Программа Наименование дисциплины Эконометрика Рекомендуется для направления подготовки 080100 Экономика профили Общая экономика, Бухгалтерский учет, анализ и аудит, Финансы и кредит, Страхование Квалификация (степень) выпускника _бакалавр_

Рассмотрена и утверждена

на заседании кафедры

Протокол №_____

От __________________

ПРОГРАММА

Наименование дисциплины        Эконометрика 

Рекомендуется для направления подготовки

080100 Экономика

профили Общая экономика, Бухгалтерский учет, анализ и аудит, Финансы и кредит, Страхование

Квалификация (степень) выпускника ____бакалавр__

1. Цели и задачи дисциплины: курс посвящен  изучению основ эконометрики и потому может рассматриваться как введение в рассматриваемую дисциплину. Основное внимание уделяется базовым понятиям, построению и корректной интерпретации регрессионных моделей и их использованию на практике.        

В результате освоения дисциплины студенты должны  приобрести теоретические знания и практические навыки проведения эконометрического анализа основных взаимосвязей и закономерностей как на микро - так и на макроуровне на основе статистических данных.

Для реализации поставленной цели в процессе преподавания решаются следующие задачи:

развитие у студентов навыков математической формализации наблюдаемых экономических явлений; освоение студентами методов построения уравнений парной и  множественной регрессии, оценки их параметров и определения качества оценивания; умение выявить нарушения предпосылок классической регрессионной модели и освоение методов их устранения; выработка навыков практического использования усвоенных понятий и методов, в том числе с использованием компьютерных программ.

2. Место дисциплины в структуре ООП:  Курс относится к базовой части профессионального цикла, рассчитан на 34 лекционных часа, 34 часа практических занятий и 76 часов самостоятельной работы студентов. Для освоения дисциплины студент должен знать основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и математической статистики, микро - и макроэкономики, статистики, а также владеть MS Excel и средствами поиска информации в сети интернет.

Знания, приобретаемые в ходе освоения дисциплины Эконометрика, рекомендуется применять при выполнении курсовых и дипломных работ, при проведении самостоятельных научных исследований.

(указывается цикл, к которому относится дисциплина; формулируются требования к входным знаниям, умениям и компетенциям студента, необходимым для ее изучения; определяются дисциплины, для которых данная дисциплина является предшествующей)

3. Требования к результатам освоения дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

-        способность собрать и проанализировать  исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей,  характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов  (ПК-1);

-        способность осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4);

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

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

(указываются в соответствии с ФГОС ВПО)

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

- основные понятия, категории и инструменты эконометрики;

- методы построения эконометрических моделей, описывающих экономические объекты и процессы;

- методы оценки качества построенных моделей

Уметь:

- применять методы математического анализа и моделирования  для решения экономических задач;

- анализировать во взаимосвязи экономические явления и процессы на микро - и макроуровне;

- использовать источники экономической, социальной, управленческой информации;

- анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей;

- строить на основе описания ситуаций стандартные эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

- прогнозировать на основе стандартных эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро - и макроуровне;

Владеть:

- современными методами сбора, обработки и анализа экономических данных;

- методикой построения эконометрических моделей;

- методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей;

- навыками самостоятельной работы.

4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет ______4_____ зачетных единиц.

Вид учебной работы	Всего часов	Семестры
5
Аудиторные занятия (всего)	68	68
В том числе:	-	-	-	-	-
Лекции	34	34
Практические занятия (ПЗ)	34	34
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)
Самостоятельная работа (всего)	76	76
В том числе:	-	-	-	-	-
Курсовой проект (работа)
Расчетно-графические работы
Реферат
Другие виды самостоятельной работы	76	76
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)
Общая трудоемкость  час   зач. ед.	144	144
4	4

5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. Парная регрессия

Тема 1. Введение

Объект и предмет курса «Эконометрика». Становление эконометрики. Особенности эконометрического метода. Этапы эконометрического исследования. Виды эконометрических моделей и методов, типы данных. Примеры эконометрических моделей. Сущность корреляционного и регрессионного анализа.

Тема 2. Метод наименьших квадратов.

Методы оценивания регрессии, свойства выборочных оценок. Метод наименьших квадратов для определения коэффициентов линейного уравнения регрессии. Свойства МНК-оценок.  Элементы дисперсионного анализа. Коэффициент детерминации.

Тема 3. Проверка гипотез

Статистические тесты для определения качества оценивания уравнения регрессии и значимости коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы.

Интерпретация параметров парной линейной регрессии. Прогнозирование на основе полученных оценок, доверительный интервал для прогноза.

Тема 4. Нелинейные модели регрессии.

Методы линеаризации. Примеры использования нелинейных моделей. Интерпретация коэффициентов регрессии для нелинейных моделей.

Функция спроса, использование линейной и нелинейной зависимости для моделирования спроса от дохода. Предельная склонность к потреблению и эластичность.

Раздел 2. Множественная регрессия

Тема 5. Методы построения множественной регрессии.

Спецификация модели: отбор факторов, выбор вида уравнения. Метод наименьших квадратов для множественной регрессии. Статистические тесты для определения качества оценивания, односторонние и двухсторонние тесты для определения коэффициентов регрессии. Сравнение моделей с разным количеством факторов.

Тема 6. Нелинейные модели множественной регрессии. Производственная функция Кобба-Дугласа

Раздел 3. Проблемы построения моделей множественной регрессии и особенности моделирования временных рядов

Тема 7. Фиктивные переменные

Использование фиктивных переменных для моделирования зависимостей от качественных признаков. Виды моделей, интерпретация коэффициентов при фиктивных переменных, фиктивные переменные сдвига и наклона.

Использование фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний.

Использование нескольких наборов фиктивных переменных.

Тема 8. Ошибки спецификации

Проблема включения лишних факторов и невключения существенных факторов.

Использование замещающих переменных.

Тема 9. Проблема мультиколлинеарности  и гетероскедастичности в моделях регрессии.

Тема 10. Особенности моделирования временных рядов.

Модели тренда. Сезонные колебания. Проблема автокорреляции, тест Дарбина-Уотсона. Методы устранения автокорреляции.

Раздел 4. Cистемы эконометрических уравнений

Тема 11. Типы система уравнений

Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике.

Тема 12. Системы одновременных уравнений

Структурная и приведенная форма СОУ. Проблема идентификации.

Оценивание параметров структурной формы. Применение систем эконометрических уравнений.

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	…
1.
2.
…

5.3. Разделы дисциплин и виды занятий

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Лекц.	Практ. зан.	Лаб. зан.	Семин	СРС	Все-го час.
Из них в ИФ	Из них в ИФ
1.	Парная регрессия	8	8	8	16	32
2.	Множественная регрессия	10	10	10	14	26
3.	Проблемы построения моделей множественной регрессии. Временные ряды	12	14	14	26	32
4.	Системы эконометрических уравнений	4	2	2	2	14	20

5.4. Описание интерактивных занятий

№ п/п	№ раздела дисциплины	Тема интерактивного занятия	Вид занятия	Трудо- емкость (час.)
1	Обзор необходимых понятий теории вероятности и математической статистики	Семинар в диалоговом режиме	2
1	МНК для парной линейной регрессии	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2
1	Проверка гипотеза и построение доверительных интервалов коэффициентов регрессии. Точечный и интервальный прогноз	Семинар в диалоговом режиме	4
2	МНК для множественной линейной регрессии	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2
2	Методы оценки качества модели.	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2
2	Сравнение вложенных моделей	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2
3	Фиктивные переменные сдвига	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2
3	Набор фиктивных переменных	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2
3	Проблемы построения моделей множественной регрессии	Учебная дискуссия	2
3	Методы выявления и устранения гетероскедастичности	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	4
3	Методы выявления и устранения автокорреляции	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2
3	Проблема моделирования временных рядов	Групповое обсуждение	2
3	Трендовые модели временных рядов	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	4
4	Системы одновременных уравнений	Групповое обсуждение	2
4	Оценка параметров системы одновременных уравнений	Семинар в диалоговом режиме, компьютерная симуляция	2

6. Лабораторный практикум

№ п/п	№ раздела дисциплины	Наименование лабораторных работ	Трудо-емкость (час.)
1.
2.
…

7. Практические занятия (семинары)

№ п/п	№ раздела дисциплины	Тематика практических занятий (семинаров)	Трудо-емкость (час.)
1.	1	Обзор необходимых понятий теории вероятности и математической статистики	2
2.	1	МНК для парной линейной регрессии	2
3.	1	Проверка гипотеза и построение доверительных интервалов коэффициентов регрессии. Точечный и интервальный прогноз	2
4.	1	Нелинейная модель парной регрессии	2
5.	2	МНК для множественной линейной регрессии	4
6.	2	Методы построения модели множественной регрессии	2
7.	2	Методы оценки качества модели. Сравнение вложенных моделей	2
8.	2	Нелинейные модели множественной регрессии	2
9.	3	Фиктивные переменные	4
10.	3	Методы выявление  и устранения мультиколлинеарности	2
11.	3	Методы выявление  и устранения гетероскедастичности	4
12.	3	Методы выявление  и устранения автокорреляции	4
13.	4	Оценка параметров системы одновременных уравнений	2

8. Примерная тематика курсовых проектов (работ)

Моделирование функции спроса на деньги в России.
Влияние уровня цен и темпов инфляции на потребительские расходы в России
Модель динамики роста промышленного производства (на базе динамических рядов ВВП, промышленности, инвестиций.
Трендовые модели для прогнозирования ВВП

9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:

а) основная литература

Методы эконометрики. Изд-во Инфра-М, 2014. Эконометрика: Учебник для вузов/ Под ред. .- 3-е изд., перераб. и доп..- М.: Проспект, 2011.- 576 с.: ил. , , «Основы эконометрического моделирования с использованием Eviews». – М.: изд-во РУДН, 2011. Эконометрика. Книга 1, 2.- М.: Издательский дом «Дело» РАНЧ иГС, 2011.

б) дополнительная литература

Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику: Учебник для вузов: Пер. с англ..- 2-е изд..- М.: ИНФРА-М, 2007, 2009. (Университетский учебник) Dougherty: Introduction to Econometrics 4th edition. Oxford University Press, 2011 Green W. H. Econometric Analysis. 7th edition, 2011. Verbeek Marno A Guide to Modern Econ-ometrics. 4th edition. Wiley, 2012. Maddala G. S. Introduction to Econometrics 4th edition. Wiley, 2011. .Wooldridge J. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press; 2nd  edition,  2011. Практикум по эконометрике: Учебное пособие/ Под ред. .- М.: Финансы и статистика, 2003, 2007. Экономико-математический энциклопедический словарь /  Гл. ред. -Данильян. – М.: ИНФРА-М, 2003. - 688 с.

в) программное обеспечение__MS Excel, Eviews 7_

_____________________________________________________________________________

г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы___________________

www.gks.ru – портал Федеральной службы  государственной статистики РФ

www.cbr.ru – портал Центрального банка РФ

F80;L=>-M:>=> HB0B0http://censtats.census.gov/ - A>F80;L=>-M:>=> HB0B0

AB0B8AB8:8 *****@***!(">http://www.bls.gov/ - N@> AB0B8AB8:8 *****@***!(

2>3> 10=:0">http://data.worldbank.org/ - 1070 40==KE 8@>2>3> 10=:0

2545=8O 2KE A@02=5=89">http://pwt.econ.upenn.edu/ - 1070 40==KE 4;O ?@>2545=8O 2KE A@02=5=8910.

10. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

Наличие учебных пособий в библиотеке РУДН, компьютерный класс для проведения практических занятий и самостоятельной работы студентов; проектор для чтения лекций и защиты проектов.

_____________________________________________________________________________

11. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:

(указываются рекомендуемые модули внутри дисциплины или междисциплинарные модули, в состав которых она может входить, образовательные технологии, а также  примеры оценочных средств для текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации)

После изучения разделов 1-2 рекомендуется провести тест (пример теста приведен в УМК).  Тесты рекомендуется также провести после изучения 3 и 4 разделов. Первая контрольная работа охватывает материал разделов 1-3, вторая контрольная работа – разделы 4-8.  Итоговая контрольная работа содержит задания в тестовой форме и в выполнения расчетного задания на компьютере.

В ходе изучения дисциплины студенты выполняют домашние задания в группе, результаты выполнения оформляются в виде отчета и защищаются.

Условия и критерии выставления оценок.

Раздел или тема учебной дисциплины считаются освоенными, если студент набрал более 50% от возможного числа баллов по этому разделу (теме).

Студент не может быть аттестован по дисциплине, если он не освоил все темы и разделы дисциплины, указанные в СВОДНОЙ ОЦЕНОЧНОЙ ТАБЛИЦЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Сводная оценочная таблица дисциплины

Раздел	№	Тема*	Формы контроля уровня освоения дисциплины в соответствии с программой	Баллы темы	Баллы раздела
Контрольная 1	Тест 1	Тест 2	Тест 3	опрос 1	опрос 2	Выполнение практической работы работы	Выполнение домашнего задания	Работа на интерактивном занятии	Творческая работа	Итоговая контрольная работа (аттестационное испытание)	Прочие формы контроля
Парная регрессия	1	Введение	3	1	1	3	8	34
2	МНК	1	1	1	1	1	4	9
3	Проверка гипотез	5	1	1	1	2	4	14
4	Нелинейные модели регрессии	1	1	1	3
Множественная регрессия	5	Методы построения множественной регрессии	5	1	1	1	1	1	2	5	16	30
6	Нелинейные модели множественной регрессии	5	1	1	1	1	5	14
Проблемы построения моделей множественной регрессии и особенности моделирования временных рядов	7	Фиктивные переменные	1	1	1	1	5	4	13
8	Ошибки спецификации	3	3	26
9	Проблема мультиколлинеарности  и гетероскедастичности в моделях регрессии	1	1	1	2	5
10	Особенности моделирования временных рядов	1	1	3	5
Системы эконометрических уравнений	11	Типы система уравнений	2	2	5
12	Системы одновременных уравнений	3	3
Общекультурные компетенции	13	Работа с информацией	3	3	5
14	Навыки устного выступления	2	2
ИТОГО	15	3	3	3	3	5	9	6	8	10	30	5	100	100

3.6. Балльно-рейтинговая система оценки знаний, шкала оценок.

Соответствие систем оценок по дисциплине:

Баллы БРС	Традиционные оценки РФ	Оценки ECTS
95 – 100	Отлично – 5	A (5+)
86 – 94	B (5)
69 – 85	Хорошо – 4	C (4)
61 – 68	Удовлетворительно – 3	D (3+)
51 – 60	E (3)
31 – 50	Неудовлетворительно – 2	FX (2+)
0 – 30	F (2)
51 - 100	Зачет	Passed

Журнал успеваемости студентов

1 аттестация (Раздел 1, раздел 2)	2 аттестация (Раздел 3, раздел 4)	Итоговая работа  30 баллов	Всего баллов  100	Оценка
тест1,2  6 баллов	Активн на сем  и выполн дз 14 баллов	Контр раб 1  15 баллов	Творческая работа 10 баллов	Активн на сем  и выполн дз 14 баллов	Тесты, опросы 11 баллов

Разработчик:

Доцент  кафедры экономико-математического моделирования 

Должность,                                название кафедры,                        инициалы, фамилия)

Заведующий кафедрой

экономико-математического моделирования                        проф.

                               название кафедры,                                 инициалы, фамилия