Эконометрика (стр. 1 )

Кафедра бухгалтерского учёта и аудита

«ЭКОНОМЕТРИКА»

Для студентов специальностей

«Бухгалтерский учет, анализ и аудит»

«Финансы и кредит»

«Мировая экономика»

всех форм обучения

Санкт-Петербург

2006

Михайлов : Учебно-методический комплекс. Для студентов всех форм обучения, обучающихся по специальностям «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учёт и аудит» и «Мировая экономика».

Учебно-методический комплекс по дисциплине «Эконометрика» разработан в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальностям «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учёт и аудит» и «Мировая экономика». Комплекс включает программу дисциплины, контрольные задания, перечень вопросов к зачёту, методическое обеспечение курса.

Содержание

1. Пояснительная записка…………………………………………………….- 4

2. Учебно-методический план дисциплины……………………..……….…- 7

3. Содержание тем курса …………….………………………….…….……..- 8

4. Перечень тем для самостоятельного

изучения студентами …………………………………………………….- 14

5. Содержание практических занятий……………………………………...- 14

6. Вопросы к зачёту…………………………………………………………- 24

8. Методические рекомендации по выполнению

контрольной работы студентами заочного отделения……………..…- 31

9. Рекомендуемая литература

Основная………………………………………………………………- 75

Дополнительная……………………………………………….……...- 76

Статистические сборники……………………………………..……..- 77

10. Программные средства обеспечения курса……………………...……- 77

11. Основные термины и определения (глоссарий)…………………..….- 78

12. Тестовые вопросы для промежуточного контроля знаний….……....- 85

13. Типовые задачи, решаемые на практических занятиях……….……..- 99

14. Задания контрольной работы для студентов

заочной формы обучения………………………………………….….

15. Приложения…………………………………………..…………….…- 145

1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Цель курса состоит подготовке высококвалифицированного специалиста в области экономики, учёта, анализа. Курс «Эконометрика» - это органичная часть подготовки квалифицированного специалиста в различных областях экономики, управления, организации, менеджмента, маркетинга, финансов, кредита, бухгалтерского учёта и аудита. Развитие в России рыночных отношений и вхождение в региональные интеграционные процессы вызывает необходимость готовить специалистов на принципиально ином и качественно более высоком уровне, в соответствии с требованиями современной науки и практической деятельности. Цель курса состоит в подготовке специалиста, знающего актуальные научно-практических проблем социально-экономической жизни, умеющего решать разнообразные социально-экономические задачи с применением передовой компьютерной техники и современных математико-статистических методов обработки, оценивания и анализа, способного содержательно интерпретировать результаты применяемого комплекса аналитических методов.

Задачи курса определяются особенностями современного уровня профессиональной подготовки специалиста в области экономических проблем. Эконометрика совместно с курсом статистики знакомит студентов с источниками официальной общедоступной информации об экономических и социальных процессах, с передовыми методами компьютерной обработки, оценки и анализа информации. Курс эконометрики знакомит студентов с особенностями математико-статистических расчётов, с методами оценки получаемых результатов, с областями их использования при решении практических оперативных и прогнозных задач.

В результате изучения курса «Эконометрика» студент:

- должен иметь чёткое представление об актуальных экономических проблемах, об особенностях математико-статистических методов их изучения, о специфике конкретного эконометрического моделирования и анализа его результатов, о возможностях математико-статистических методов обработки данных, о процедурах формирования и анализа системы эконометрических показателей, о проблемах принятия решений по результатам анализа;

- должен знать официальные и общедоступные источники информации об общей экономической и региональной ситуаций; специальные методы математической обработки и анализа; принципы эконометрического моделирования, оценки результатов, их презентации и условия практического применения;

- должен уметь точно формулировать рабочие гипотезы для проверки, формировать базу данных и библиотеку программных средств компьютерной обработки, выбирать надлежащие математико-статистические методы обработки и проводить обработку, выполнять содержательный и научно обоснованный анализ результатов, аргументировано отстаивать результаты проверки рабочих гипотез и сценарии возможного развития ситуации в будущем;

- должен иметь навыки самостоятельной творческой работы над проблемой, точной оценки качества располагаемой информации, преобразования исходных данных; аргументированного выбора и применения методов обработки и анализа, подготовки обоснованного заключения по результатам выполненной работы, представления результатов в доступной форме.

Работа над курсом «Эконометрика» проходит в форме лекционных, практических и семинарских занятий, а также занятий в компьютерном классе. Исключительно важное место в освоении курса занимает самостоятельная работа студента над решением типовых задач, индивидуальных домашних заданий, при подготовке к самостоятельным и контрольным работам, к контрольным опросам и тестированию.

Формы контроля предполагают текущий и итоговый контроль. Текущий контроль знаний проводится в форме: систематических опросов, периодически повторяющегося тестирования по пройденному материалу, проверки домашних заданий, решений типовых задач в аудитории, при обсуждении проблемных вопросов в процессе работы над заданиями. Формами промежуточного контроля являются тестовые опросы, самостоятельные аудиторные работы, контрольные работы, зачётные домашние задания, зачёт по итогам освоения курса.

Формой итогового контроля является зачёт.

2. Учебно-тематический план дисциплины

№	Тема	Всего	Аудиторные занятия	Самостоятельная работа
Всего	В т. ч.
Л	ПЗ
1	Предмет и метод эконометрики	3	2	2	—	1
2	Основные категории эконометрики	3	2	2	—	1
3	Оценивание парной линейной модели: важнейшие процедуры и интерпретация результатов их реализации	12	8	4	4	4
4	Процедуры верификации парной линейной регрессии, прогнозы и их оценки	10	6	4	2	4
5	Нелинейные модели и процедуры их оценивания методом линеаризации переменных	8	6	2	4	2
6	Множественные линейные регрессионные модели с постоянной и переменной структурой: построение, оценка, использование при прогнозировании	10	6	2	4	4
7	Системы эконометрических уравнений: виды, особенности построения и использования	4	2	2	—	2
8	Рекурсивные системы уравнений: особенности построения, оценивания и применения	8	6	2	4	2
9	Структурные и приведённые системы одновременных уравнений: построение, идентификация	6	4	2	2	2
10	Оценивание структурных уравнений косвенным и двухшаговым МНК	10	6	2	4	4
11	Эконометрические модели стационарных временных рядов и прогнозы на их основе	12	8	4	4	4
12	Эконометрические модели нестационарных временных рядов, их использование в прогнозах	10	8	4	4	2
13	Эконометрические модели стохастической связи временных рядов	8	6	2	4	2
14	Перспективы развития эконометрики	4	2	2	—	2
Итого	108	72	36	36	36

3. Содержание разделов и тем курса

Тема 1. Предмет и метод эконометрики

Понятие эконометрики в интерпретации ведущих учёных-статистиков и экономистов. Многообразие экономических и социальных процессов в обществе как предмет эконометрики. Математико-статистическая методология - инструментальная основа эконометрических исследований. Важнейшие направления современных эконометрических исследований.

Тема 2. Основные категории эконометрики.

Статистический показатель и его ошибки, виды ошибок, оценки случайных ошибок. Доверительный интервал и его вероятность. Статистические гипотезы и их проверка. Понятие о t-критерии Стьюдента и F-критерии Фишера.

Тема 3. Оценивание парной линейной модели: важнейшие процедуры и интерпретация результатов их реализации

Виды связей, изучаемых эконометрикой. Понятие о корреляционной зависимости, её визуализация. Оценивание линейного уравнения парной регрессии МНК. Экономическая интерпретация параметров парной линейной регрессии. Относительная оценка силы связи (коэффициент эластичности). Оценки тесноты связи показателями корреляции и детерминации. Расчёт теоретических значений результата и построение теоретической линии регрессии.

Тема 4. Процедуры верификации парной линейной регрессии, прогнозы и их оценки.

Оценка статистической значимости параметров линейной регрессии через t-критерий Стьюдента и уровень значимости α. Оценка уравнения и его характеристик на основе F-критерия Фишера. Средняя ошибка аппроксимации как критерий прогностических возможностей модели. Прогноз, его ошибки и доверительный интервал.

Тема 5. Нелинейные модели и процедуры их спецификации методом линеаризации переменных

Условия применения парных нелинейных регрессионных моделей. Виды нелинейных моделей, спецификация изучаемой связи и процедуры линеаризации изучаемых переменных. Модификация методики расчёта параметров нелинейных моделей. Относительная оценка силы нелинейной зависимости и тесноты изучаемой связи. Особенности процедуры верификации параметров нелинейной регрессии. Прогноз по нелинейной регрессии, его ошибки и доверительный интервал.

Тема 6. Множественные линейные регрессионные модели с постоянной и переменной структурой: построение, оценка, использование при прогнозировании

Задача формирования комплекса информативных факторов множественной регрессии. Метод включения и исключения переменных, основанный на результатах анализа парной и частной корреляции. Процедуры расчёта параметров множественной регрессии методом стандартизованных переменных и методом определителей. Анализ результатов моделирования факторного комплекса макроэкономических показателей (стоимость валового внутреннего продукта, инвестиции в экономику РФ, товарооборот розничной торговли). Использование метода структурных переменных для отображения особенностей изучаемой связи разных структурных групп (экономических, региональных, социальных). Прогнозирование с использованием множественной регрессии со структурными переменными.

Тема 7. Системы эконометрических уравнений: виды, особенности построения и использования

Понятие о системах уравнений и их видах (на примерах взаимно независимых, рекурсивных и структурных систем уравнений). Классификация переменных, представленных в системах эконометрических уравнений. Условия формирования перечня эндогенных и экзогенных переменных при формировании рабочих гипотез. Процедуры визуализации рабочих гипотез. Правила построения уравнений разного вида

Тема 8. Рекурсивные системы уравнений: особенности построения, оценивания и применения

Задачи построения, анализа и использования систем рекурсивных уравнений. Особенности процедур оценивания рекурсивных уравнений и систем. Анализ результатов верификации моделей, решение прогнозных задач на базе систем рекурсивных уравнений.

Тема 9. Структурные и приведённые системы одновременных уравнений: построение, идентификация

Задачи и правила построения структурных уравнений и систем. Проблема идентификации структурных уравнений. Процедуры идентификации: необходимое и достаточное условия. Варианты идентификации структурных уравнений и систем. Задачи и правила построения приведённых уравнений. Оценивание и верификация приведённых уравнений.

Тема 10. Оценивание структурных уравнений косвенным и двухшаговым МНК.

Задачи косвенного МНК (КМНК). Этапы реализации процедур КМНК. Пример использования КМНК для решения задачи оценивания точно идентифицированных уравнений. Особенности верификации результатов КМНК.

Условия применения двухшагового МНК (ДМНК). Порядок реализации ДМНК. Пример использования ДМНК для решения задачи оценивания сверхидентифицированных уравнений. Верификация результатов ДМНК.

Важнейшие направления анализа результатов КМНК и ДМНК. Решение задач прогнозирования с использованием результатов КМНК и ДМНК.

Особенности реализации КМНК и ДМНК на ПК с использованием программных продуктов.

Тема 11. Эконометрические модели стационарных временных рядов и прогнозы на их основе

Понятие о временных рядах стационарных и нестационарных процессов: особенности построения, моделирования, анализа и прогнозирования. Условия, формирующие тенденцию-тренд, их отображение в моделях ряда. Способы выявления и описания тренда. Процедуры оценивания параметров линейного и нелинейных трендов. Автокорреляция остатков и её оценки как характеристика качества выявленного тренда.

Проблемы прогнозирования с использованием моделей временных рядов. Трендовые прогнозы. Адаптивные модели прогнозирования Брауна, Хольта, Тейла-Вейджа. Особенности их построения и применения.

Тема 12. Эконометрические модели нестационарных временных рядов, их использование в прогнозах.

Понятие нестационарных процессов и их временных рядов. Особенности их учёта, обработки, анализа и практического использования.

Условия существования циклических колебаний и методы их выявления. Формирование лаговых переменных в базе данных и оценка их информативности. Построение авторегрессионных моделей временного ряда и их. использование в прогнозных расчётах.

Методы выявления сезонных колебаний уровней временных рядов. Особенности формирования базы данных для изучения сезонных колебаний уровней временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели сезонности. Использование метода бинарных (структурных) переменных для моделирования сезонных колебаний уровней временных рядов.

Прогнозирование уровней временного ряда с учётом сезонной составляющей.

Тема 13 Эконометрические модели стохастической связи динамических рядов

Задачи и проблемы моделирования стохастической связи временных рядов. Математико-статистические методы исключения тенденции из уровней временного ряда. Построение, анализ и использование результатов корреляционно-регрессионного анализа отклонений от оптимальных трендов (остатков). Множественная регрессионная модель уровней, содержащая временную компоненту. Специфика учёта в моделях связи рядов сложных форм оптимальных трендов. Согласованность оценок тесноты связи рядов уровней и отклонений. Прогнозирование уровней временного ряда с использованием множественной регрессионной модели.

Модели связи уровней нестационарных временных рядов, содержащих циклическую (сезонную) компоненту: построение, анализ, применение.

Тема 14 Перспективы развития эконометрики

Проблемы моделирования потребительских цен и инфляции. Эконометрика классификаций, экспертных оценок, качества и сертификации. Эконометрические информационные технологии.

4. Перечень тем для самостоятельного изучения студентами

Тема 1. Основные категории эконометрики (система показателей дескриптивной статистики: процедуры расчёта, оценки и анализа).

Тема 7. Системы эконометрических уравнений: виды, особенности построения и использования (построение и методы решение взаимонезависимых уравнений и систем, нормальных уравнений и систем).

5. Содержание практических занятий

Тема 3. Оценивание парной линейной модели: важнейшие процедуры и интерпретация результатов их реализации

Практическое занятие 1– Расчёт параметров линейного уравнения парной регрессии и их интерпретация – 2 часа

Методика решения типовой задачи на построение парной линейной регрессии методом Крамера расчётом определителей второго порядка по фактическим данным государственной статистики за 200… (200…) год. Оформление решения задачи в расчётной таблице. Построение поля корреляции, эмпирической и теоретической регрессии. Анализ и содержательная интерпретация полученных результатов.

Домашнее задание 1: решение индивидуальной задачи, оформление порядка расчёта и аналитической записки.

Практическое занятие 2– Реализация линейного уравнения парной регрессии на ПК – 2 часа

Особенности решение типовой и индивидуальной задач на ПК с использованием программных продуктов (EXCEL, StatGraphics). Анализ результатов. Оформление результатов исследования.

Домашнее задание 2: оформление и комплексный анализ результатов решения на ПК индивидуальной задачи, изложение выводов в аналитической записке.

Тема 4. Процедуры верификации парной линейной регрессии, прогнозы и их оценки.

Практическое занятие – Верификация парной линейной модели и прогноз – 2 часа.

Решение типовой задачи на расчёт случайных ошибок и фактических значений t-критерия для параметров уравнения регрессии, фактического значения F-критерия, средней ошибки аппроксимации. Построение прогноза по регрессионной модели, расчёт его ошибок и доверительного интервала. Построение графика фактических, выровненных и прогнозных значений результата. Анализ результатов.

Домашнее задание: решение индивидуальной задачи, анализ результатов, оформление аналитической записки.

Тема 5. Нелинейные модели и процедуры их спецификации методом линеаризации переменных

Практическое занятие – Построение и оценка параметров нелинейной регрессии; прогноз, его ошибки и доверительный интервал – 2 часа.

Решение типовой задачи на расчёт параметров парной нелинейной регрессии: нелинейных по фактору, по результату, с сочетанием процедур линеаризации по фактору, по результату, по обеим переменным, полиномов высоких степеней. Анализ надёжности параметров и модели в целом. Расчёт показателей эластичности, тесноты связи и качества моделей. Процедура выбора оптимальной регрессионной модели нелинейной регрессии. Прогноз по оптимальному варианту модели. Расчёт ошибок прогноза и его доверительного интервала. Оформление аналитической записки.

Домашнее задание: решение индивидуальной задачи на построение уравнений регрессии разного вида, их оценка и выбор оптимального варианта. Прогноз, его ошибки и доверительный интервал. Анализ результатов и оформление аналитической записки.

Тема 6. Множественные линейные регрессионные модели с постоянной и переменной структурой: построение, оценка, использование при прогнозировании

Практическое занятие 1: Построение, оценка и использование множественной линейной регрессии - 2 часа.