- •30 Июня 2009 протокол № 6
- •1. Пояснительная записка
- •Цель преподавания дисциплины
- •Задачи изучения дисциплины
- •1.3. Требования к академическим компетенциям
- •1.5. Требования к профессиональным компетенциям
- •2.Содержание учебного материала (разделы, темы, вопросы) Введение.
- •2.1.Определение эконометрики, ее предмет и область применения
- •2.1.1. Базовые понятия теории вероятностей
- •2.1.2. Базовые понятия математической статистики
- •2.2. Парная регрессия и корреляция
- •2.3. Модели множественной линейной регрессии
- •2.4. Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений
- •2.5. Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными
- •2.6. Системы эконометрических уравнений
- •2.7. Моделирование одномерных временных рядов
- •2.8. Изучение взаимосвязей на основе временных рядов
- •2.9. Современное состояние и перспективы развития эконометрики
- •3. Учебно-методическая карта дисциплины
- •5. Протокол согласования учебной программы по изучаемой учебной дисциплине с другими дисциплинами специальности
- •4. Информационно-методическая часть
- •4.1. Основная литература
- •4.2. Дополнительная литература
- •Вопросы к зачету
- •Наименование разделов и тем, их содержание, объем практических занятий, пособия
2.5. Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными
30. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу.
31. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными
(ANCOVA – модели).
32. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.
2.6. Системы эконометрических уравнений
33. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели.
34. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели.
35. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.
2.7. Моделирование одномерных временных рядов
36. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда.
37. Методы определения основной тенденции развития:
-- сглаживание динамических рядов;
-- проверка гипотезы о существовании тенденции;
-- метод скользящей средней;
-- метод укрупнения интервалов;
-- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу).
38. Математические модели тренда:
-- выбор функции тренда;
-- этапы построения трендовых моделей.
39. Математические модели сезонных колебаний:
-- методы определения сезонных колебаний;
-- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье.
40. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений:
-- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики;
-- прогнозирование по трендовым моделям.
2.8. Изучение взаимосвязей на основе временных рядов
41. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др.
42. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).
2.9. Современное состояние и перспективы развития эконометрики
43. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий.
44. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.
3. Учебно-методическая карта дисциплины
Номер раздела, темы, занятия |
Название раздела, темы, занятия; перечень изучаемых вопросов |
Количество аудиторных часов |
|
Материальное обеспечение занятия (наглядные, методические пособия и др) |
Литература |
Формы контроля знаний |
|||||||
Лекции |
Практические занятия |
Лабораторные занятия |
Управляемая самостоятельная работа студента |
||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|||||
2.1 |
Определение эконометрики, ее предмет и область применения |
1 |
|
|
|
|
|
|
|||||
Введение |
|
1 |
|
|
|
|
[1- 9]
|
Текущий опрос |
|||||
2.2 |
Парная регрессия и корреляция
|
4 |
4 |
|
|
|
|
|
|||||
|
1. Определение двумерной случайной величины, функция распределения, закон распределения. 2. Числовые характеристики двумерной случайной величины. 3. Понятие стохастической зависимости, регрессии и корреляции. Основные задачи корреляционного и регрессионного анализа. 4. Математические методы выявления наличия корреляционных связей: -- метод взаимозависимых параллельных рядов; -- метод статистических группировок; -- корреляционная таблица; -- графический метод. 5. Методы проверки существенности статистических связей: -- критерий проверки существенности статистических связей; -- дисперсионный анализ проверки объективности связи |
1 |
|
|
|
|
[1-9] |
Текущий опрос |
|||||
|
6. Линейные однофакторные регрессионные модели: -- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов; -- условия применения метода наименьших квадратов; -- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации). 7. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R= ).
|
1 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
Выдача задания расчётно-графической работы №1
|
|||||
|
8. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации: - критерий Стьюдента. 9. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации; - критерий Фишера.
|
2 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос |
|||||
2.3 |
Модели множественной линейной регрессии |
4 |
2 |
|
|
|
[1-9] |
Текущий опрос |
|||||
|
1. Построение многофакторной линейной регрессионной модели. 2. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей. 3. Измерение интенсивности множественной связи. |
2
|
2
|
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос |
|||||
4. Проверка существенности параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи. 5. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели |
2 |
||||||||||||
2.4 |
Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений
|
2 |
2 |
|
|
|
[1]-[9] |
Текущий опрос |
|||||
|
1. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности. 2. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции. 3. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов. 4. Мультиколлинеарность экзогенных переменных. Методы устранения мультиколлинеарности.
|
2 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос |
|||||
2.5 |
Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными |
2 |
2 |
|
|
|
[1-9] |
Текущий опрос |
|||||
|
1. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу. 2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными (ANCOVA – модели). 3. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.
|
2
|
2
|
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос Защита РГР |
|||||
2.6 |
Системы эконометрических уравнений |
2 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
|
|||||
|
1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели. 2. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели. 3. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.
|
2 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос |
|||||
2.7 |
Моделирование одномерных временных рядов
|
3 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
|
|||||
|
1. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда. 2. Методы определения основной тенденции развития: -- сглаживание динамических рядов; -- проверка гипотезы о существовании тенденции; -- метод скользящей средней; -- метод укрупнения интервалов; -- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу). 3. Математические модели тренда: -- выбор функции тренда; -- этапы построения трендовых моделей.
|
2 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос |
|||||
|
4. Математические модели сезонных колебаний: -- методы определения сезонных колебаний; -- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье. 5. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений: -- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики; -- прогнозирование по трендовым моделям.
|
1 |
|
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос |
|||||
2.8 |
Изучение взаимосвязей на основе временных рядов |
1 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
|
|||||
|
1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др. 2. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).
|
1 |
2 |
|
|
|
[1- 9] |
Текущий опрос |
|||||
2.9 |
Современное состояние и перспективы развития эконометрики
|
1 |
|
|
|
|
[1- 9] |
|
|||||
|
1. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий. 2. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.
|
1 |
|
|
|
|
[1- 9] |
Тест по темам 2.6-2.9 |
|||||
|
Итого |
20 |
16 |
|
|
|
|
|