Рабочая программа дисциплины Эконометрика (стр. 1 )

Министерство образования и науки Российской Федерации

Министерство образования и науки Кыргызской Республики

Кыргызско-Российский Славянский университет

Экономический факультет

УТВЕРЖДАЮ

Декан экономического факультета

_________________

"_____"__________________20__г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Эконометрика

Направление подготовки

080100.62 Экономика

Профиль подготовки

Математические методы в экономике, Экономика труда, Бухучет, анализ и аудит, Финансы и кредит, Налоги и налогообложение, Экономика предприятий и организаций

Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр

Бишкек 2013 г.

Цели освоения дисциплины

Цель дисциплины – обучение студентов основным методам количественного анализа экономических явлений, основанным на широком применении компьютеров, и обеспечении их свободной ориентации во всем многообразии существующих экономико-математических моделей.

Задачи дисциплины:

·  формирование навыков составления и анализа математических моделей реальных экономических задач и развитие соответствующей интуиции;

·  обучение методам правильного сочетания качественного и количественного экономического анализа;

·  выработка навыков отбора данных, необходимых для решения задачи, и оценки требуемой точности этих данных;

·  обучение выбору наиболее подходящего метода исследования из спектра имеющихся;

·  обучение методам контроля правильности решения;

·  освоение методов прикидки, оценки порядка величин, асимптотических оценок;

·  выработку у студентов привычки надлежащим образом количественно обосновывать любые экономические и управленческие решения;

·  развитие имеющихся у студентов навыков обращения с компьютерами;

·  ознакомление студентов с современными программными средствами, предназначенными для решения экономико-математических задач.

1.  Место дисциплины в основной образовательной программе

Дисциплина «Эконометрика» является обще-профессиональной дисциплиной и занимает важное место в системе подготовки специалистов по специальности 061800 - “Математические методы в экономике”

При изучении данной дисциплины в центре внимания находятся практические аспекты использования инструментария эконометрики для описания и моделирования социально-экономических явлений и процессов.

При изучении дисциплины рассматриваются:

·  Границы применения эконометрического инструментария.

·  Методы оценивания моделей.

·  Проблемы, возникающие при построении моделей, и их решение.

Изучение дисциплины опирается на знания, полученные в курсах «Экономическая теория», «Теория вероятности и математическая статистика», «Социально-экономическая статистика», «Общая теория статистики».

Общая трудоемкость дисциплины и виды работы

Вид работы	Трудоемкость, час
Лекции	26
Лабораторные работы	28
Аудиторные занятия (всего)	54
Самостоятельная работа студентов	54
Экзамен	36
Общая трудоемкость	144
Объем в зачетных единицах трудоемкости	4

В соответствии учебным планом дисциплина изучается в 5 семестре 3 курса.

2.  Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины обучающийся 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 процессов и явлений, на микро - и макроуровне.

Владеть:

·  методологией экономического исследования;

·  современными методами сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных;

·  современной методикой построения эконометрических моделей;

·  методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей.

В процессе освоения дисциплины у студента развиваются следующие компетенции:

·  Способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем (ОК-4);

·  Владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией, способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13);

·  Способен выполнять необходимые для составления экономических разделов планов расчеты, обосновывать их и представлять результаты работы в соответствии с принятыми в организации стандартами (ПК-3);

·  Способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5);

·  Способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);

·  Способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей (ПК-8);

·  Способен, используя отечественные и зарубежные источники информации, собрать необходимые данные проанализировать их и подготовить информационный обзор и/или аналитический отчет (ПК-9);

·  Способен критически оценить предлагаемые варианты управленческих решений и разработать и обосновать предложения по их совершенствованию с учетом критериев социально-экономической эффективности, рисков и возможных социально-экономических последствий (ПК-13);

3.  и содержание дисциплины

4.1. Структура дисциплины

№ п/п	Раздел дисциплины	Семестр	Неделя семестра	Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)	Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра). Форма промежуточной аттестации (по семестрам)
всего	ауд	лк	лб	СРС
Модуль 1
1.	Основные понятия эконометрики	5	1-5	32	16	6	10	16	Тест
2.	Общие вопросы построения регрессионных моделей	5	6-13	44	22	12	10	22	Тест Контрольная Отчеты по лаб. раб.
Модуль 2
1.	Проблемы, возникающие при построении регрессионных моделей	5	14-18	32	16	8	8	16	Тест Контрольная Отчеты по лаб. раб.
Итого – по дисциплине		18	108	54	26	28	54	экзамен

4.2. Содержание дисциплины

Лекционные занятия	Неделя семестра	Количество часов
Модуль 1
Раздел 1	Основные понятия эконометрики
Тема 1.1	Этапы построения модели Эконометрика, ее задачи и методы. Эндогенные, экзогенные переменные и параметры. Основные этапы построения модели - создание информационной базы, спецификация, параметризация, проверка качества.	1	1
Тема 1.2	Генеральная совокупность и выборка Репрезентативность выборки. Временные ряды и перекрестные данные. Описательные статистические характеристики и их интерпретация. Основные распределения случайных величин - равномерное, нормальное, Стьюдента, Фишера.	2	2
Тема 1.3	Статистические оценки и статистические гипотезы Статистические оценки. Точечное и интервальное оценивание. Эффективные, несмещенные и состоятельные оценки. Проверка статистических гипотез.	3	2
Тема 1.4	Корреляция Корреляция случайных величин. Коэффициент корреляции. Проверка гипотезы о статистической значимости коэффициента корреляции.	5	1
Раздел 2	Общие вопросы построения регрессионных моделей
Тема 2.1	Построение парной линейной регрессии Классическая модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и статистические свойства оценок, получаемых этим методом.	6	4
Тема 2.2	Теорема Гаусса-Маркова Классические допущения МНК. Оценки BLUR.	8	1
Тема 2.3	Коэффициент детерминации Множественная линейная регрессия. Измерение объясняющей способности уравнения. Коэффициент детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации, информационные критерии Акаки и Шварца. Прогнозирование с помощью уравнения регрессии. Точечный и интервальный прогноз.	9	1
Тема 2.4	Значимость параметров модели Стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии. Проверка статистических гипотез, связанных с уравнением множественной регрессии.	10	2
Тема 2.5	Проверка линейных ограничений на параметры модели Проверка ограничений на коэффициенты уравнения регрессии. Функция Кобба-Дугласа. Проверка гипотезы о постоянной отдаче от масштабов производства.	11	2
Тема 2.6	Фиктивные переменные Качественные объясняющие переменные. Моделирование сезонных факторов.	12	2
Модуль 2
Раздел 3	Проблемы, возникающие при построении регрессионных моделей
Тема 3.1	Мультиколлинеарность Мультиколлинеарность – сущность, симптомы и способы борьбы. Совершенная и несовершенная мультиколлинеарность.	13	4
Тема 3.2	Гетероскедастичность Гетероскедастичность. Проверка на гетероскедастичность. Оценивание уравнений в условиях гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов.	17	4
Итого по дисциплине		26

Лабораторные занятия	Неделя семестра	Количество часов
Модуль 1
Раздел 1	Основные понятия эконометрики
Тема 1.1	Лабораторная работа 1 Введение в Eviews. Типы данных в Eviews. Серии и группы. Создание файлов для обработки данных.	1	2
Тема 1.2	Лабораторная работа 2 Графические и статистические возможности Eviews. Расчет описательных статистик. Их интерпретация. Построение гистограмм. Выводы. Получение описательных статистик и гистограмм.	2	2
Тема 1.3	Лабораторная работа 3 Корреляция. Расчет корреляции. Проверка гипотезы о статистической значимости коэффициента корреляции. Интерпретация и выводы. Оценка связи между экономическими показателями.	3	2
Тема 1.4	Лабораторная работа 4 Модель парной линейной регрессии. Объект Equation. Спецификация модели. Расчет параметров модели. Построение модели парной линейной регрессии.	4	2
Тема 2.1	Лабораторная работа 5 Модель множественной регрессии. Процедура построение модели множественной регрессии. Коэффициент детерминации. Проверка статистической значимости коэффициентов модели.	6	2
Тема 2.2	Лабораторная работа 6 Оценка объясняющей способности модели и влияния независимых факторов на объясняемую переменную.	7
Тема 2.3	Лабораторная работа 11 Фиктивные переменные. Качественные объясняющие переменные.	8	2
Тема 2.4	Лабораторная работа 12 Проверка линейных ограничений на параметры	9	2
	Самостоятельная работа
Тема 2.5	Лабораторная работа 13 Функция Кобба-Дугласа. Оценка параметров функции Коба-Дугласа с помощью МНК. Построение модели Кобба-Дугласа и проверка гипотезы о постоянной отдаче от масштабов производства.	11	2
Тема 2.5	Лабораторная работа 14 Тест Вальда на линейные ограничения.	12	2
Тема 3.1	Лабораторная работа 7 Выявление мультиколлинеарности	13	2
Тема 3.1	Лабораторная работа 8 Устранение мультиколлинеарности	14	2
Тема 3.2	Лабораторная работа 9 Гетероскедастичность: формы и методы обнаружения. Выявление и устранение гетероскедастичности.	15	2
Тема 3.2	Лабораторная работа 10 Гетероскедастичность. Метод взвешенных наименьших квадратов.	16	2
	Контрольная работа	18	2
Итого по дисциплине		28

4.  Образовательные технологии