также ограничения.
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Общая трудоемкость дисциплины составляет _____4______ зачетных единиц.
№ | Вид учебной работы | Всего часов | Семестры |
7 | |||
1. | Аудиторные занятия (всего) | 68 | 68 |
В том числе: | |||
1.1 | Лекции | 34 | 34 |
1.2 | Прочие занятия | 34 | 34 |
В том числе: | |||
1.2.1 | Практические занятия (ПЗ) | - | - |
1.2.2 | Семинары (С) | - | - |
1.2.3 | Лабораторные работы (ЛР) | 34 | 34 |
1.2.4 | Из них в интерактивной форме (ИФ): | 34 | 34 |
2. | Самостоятельная работа студентов (ак. часов) | 76 | 76 |
В том числе: | |||
2.1 | Курсовой проект (работа) | - | - |
2.2 | Расчетно-графические работы | - | - |
2.3 | Реферат | - | - |
2.4 | Подготовка и прохождение промежуточной аттестации | 36 | 36 |
2.5 | Другие виды самостоятельной работы: | ||
2.5.1 | Самостоятельная проработка дополнительных материалов по дисциплине, выполнение домашних заданий | 40 | 40 |
3. | Общая трудоемкость (ак. часов) | 144 | 144 |
4. | Общая трудоемкость (зачетных единиц) | 4 | 4 |
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Содержание раздела |
1. | Эконометрическое моделирование: содержание и этапы | Введение в эконометрическое моделирование. Основные понятия. Место эконометрического моделирования в экономическом исследовании. Достоинства и недостатки эконометрического моделирования. Основные этапы |
2. | Базовые методы эконометрического моделирования | Регрессионная модель. Её предпосылки и результаты. Требования и ограничения базовой регрессионной модели. Анализ качества модели. Тесты качества модели. Анализ методов оценивания и их свойств: метод наименьших квадратов, обобщенный метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия. Регрессионная модель с ограничениями на параметры. Проблема спецификации и теоретической обоснованности. Обзор статистических и эконометрических пакетов. |
3 | Системы уравнений | Понятие взаимосвязанных уравнений. Свойства МНК оценок в случае взаимосвязанных уравнений. Рекурсивные системы. Структурная и приведенная форма. Условия идентифицируемости уравнений и системы уравнений. Методы оценивания: двухшаговый МНК, косвенный МНК, метод инструментальных переменных |
4 | Динамические модели эконометрики | Структура динамического ряда: тренд, цикл, сезонность, выбросы, случайная составляющая. Методы разделения. Census I, II. Ходрик-Прескотт фильтр. Условия стационарности, и последствия оценивания нестационарных рядов. ARIMA: свойства и идентификация. Распределенные лаги: полиномиальный и геометрические лаги. Преобразование Койка. Основные виды динамических моделей: адаптивные ожидания, коррекция ошибок, частичного приспособления. Оценивание в случае лагов у объясняемой переменной. Анализ нестационарных рядов. Проблема единичных корней и ложной регрессии. Тесты стационарности. Детерминированные и стохастические тренды. Тест Гренжера на причинно-следственные связи. Векторная модель коррекции ошибок. Коинтеграция и тест Йохансена. |
5. | макроэкономики. Структура эконометрических моделей макроэкономики. Основные сектора: домашние хозяйства, реальный сектор, банковский и монетарный сектор, финансовый сектор, внешнеэкономические связи, цены. Основные подходы к описанию секторов. Структура показателей основных секторов. Моделирование сценариев социально-экономического развития страны | |
6. | Эконометрическое моделирование отраслей и регионов | Подходы к региональному моделированию. Структура региональных моделей. Структура отраслевых моделей. Взаимосвязи макро - и мезоэконометрического моделирования. Пространственная эконометрика. Регрессия на панельных данных. |
7. | Эконометрическое моделирование финансово-экономического состояния фирмы | Микроэконометрика. Эконометрическое моделирование в маркетинге: спрос, объем рынка, цены. Проблема разделения спроса и предложения. Анализ кредитоспособности предприятий. Виды и структура моделей предприятий. Моделирование банковской деятельности. Виды и структура банковских моделей. |
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
№ п/п | Наименование обеспе-чиваемых (последую-щих) дисциплин | № № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин | |||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||
1. | Статистический анализ Временных рядов | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
2. | Математические методы в экономике и финансах | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
3. | Современные компьютерные технологии | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
4. | Дискретные математические модели | + | + | + | + |
5.3. Разделы дисциплины и виды занятий
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Лекц. | Практические занятия и лабораторные работы | СРС | Всего час. | ||
ПЗ/С | ЛР | Из них в ИФ | |||||
1. | Эконометрическое моделирование: содержание и этапы | 8 | 8 | 8 | 16 | 32 | |
2. | Базовые методы эконометрического моделирования | 4 | 4 | 4 | 8 | 16 | |
3. | Системы уравнений | 4 | 4 | 4 | 8 | 16 | |
4. | Динамические модели эконометрики | 8 | 8 | 8 | 16 | 32 | |
5. | Эконометрическое моделирование процессов распределительных отношений в обществе | 4 | 4 | 4 | 8 | 16 | |
6. | Эконометрическое моделирование отраслей и регионов | 3 | 3 | 3 | 10 | 16 | |
7. | Эконометрическое моделирование финансово-экономического состояния фирмы | 3 | 3 | 3 | 10 | 16 | |
34 | 34 | 34 | 76 | 144 |
6. Лабораторный практикум
№ п/п | № раздела дисциплины | Наименование лабораторных работ | Трудо-емкость (час.) |
1 | 1 | Введение в эконометрическое моделирование. Основные понятия. Место эконометрического моделирования в экономическом исследовании. Достоинства и недостатки эконометрического моделирования. Основные этапы | 8 |
2 | 2 | Регрессионная модель. Её предпосылки и результаты. Требования и ограничения базовой регрессионной модели. Анализ качества модели. Тесты качества модели. Анализ методов оценивания и их свойств: метод наименьших квадратов, обобщенный метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия. Регрессионная модель с ограничениями на параметры. Проблема спецификации и теоретической обоснованности. Обзор статистических и эконометрических пакетов. | 4 |
3 | 3 | Понятие взаимосвязанных уравнений. Свойства МНК оценок в случае взаимосвязанных уравнений. Рекурсивные системы. Структурная и приведенная форма. Условия идентифицируемости уравнений и системы уравнений. Методы оценивания: двухшаговый МНК, косвенный МНК, метод инструментальных переменных | 4 |
4 | 4 | Структура динамического ряда: тренд, цикл, сезонность, выбросы, случайная составляющая. Методы разделения. Census I, II. Ходрик-Прескотт фильтр. Условия стационарности, и последствия оценивания нестационарных рядов. ARIMA: свойства и идентификация. Распределенные лаги: полиномиальный и геометрические лаги. Преобразование Койка. Основные виды динамических моделей: адаптивные ожидания, коррекция ошибок, частичного приспособления. Оценивание в случае лагов у объясняемой переменной. Анализ нестационарных рядов. Проблема единичных корней и ложной регрессии. Тесты стационарности. Детерминированные и стохастические тренды. Тест Гренжера на причинно-следственные связи. Векторная модель коррекции ошибок. Коинтеграция и тест Йохансена. | 8 |
5 | Основные подходы к моделированию макроэкономики. Структура эконометрических моделей макроэкономики. Основные сектора: домашние хозяйства, реальный сектор, банковский и монетарный сектор, финансовый сектор, внешнеэкономические связи, цены. Основные подходы к описанию секторов. Структура показателей основных секторов. Моделирование сценариев социально-экономического развития страны | 4 | |
6 | Подходы к региональному моделированию. Структура региональных моделей. Структура отраслевых моделей. Взаимосвязи макро - и мезоэконометрического моделирования. Пространственная эконометрика. Регрессия на панельных данных. | 3 | |
7. | Микроэконометрика. Эконометрическое моделирование в маркетинге: спрос, объем рынка, цены. Проблема разделения спроса и предложения. Анализ кредитоспособности предприятий. Виды и структура моделей предприятий. Моделирование банковской деятельности. Виды и структура банковских моделей. | 3 | |
Итого: | 34 |
7. Практические занятия (семинары): не предусмотрены
8. Примерная тематика курсовых проектов (работ)_______________________________
Методы нелинейного оценивания регрессионных моделей.
2. Использование регрессионных моделей с ограничениями в экономическом анализе.
3. Численные методы оценивания методом максимального правдоподобия.
4. Эконометрическое моделирование спроса на деньги.
5. Большие эконометрические модели.
6. Моделирование инфляции в российской экономике.
7. Модели формирования инфляционных ожиданий.
8. Анализ стационарности социально-экономических показателей РФ.
9. Эконометрическое моделирование неравновесия в экономике.
10. Эконометрическое моделирование и прогнозирование спроса на продукцию.
11. Восстановление потребительских предпочтений.
12. Прогнозирование себестоимости продукции.
13. Эконометрическое моделирование ценообразования.
14. Эконометрическое моделирование циклов.
15. Эконометрическое моделирование в оценке кредитоспособности предприятия.
16. Эконометрическое моделирование финансовых потоков предприятия.
17. Эконометрика в кредитном скоринге.
18. Эконометрическое моделирование многоуровневых систем.
19. Эконометрическое моделирование финансовых рынков.
20. Эконометрическое моделирование региональной экономики.
21. Эконометрическое моделирование долгосрочного роста.
22. Эконометрическое моделирование в политологии /социологии /экологии.
23. Интеграция эконометрических моделей и моделей общего равновесия/МОБа и программная реализация
24. Информационные технологии эконометрического моделирования.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:
а) основная литература_(есть в библиотеке РУДН)
Эконометрика : Учебник для вузов / [и др.] ; Под ред. . - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Финансы и статистика, 20с. : ил. - ISBN -3 : 210.00. Просветов : задачи и решения : Учебно-методическое пособие / . - М. : Изд-во РДЛ, 20с. : ил. - ISBN -2 : 35.97 Носко . Элементарные методы и введение в регрессионный анализ временных рядов / . - М. : ИЭПП, 20с. - ISBN -0 : 70.00. . Эконометрика : Учебное пособие для вузов / . - 3-е изд., стереотип. - Минск : Новое знание, 20с. : ил. - (Экономическое образование). - ISBN -2 : 215.05. . Эконометрика : Учебное пособие для вузов. Ч.1 / . - М. : ИПК РУДН, 20с. : ил. - ISBN 2687-7 Магнус . Начальный курс : Учебное пособие для вузов / , , . - 2-е изд., испр. - М. : Дело, 19с. : ил. - ISBN -Х : 90.00. – (базовый учебник год издания не важен) Домбровский : Учебник / . - М. : Новый учебник, 20с. - ISBN -Х : 50.00.б) дополнительная литература
1. , Мхитарян статистика. Основы эконометрики :учебник для вузов в 2 т. 2-е изд., - М., ЮНИТИ-ДАНА, 2001г.
2. Gujarati D., Basic Econometrics, fourth edition - McGraw Hill, 2003
3. , , Сборник задач к начальному курсу эконометрики. Москва. Изд-во «Дело», 2007.
в) программное обеспечение__пакет Eviews_-старые версии (для домашних расчётов)
г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
__данные Госкомстата : http://www. gks. ru
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины:
Москва, ул. Орджоникидзе, корп. 1, 5. Мультимедийная аудитория и оборудование лаборатории «Управление инфокоммуникациями». Лаборатория состоит из трех подразделений - учебного (ауд. 110), учебно-научного (ауд.116) и научного (ауд. 123), и оснащена современным сетевым оборудованием и компьютерной техникой (комплект жидко-кристаллический дисплей Sharp PNL702B, Монитор 24'' Acer V243HAOBD, системный блок (процессор Intel Core i7-2600 OEM <3.40GHz, 8Mb, 95W, LGA1155(Sandy Bridge)>, 16GB ОП, HDD 2 TB), проектор DMS800 с интерактивной доской Board 1077, HP xw7800, Intel Core2 2.4 GHz (8 шт. )). Лабораторная база позволяет осуществлять проекты по разработке прикладных средств инфокоммуникационной среды, проводить лекционные и лабораторные занятия с мультимедийными средствами обучения.
Дисплейные классы ДК3, ДК4, ДК6, ДК7, Intel Core i3-GHz – 60 шт.
11. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:
Учебным планом на изучение дисциплины отводится один семестр. В течение семестра проводятся одна контрольная работа, один тест и серия расчётных самостоятельных работ. По итогам й контрольной работы и о теста проводится промежуточная аттестация. Сумма баллов, набранная по итогам промежуточной аттестации, и баллов за расчётные работы равняется общему количеству баллов, заработанных студентом в течение семестра. В конце семестра производится итоговый контроль знаний – экзамен и с учётом набранных баллов выставляется итоговая оценка. Также в рамках преподавания предусмотрены индивидуальные и групповые консультации.
Методические указания студентам
Указанная специфика практического использования эконометрических методов моделирования (отсутствие готовых к применению моделей, необходимость адаптации уже существующих подходов) предъявляет повышенные требования к работе студентов. Студент вынужден уделить особое внимание прикладным аспектам эконометрического моделирования. Обязательное, активное участие в семинарских занятиях, чтение рекомендованной литературы должно дополняться «проецированием» получаемых знаний на ту практическую сферу деятельности, которую он выбрал в дипломной работе.
Это определяет необходимость ознакомления с существующими эконометрическими моделями, научными школами и подходами, существующими в специальных областях экономики (маркетинг, финансы, управления персоналом, банковское дело и т. д.). Результатом такой работы должно стать самостоятельно выполненное исследование, в котором студент должен продемонстрировать степень усвоения дисциплины, навыки работы со статистическими источниками. В процессе практической деятельности студент должен применить к выбранной сфере знания большинства из преподаваемых методов и подходов к моделированию.
Поскольку в своей профессиональной деятельности студент неизбежно столкнется с потребностью в компьютерных расчетах и имитации, необходимо также, чтобы практическая работа студентов осуществлялась с использованием доступного информационного инструментария. При этом важно, чтобы студент, самостоятельно ознакомившись с документацией, мог использовать специализированное программное обеспечение.
Исходя из специфики предмета (трудоемкость вычислений, необходимость поиска статистической информации, выдвижения и проверки множества гипотез и т. д.), предпочтительной формой самостоятельной работы студента является выполнение и защита проекта по эконометрическому моделированию выбранной сферы. В случае успешного выполнения работа может быть учтена при выставлении итоговой оценки.
При подготовке проекта по эконометрическому моделированию студент должен предварительно в начале семестра согласовать с преподавателем тематику работы. В выполняемой работе должно быть отражено владение всеми или большинством изучаемых в рамках курса методов эконометрического моделирования. Для этого в течение семестра регулярно на семинарских и практических занятиях студент может выступать и докладывать по обсуждаемым вопросам применительно к выбранной теме.
Работа должна соответствовать основным требованиям, предъявляемым к научно-исследовательским работам: в работе должны быть четко отражены цель, задачи работы, выдвигаемые или проверяемые гипотезы, обоснована актуальность темы, сформулированы выводы и результаты исследования
Методические рекомендации для преподавателя
Прежде всего преподаватель должен четко себе представлять специфику использования эконометрических методов и моделей в современной практике научных исследований, аналитической деятельности и информационного обеспечения процессов принятия решений. Исходя из этой специфики практической деятельности эконометристов определяется не только теоретическая составляющая дисциплины, но и форма представления материала, организации практических занятий и форма контроля навыков, знаний и умений студентов.
Поскольку в практике эконометрического моделирования аналитик, как правило, обеспечен программным продуктом и имеет доступ к справочной литературе, ключевым для обучения является знакомство студентов с современным программным обеспечением в области статистики и эконометрики. Это же определяет то, что в процессе обучения акцент обязан сместиться с заучивания формул на понимание основных процедур оценивания, лежащих в основе методов, на понимание их сущности, ограничений и особенности их реализации в компьютерных программах. А невозможность в лекционных курсах быстро проводить необходимые расчеты по оценке моделей, анализу их качества требует применения в качестве иллюстрирующих примеров эконометрических моделей, реализованных в программных продуктах.
Важно помнить, что классические методы эконометрического моделирования разработаны в конкретных условиях и имеют ограниченное применение. Соответственно, студентам должны быть привиты навыки проверки адекватности базовых методов и моделей конкретной области исследования. Анализ истории применения эконометрического моделирования в теории позволяет сделать вывод, что на выводы о свойствах исследуемого объекта в значительной мере влияют исходные предпосылки, закладываемые аналитиками, выбранные методы, спецификация моделей.
В процессе преподавания важно привить студентам понимание того, что в современной экономике практически нет раз и навсегда выведенных истин, а использование устаревших подходов может привести к некорректным выводам. Это определяет необходимость знакомства студентов с «культурой» проведения эконометрического исследования. Важно объяснить, как специфика предметной области детерминирует допустимый аналитический аппарат, и на ряде примеров объяснить, как необдуманное использование уже готовых решений приводит к некорректным выводам.
Значительное множество поучительных примеров из истории западной эконометрической науки содержится в книге Берндта. Демонстрация таких примеров из макроэкономической теории XX в., как исследование кривой Филипса, моделирование спроса на деньги, моделирование и прогнозирование инфляционных процессов в переходный период российской экономики, могут эффективно продемонстрировать важность эконометрического моделирования в современной науке и практике, сложность практического использования теоретических выкладок, чувствительность выводов от принятых предпосылок и методов исследования.
Сказанное выше позволяет сформулировать требования, предъявляемые к оценке знаний, навыков и умений. Важно не запоминание множества формул, а знание сути эконометрических методов и моделей, умение модифицировать базовые методики, исходя из специфики конкретного исследования, умение проверять и обосновывать различные научные гипотезы, делать содержательные выводы по результатам эконометрического моделирования. Следовательно, особое внимание следует уделить практической работе студентов, подготовке проекта эконометрического исследования. С учетом того, что дисциплина «Эконометрическое моделирование» читается на 5-м году обучения, кажется полезным, чтобы предметная область применения теоретических познаний совпала с предметной областью дипломного исследования.
В данной работе студент должен продемонстрировать приобретенные навыки построения эконометрических моделей, особенно те, которым меньше уделяется внимание в рамках фундаментальных курсов, но критичные для практической деятельности: сбор, анализ и предварительная обработка данных, выбор теоретического базиса для исследования, выдвижение и проверка гипотез, формулирование выводов и практических рекомендаций.
Разработчики:
доцент каф. прикладной информатики и теории вероятностей
Должность, название кафедры, инициалы, фамилия
Заведующий кафедрой
прикладной информатики и теории вероятностей
название кафедры, инициалы, фамилия
