Санкт-Петербургский государственный университет
Р А Б О Ч А Я П Р О Г Р А М М А
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Эконометрика
Econometrics
Язык(и) обучения
русский
Трудоемкость в зачетных единицах: 5
Регистрационный номер рабочей программы: 018786
Санкт-Петербург
2016
Раздел 1. Характеристики учебных занятий
1.1. Цели и задачи учебных занятий
Обучение студентов методам эконометрического анализа; развитие навыков самостоятельного построения и оценки эконометрических моделей для построения прогнозов и оценок различных альтернатив при принятии решений, что необходимо для формирования соответствующих компетенций. Поставленные цели достигаются путём решения следующих задач курса: изучение основных разделов эконометрического анализа; развитие навыков самостоятельного построения эконометрических моделей.
1.2. Требования подготовленности обучающегося к освоению содержания учебных занятий (пререквизиты)
Для успешного освоения дисциплины студент должен иметь предварительную подготовку в объеме курсов математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, изучаемых по программе бакалавриата по направлению "Экономика", курса «Эконометрика».
1.3. Перечень результатов обучения (learning outcomes)
Знания, умения, навыки, осваиваемые обучающимся
• профессиональные знания и умения применения эконометрического анализа в различных областях экономики, в том числе построение прогнозов показателей социально-экономического развития на уровне предприятия, региона, страны, проверка статистических гипотез о свойствах временных рядов;
• поиск данных для проведения исследований, преобразование данных, построение и оценка эконометрических моделей на основе полученных данных;
• практические навыки работы с современным эконометрическим пакетом.
• способность готовить аналитические материалы для оценки мероприятий в области экономической и социальной политики и принятия стратегических решений на микро - и макроуровне;
• способность анализировать и использовать различные источники информации для проведения социально-экономических расчетов; способность составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом.
1.4. Перечень и объём активных и интерактивных форм учебных занятий
По данной дисциплине используются построение эконометрических моделей с помощью средств эконометрического пакета Gretl; обязательным является самостоятельный поиск данных в сети Интернет, анализ полученных временных рядов и построение студентами эконометрических моделей. На занятиях проводится разбор конкретных практических ситуаций на основе использования эконометрических моделей, а также обсуждение полученных результатов малыми группами.
На лекциях – краткие опросы, мини-дискуссии о выборе факторов и направленности их действия, применимости того или иного метода. На семинарах - дискуссия, опрос, поиск вариантов решения проблемных ситуаций (case-study), командное соревнование малых групп обучающихся (поиск наилучшей модели).
Процедуры промежуточных проверок знаний студентов осуществляются с использованием специального ПО BlackBoard.
Раздел 2. Организация, структура и содержание учебных занятий
2.1. Организация учебных занятий
2.1.1 Основной курс
Трудоёмкость, объёмы учебной работы и наполняемость групп обучающихся | |||||||||||||||
Код модуля в составе дисциплины, практики и т. п. | Контактная работа обучающихся с преподавателем | Самостоятельная работа | Объём активных и интерактивных форм учебных занятий | Трудоёмкость | |||||||||||
лекции | семинары | консультации | практические | коллоквиумы | текущий контроль | промежуточная | итоговая аттестация | под руководством | в присутствии | сам. раб. с использованием методических материалов | текущий контроль (сам. раб.) | промежуточная аттестация (сам. раб.) | итоговая аттестация (сам. раб.) | ||
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ | |||||||||||||||
Форма обучения: очная | |||||||||||||||
Семестр 5 | 28 | 2 | 26 | 2(1) | 2 | 84 | 36 | 12 | 5 | ||||||
2-100 | 2-100 | 10-25 | 10-25 | 2-100 | 1-1 | 1-1 | |||||||||
ИТОГО | 28 | 2 | 26 | 2 | 2 | 84 | 36 | 5 |
Виды, формы и сроки текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации | |||||
Код модуля в составе дисциплины, практики и т. п. | Формы текущего контроля успеваемости | Виды промежуточной аттестации | Виды итоговой аттестации (только для программ итоговой аттестации и дополнительных образовательных программ) | ||
Формы | Сроки | Виды | Сроки | Виды | Сроки |
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ | |||||
Форма обученияочная | |||||
Семестр 5 | экзамен, устно, традиционная форма | по графику промежуточной аттестации |
2.2. Структура и содержание учебных занятий
№ п/п | Наименование темы (раздела, части) | Вид учебных занятий | Количество часов |
1 | Модуль 1. Стационарные ряды. | лекции | 8 |
практические занятия | 6 | ||
по методическим материалам | 5 | ||
2 | Модуль 2. Тесты на единичные корни. | лекции | 5 |
практические занятия | 5 | ||
по методическим материалам | 5 | ||
3 | Модуль 3. Коинтеграция. | лекции | 8 |
практические занятия | 8 | ||
по методическим материалам | 5 | ||
4 | Модуль 4. Векторная авторегрессия и коинтеграция. | лекции | 7 |
практические занятия | 7 | ||
по методическим материалам | 5 |
Модуль 1. Стационарные ряды.
Введение. Повторение основных эконометрический понятий, методов, методологий и т. д.
Виды временных рядов и их специфика. Стационарные ряды и их свойства.
Модели скользящего среднего МА(q) и их свойства.
Модели авторегрессии AR(p) и их свойства.
Оператор сдвига. Условия стационарности и обратимости.
Модели ARMA и их оценивание. Методология Бокса-Дженкинса.
Регрессия со стационарными переменными. Причинность по Грейнжеру.
Модуль 2. Тесты на единичные корни.
Нестационарные временные ряды. Случайное блуждание. Реакция на шоки. Разностно-стационарные ряды и ряды, стационарные с точностью до тренда (DS и TS ряды). Тест Дики-Фуллера (DF). Расширенный тест Дики-Фуллера (ADF). Различные типы тестов на единичные корни.
Порядок интегрируемости. Тесты на порядок интегрируемости.
Модели ARIMA.
Модуль 3. Коинтеграция.
Ложная регрессия.
Понятие коинтегрируемости нестационарных рядов.
Методология Ингла-Грейнджера нахождения коинтеграционных соотношений.
Построение и оценивание модели корректировки отклонениями ECM.
Модуль 4. Векторная авторегрессия и коинтеграция.
Основные понятия векторной авторегрессии. Условия стационарности. Выбор порядка модели, тесты на наличие автокорреляции, гетероскедастичности, нормальность остатков. Причинность в VAR. Функции реакции на импульсы и разложение дисперсии.
Векторная модель коррекции ошибок (VECM).
Теорема Грейнжера о представлении. Общие стохастические тренды.
Методология Йохансена для проверки количества коинтеграционных соотношений. Проверка ограничений.
Раздел 3. Обеспечение учебных занятий
3.1. Методическое обеспечение
3.1.1 Методические указания по освоению дисциплины
На лекциях студентам на видеопроекторе демонстрируются слайды с кратким содержанием лекции и примерами практического применения изучаемых методов.
На практических занятиях студентам в электронном виде предоставляются
• «Краткое руководство по пакету Gretl»;
• краткое описание моделей, рассматриваемых на практических занятиях, и методические указания для оценивания моделей;
• таблицы процентных точек необходимых распределений.
3.1.2 Методическое обеспечение самостоятельной работы
В качестве дополнительной информации для более полного понимания материала учебной дисциплины студентам предлагается ознакомиться с журналом «Квантиль» URL:http://quantile. ru (обзорные методологические статьи).
В частности, со статьёй С. Анатольев, А. Цыплаков «Где найти данные в сети» URL:http://quantile. ru/06/06-AT. pdf
Форум по Econometric Views URL:http://forums. / (подфорумы “estimations”,”Models” - для получения технической поддержки, советов и рекомендаций)
Для самоконтроля рекомендовано решать задачи из сборников задач
• , и др. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. М.: Дело, 2007.
• , , Сборник задач по эконометрике. М.: Экзамен, 2003.
• Практикум по эконометрике. М.:Финансы и статистика, 2005.
Ресурсы
M:>=>9 8=D>@ w w w . 1 p r i m e . r u ( 35=BAB2> M:>=>9 8=D>@
h t t p : / / s t a t s . o e c d . o r g ( 1070 40==KE O E C D )
h t t p s : / / p w t . s a s . u p e n n . e d u / ( P e n n W o r l d T a b l e )
h t t p : / / w w w . b a r r o l e e . c o m / d a t a / d a t a e x p . h t m ( 1070 40==KE B a r r o - L e e )
AC40@AB25==>9 AB0B8AB8:8) " > h t t p : / / w w w . g k s . r u ( $545@0;L=0O A;C610 3>AC40@AB25==>9 AB0B8AB8:8)
h t t p : / / w w w . c b r . r u ( &5=B@0;L=K9 10=: $)
AA89A:89 =8B>@8=3 M:>=>3> ?>;>65=8O 8 74>@>2LO =0A5;5=8O # (-» - =53>AC40@AB25==>5 ;>=38BN4=>5 >1A;54>20=85 4>E>7O9AB2. ) " > h t t p : / / w w w . h s e . r u / r l m s ( « >AA89A:89 =8B>@8=3 M:>=>3> ?>;>65=8O 8 74>@>2LO =0A5;5=8O # (-» - =53>AC40@AB25==>5 ;>=38BN4=>5 >1A;54>20=85 4>E>7O9AB2. )
В рамках настоящего курса предусмотрены следующие формы самостоятельной работы:
изучение материалов лекций, источников, включённых в п. 2.2.;
выполнение тестовых заданий (формируются с использованием ПО BlackBoard);
индивидуальный проект.
В течение семестра каждый студент выполняет индивидуальный эконометрический проект. Этапы проекта
• формулирование экономической проблемы,
• сбор реальных данных,
• построение моделей,
• проверка гипотез,
• выводы.
Отчет по проекту должен состоять из
• связного текста, содержащего описание проводимых исследований (включая гипотезы, проверяемые в тестах, скриншоты из Gretl с указанием моделей и выводы),
• сессии эконометрического пакета Gretl, содержащей анализируемые временные ряды, построенные модели и результаты проведенных тестов.
Примеры статей для выбора темы проекта:
• Jian Yang, Hui Guo, and Zijun Wang International “Transmission of Inflation among G-7 Countries:A Data-Determined VAR Analysis”
• Liu, Hui and Rodrґэguez, Gabriel “Human activities and global warming: a cointegration analysis”
• Mark J. Holmes and Arthur Grimes “Is there long-run convergence of regional house prices in the UK?”
• Vladimir Parail “Can Merchant Interconnectors Deliver Lower and More Stable Prices? The Case of Nor Ned”
• Jordi Galн “How Well Does the IS-LM Model Fit Postwar U. S. Data?”
3.1.3 Методика проведения текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации и критерии оценивания
Текущий контроль успеваемости осуществляется в следующих формах:
тесты, проверочные работы, индивидуальный проект.Методика проведения текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации
Виды заданий | А) Теоретические вопросы и задачи (всего 5 заданий) Б) Индивидуальный проект В) Работа в семестре |
Время проведения | А) - в соответствии с расписанием экзаменационной сессии, 2 часа Б), В) – в течение семестра |
Форма проведения экзамена | Письменные ответы по вопросам курса и задачи |
Количество вариантов заданий на экзамене | 2 варианта |
Требование к содержанию и оформлению ответов | Точный письменный ответ по существу вопроса |
Правила проведения экзамена | Студенты, допущенные к экзамену, получают вариант задания и одновременно начинают его выполнять. Замена вариантов не допускается |
Использование дополнительной информации на экзамене | Таблицы процентных точек различных распределений |
Использование технических средств на экзамене | Калькулятор |
Критерии оценки | Письменная работа – максимум 50 баллов (по 10 баллов за каждое из пяти заданий). Индивидуальный проект – максимум 10 баллов. Работа в семестре (проверочные работы, тесты) – максимум 40 баллов. Высокая посещаемость, активная работа на практических занятиях – максимум 2 балла. |
Принципы выставления баллов | Для заданий на экзамене, тестов и проверочных работ 90-100% от максимального возможного числа баллов – если дан полный и правильный ответ/решение, возможны несущественные погрешности. 50-90% - если дан правильный, но неполный ответ/решение, возможны несущественные погрешности. 25-50% баллов - если выявлено неполное знание или частично неправильная трактовка основополагающих положений и предпосылок, присутствуют грубые ошибки. 1-25% баллов - если выявлено незнание или неправильная трактовка основополагающих положений и предпосылок, присутствуют грубые ошибки. 0 баллов, если решалась задача, отличная от предложенной, или если ответ/решение отсутствует.Для индивидуального проекта Корректность постановки задачи (1 балл). Первичная обработка данных (1 балл). Правильность выбранной методологии (2 балл). Корректность проведения эконометрических процедур (3 балл). Результаты и выводы (2 балл). Оформление (1 балл). |
Выставление итоговой оценки | “Неудовлетворительно (F)” - менее 40 баллов “Посредственно (E)” - от 40 до 50 “Удовлетворительно (D)” - от 50 до 60 “Хорошо (C)” - от 60 до 70 “Очень хорошо (B)” - от 70 до 80 “Отлично (A)” - более 80 |
3.1.4 Методические материалы для проведения текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации (контрольно-измерительные материалы, оценочные средства)
Пример теста:
Объясните, является ли процесс Xt = -0.25Xt-1-еt-1 + еt,
где еt - белый шум,
a) Обратимым и стационарным
b) Не обратимым и стационарным
c) Случайным блужданием
d) TS
e) Белым шумом
f) Нет правильного ответа
Пример задания проверочной работы:
• Загрузите с сайта http://e3.prime-tass. ru/macro/ ежемесячные данные по инфляции за последние 4 года и назовите этот временной ряд infl.
• Найдите порядок интегрируемости ряда infl.
• Оцените по методологии Бокса-Дженкинса модель ARIMA для ряда ряда infl по выборке, уменьшенной на 5 последних значений.
• Сделайте для ряда inf прогноз для 5 последних значений и сравните с истинными значениями инфляции.
• Прокомментируйте ситуацию.
Примеры экзаменационных вопросов
1. Опишите, как бы вы проверяли паритет покупательной способности между Россией и Норвегией, обладая квартальными данными за 5 лет.
2. Рассмотрим VAR
• Чему равен порядок VAR?
• Выпишите IRF для s=1,2,3.
• Являются ли ряды x и y стационарными? коинтегрируемыми?
• Можете ли вы выписать уравнения, описывающие долгосрочные и краткосрочные соотношения?
• Является ли x причиной по Грейнжеру для y или наоборот?
• Лежит ли вектор (1;5) в коинтеграционном пространстве?
Примерный перечень тем к экзамену по курсу.
• Процессы авторегрессии и скользящего среднего (ARMA) и их основные свойства.
• Методология Бокса-Дженкинса построения моделей ARMA. Прогнозирование по моделям ARMA.
• Разностно-стационарные процессы и процессы, стационарные с точностью до тренда.
• Тест Дики-Фулера на порядок интегрируемости.
• Интегрированные процессы авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA) и их основные свойства.
• Ложная регрессия.
• Понятие коинтеграции.
• Методология Ингла-Грэнджера.
• Модель корректировки отклонений.
• Принципы построения моделей векторной авторегрессии.
• Модели векторной авторегрессии и нестационарные временные ряды.
• Векторная модель коррекции ошибок и метод Йохансена.
3.1.5 Методические материалы для оценки обучающимися содержания и качества учебного процесса
Анкета-отзыв на дисциплину. Допускается проведение опроса с использованием встроенных функций ПО BlackBoard.
3.2. Кадровое обеспечение
3.2.1 Образование и (или) квалификация штатных преподавателей и иных лиц, допущенных к проведению учебных занятий
К чтению лекций должны привлекаться преподаватели, имеющие ученую степень кандидата или доктора наук (в том числе степень PhD, прошедшую установленную процедуру признания и установления эквивалентности) и/или ученое звание доцента или профессора. Преподаватели, привлекаемые к проведению практических занятий, должны иметь базовое образование и/или ученую степень, соответствующие профилю преподаваемой дисциплины.
3.2.2 Обеспечение учебно-вспомогательным и (или) иным персоналом
Учебно-вспомогательным персоналом осуществляется выполнение общих и организационных функций, необходимых для диспетчеризации, мониторинга и поддержки процессов преподавания курса.
3.3. Материально-техническое обеспечение
3.3.1 Характеристики аудиторий (помещений, мест) для проведения занятий
Специальные требования к аудиторным помещениям не предъявляются.
3.3.2 Характеристики аудиторного оборудования, в том числе неспециализированного компьютерного оборудования и программного обеспечения общего пользования
Для проведения лекционных занятий требуется аудитория, оборудованная доской и фломастерами, мультимедиа-проектором и компьютером, программно-аппаратная конфигурация которого обеспечивает возможность демонстрации компьютерных презентаций Adobe Acrobat, приложений, разработанных средствами процессора электронных таблиц MS Excel и MS Word.
Аудитории для проведения практических занятий должны быть оборудованы персональными компьютерами для каждого студента и преподавателя (с доступом к эконометрическому пакету Gretl, MSOffice, PDF reader, интернету), видеопроектором, экраном настенным, доской и фломастерами.
3.3.3 Характеристики специализированного оборудования
Специализированное оборудование не используется.
3.3.4 Характеристики специализированного программного обеспечения
При проведении практических занятий, связанных с выполнением обучающимися индивидуальных заданий по нахождению решений игр, используются специализированный пакет Gretlи MS Excel.
Процедуры промежуточных проверок знаний студентов осуществляются с использованием специального ПО BlackBoard.
3.3.5 Перечень и объёмы требуемых расходных материалов
Стандартные расходные материалы для аудиторной работы.
3.4. Информационное обеспечение
3.4.1 Список обязательной литературы
1. , , Эконометрика: начальный курс. Академия народного хозяйства (М.). - 6-е изд., перераб. и доп. - М.: Дело, 2004.
2. Эконометрика: в 2 кн.: учебник для вузов. М.: Дело, 2011.
3.4.2 Список дополнительной литературы
1. , Эконометрика. М.: Маркет ДС, 2010.
2. утеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга, 2008.
3. ведение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2009.
4. , , Эконометрика. Начальный курс: учебник. М.: Дело, 2009.
5. Рынок ценных бумаг. Количественные методы анализа. М.: Дело. 2003.
3.4.3 Перечень иных информационных источников
1. D. Hendry, K. Juselius “Explaining Cointegration Analysis: Part I”, URL:http://www. econ. ku. dk/okokj/papers/dfhkjfnl. pdf
2. D. Hendry, K. Juselius “Explaining Cointegration Analysis: Part II”, URL:http://www. econ. ku. dk/okokj/papers/kjdhengii. pdf
3. Лекции: Анализ временных рядов // Экономический журнал ВШЭ. 2002. Т. 6. № 1., c. 85-116, №2, с. 251-273, №3, c. 379-401, №4, c. 498-523. URL:http://www. ecsocman. edu. ru/economics/msg/148388.html.
4. С. Brooks. Introductory Econometrics for Finance, Cambridge university press, 2008 URL:http:///wp-сontent/uploads/2010/04/Introductory_Econometrics_for_Finance. pdf
5. , и др. Эконометрия. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2005 URL:http://www. alleng. ru/d/econ/econ226.htm
Раздел 4. Разработчики программы
