Эконометрика (стр. 1 )

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Цели освоения дисциплины: усвоение обучающимися эконометрических методов, выработка навыков их применения  в анализе социально-экономических явлений и процессов. Задачи: основные задачи курса состоят  в расширении и углублении  теоретических знаний о качественных особенностях экономических и социальных систем, количественных взаимосвязях и закономерностях их развития;  в овладении методологией и методикой построения, анализа и применения эконометрических моделей, как для анализа состояния,  так и для оценки перспектив развития указанных систем; изучение наиболее типичных эконометрических моделей и получение навыков практической работы с ними. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ Цикл (раздел) ОП: Б1.Б. Связь с другими дисциплинами учебного плана

Перечень предшествующих дисциплин	Перечень последующих дисциплин, видов работ
Анализ данных Математический анализ Линейная алгебра Теория вероятностей и математическая статистика Теория  статистики Моделирование бизнес-процессов	Выпускная  квалификационная работа

ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Студент должен знать: основные понятия эконометрики, типы исходной информации, функциональные зависимости между переменными  (ОК-4), основные теоретические положения в области построения эконометрических моделей (ОК-4), сущность экономических  процессов, экономические категории и показатели, их  взаимодействие  и  взаимосвязи (ОК-4),  математические принципы построения основных расчетных формул при построении эконометрических моделей (ОК-4).

Студент должен уметь: экономически трактовать результаты построения эконометрической модели  (ОК-4), применять современный математический инструментарий для решения содержательных задач (ОК-4),  формировать прогнозы развития конкретных  экономических процессов (ОК-4).

Студент должен владеть: методами сбора и  анализа необходимой статистической информации (ОК-4), основными методами  и приемами статистического анализа  построенной эконометрической  модели (ОК-4).

У студента должны быть сформированы элементы следующих компетенций: ОК-4: способность анализировать социально значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем.

СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Аудиторные занятия ? очная форма обучения

Неделя	Кол. час	в том числе в интерактивной форме, час.	Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание	Формируемые компетенции
24-41	18	8	Лекции
24-35	12	4	Модуль 1 «Регрессионный анализ»
24-25	2	2	Тема 1.1 «Предмет, метод и задачи дисциплины» Предмет, метод и объект эконометрики.  Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы. Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.	ОК-4
26-27	2	Тема 1.2 «Парная регрессия и корреляция». Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии. Оценка качества уравнения парной регрессии: коэффициент детерминации, стандартная ошибка уравнения регрессии, t - критерий Стьюдента, F - критерий Фишера.	ОК-4
28-29	2	2	Тема 1.3 «Множественная регрессия и корреляция» Понятие  множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация. Парные и частные коэффициенты корреляции. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации.	ОК-4
30-31	2	Тема 1.3 «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение). Оценка надежности показателей корреляции. Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.	ОК-4
32-33	2	Тема 1.3 «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение). Мультиколлинеарность: причины и последствия. Методы обнаружения мультиколлинеарности. Методы устранения  мультиколлинеарности.	ОК-4
34-35	2		Тема 1.4 «Спецификация переменных в уравнениях регрессии» Проблема гетероскедастичности. Автокорреляция. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции	ОК-4
36-41	6	4	Модуль 2  «Модели временных рядов и системы  одновременных уравнений»
36-37	2	2	Тема 2.1 «Временные ряды в эконометрических исследованиях» Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Аналитическое выравнивание временных рядов. Оценка параметров уравнения тренда.	ОК-4
38-39	2	Тема 2.1  «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение) Автокорреляция в остатках, ее измерение и интерпретация. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества трендового уравнения регрессии. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний: аддитивная и мультипликативная модели.	ОК-4
40-41	2	2	Тема 2.2  «Системы одновременных уравнений» Виды систем эконометрических уравнений. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных (совместных) уравнений. Структурная и приведенная формы эконометрической модели. Проблемы идентификации.	ОК-4
24-41	18	2	Практические занятия /семинары
24-35	12	2	Модуль 1 «Регрессионный анализ»
24-25	2	Тема 1.1 «Предмет и задачи курса» Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы. Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.	ОК-4
26-27	2	2	Тема 1.2 «Парная регрессия и корреляция» Парная регрессия. Применение метода наименьших квадратов для определения параметров уравнения парной регрессии. Расчет коэффициента детерминации. Расчет стандартной ошибки уравнения регрессии. Процедура оценки статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии в целом по t - критерию Стьюдента и F - критерию Фишера. Расчет показателей корреляции: линейного коэффициента корреляции, индекса корреляции, теоретического корреляционного отношения. Решение задач.	ОК-4
28-29	2	Тема 1.3 «Множественная регрессия и корреляция» Область применения множественной регрессии. Особенности классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР). МНК при определении параметров уравнения множественной регрессии. Решение задач.	ОК-4
30-31	2	Тема 1.3 «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение). Расчет и интерпретация стандартизованных коэффициентов регрессии. Парные и частные коэффициенты корреляции. Множественная корреляция.  Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.  Проблема мультиколлинеарности. Практическая реализация методов устранения мультиколлинеарности. Решение задач.	ОК-4
32-33	2	Тема 1.4 «Спецификация переменных в уравнениях регрессии». Методика выявления гетероскедастичности. Методика выявления автокорреляции. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции. Решение задач.	ОК-4
34-35	2	Тема 1.5 «Фиктивные переменные в регрессионных моделях». Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу. Решение задач.	ОК-4
36-41	6	Модуль 2 «Модели временных рядов и системы одновременных уравнений»
36-37	2	Тема 2.1 «Временные ряды в эконометрических исследованиях». Применение и специфика аналитического выравнивания временных рядов. Расчет параметров уравнения тренда.  Измерение и интерпретация автокорреляции в остатках. Оценка качества трендового уравнения регрессии посредством критерия Дарбина-Уотсона. Решение задач.	ОК-4
38-39	2	Тема 2.1 «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение). Алгоритм и особенности расчетов аддитивной и мультипликативной моделей при наличии периодических колебаний во временных рядах. Методы устранения автокорреляции рядов динамики.	ОК-4
40-41	2	Тема 2.2 «Системы одновременных уравнений» Виды и особенности систем эконометрических уравнений (независимые системы, рекурсивные системы, системы одновременных (совместных) уравнений). Особенности структурной и приведенной формы эконометрической модели. Проблемы идентификации. Практическое применение эконометрических моделей (модель Кейнса (статистическая и динамическая формы), модель Клейна). Решение задач.

Аудиторные занятия – заочная форма обучения