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.