- •Учебно-методический комплекс
- •Рабочая учебная программа утверждаю:
- •Основание
- •1. Цели и задачи дисциплины
- •1.2. Требования к уровню усвоения дисциплины
- •1.3. Связь с другими дисциплинами Учебного плана
- •2. Содержание дисциплины, способы и методы учебной деятельности преподавателя
- •Очная форма обучения
- •Заочная форма обучения (5,6)
- •Заочная форма обучения (3)
- •Заочная форма обучения (3,6)
- •2. Краткое изложение программного материала (курс лекций)1 Введение
- •1. Предмет и задачи дисциплины "Эконометрика"
- •1.1. Определение эконометрики
- •1.2. Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами
- •1.3. Области применения эконометрических моделей
- •1.4. Методологические вопросы построения эконометрических моделей
- •2. Парная регрессия
- •2.1. Основные цели и задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа
- •2.2. Постановка задачи регрессии
- •2.3. Парная регрессия и метод наименьших квадратов
- •2.4. Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, корреляционное отношение
- •2.5. Оценка статистической значимости регрессии
- •2.6. Интерпретация уравнения регрессии
- •3. Классическая линейная модель множественной регрессии
- •3.1. Предположения модели
- •3.2. Оценивание коэффициентов клммр методом наименьших квадратов
- •3.3 Парная и частная корреляция в клммр
- •Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации
- •3.5. Оценка качества модели множественной регрессии
- •3.6 Мультиколлинеарность и методы ее устранения
- •4. Спецификация переменных в уравнениях регрессии
- •4.1. Спецификация уравнения регрессии и ошибки спецификации
- •4.2. Обобщенный метод наименьших квадратов
- •4.3 Линейная модель множественной регрессии
- •Проверка гомоскедастичности дисперсии по критерию Бартлетта
- •4.4. Линейная модель множественной регрессии с автокорреляцией остатков
- •4.5. Фиктивные переменные. Тест Чоу
- •Данные для расчета модели с фиктивной переменной
- •5. Временные ряды
- •5.1.Специфика временных рядов
- •5.2. Проверка гипотезы о существовании тренда
- •5.3. Аналитическое выравнивание временных рядов, оценка параметров уравнения тренда
- •5.4. Метод последовательных разностей
- •5.5. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда
- •5.6. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
- •5.7. Тестирование стационарности временного ряда
- •5.8. Эконометрический анализ взаимосвязанных временных рядов
- •Библиографический список
- •3. Методические указания к решению типовых задач7
- •"Парная регрессия и корреляция"
- •"Множественная регрессия и корреляция"
- •"Временные ряды в эконометрических исследованиях"
- •"Системы эконометрических уравнений"
- •4. Методические указания по изучению курса
- •5. Контроль знаний Вопросы к зачету
- •6. Сведения о ппс
- •7. Деловые игры
- •8. Использование инновационных методов
- •9. Дополнительный материал (глоссарий, статистические таблицы)
- •95% Квантили распределения Фишера f(n1,n2)
6. Сведения о ппс
|
№ п/п |
Ф.И.О. полностью |
Какое образовательное учреждение профессионального образования закончил (ла), специальность по диплому |
Учёная степень, учёное звание |
Стаж научно-педагогической работы |
Основное место работы, должность |
Условия привлечения в РГЭУ «РИНХ» (штатный, внутренний совместитель, внешний совместитель, почасовик) |
Повышение квалификации | ||
|
Всего |
в том числе | ||||||||
|
педагогический |
по дисциплине | ||||||||
|
1 |
Житников Игорь Васильевич |
Ростовский институт народного хозяйства, 1985, Планирование промышленности |
к.э.н., доцент |
22 |
19 |
14 |
РГЭУ «РИНХ», доцент кафедры математической статистики, эконометрики и актуарных расчетов |
штатный |
МИЭПиМ ННГ АСУ, 2009г. |
|
2 |
Кравцов Василий Борисович |
Ростовский государственный университет, экономический факультет, 1999, Математические методы и исследование операций в экономике |
к.э.н., доцент |
8 |
6 |
3 |
РГЭУ «РИНХ», доцент кафедры математической статистики, эконометрики и актуарных расчетов |
штатный |
ГУ-ВШЭ, 2006 г. |
7. Деловые игры
Деловая игра проводится как игровая форма выполнения и защиты одного из домашних заданий по дисциплине с целью закрепления у студентов навыков эконометрического моделирования, начиная с постановки задачи, затем спецификации модели, идентификации параметров модели и заканчивая выводами и рекомендациями для принятия решений; а также развитие творческого (критического) подхода к исследованию экономических процессов.
Результатом игры является постановка и решение конкретной практической экономической задачи с помощью эконометрических методов с интерпретацией результатов и формулировкой выводов. Студенты разбиваются на 4 группы по 5-6 человек, выбирают руководителей групп.
Каждая группа презентует свои результаты и защищает свои выводы.
8. Использование инновационных методов
Для осуществления моделирования на реальных выборочных данных используется данные статистических сборников и данные Интернет сайтов (как реальные данные с сайта Росстата и др., так и учебные упражнении, например, www.econ.kuleuven.ac.be/gme , www.econometrics.nes.ru/mkp/ и др.)
Данные используется как на лабораторных работах, так и при самостоятельной работе студентов. Для работы с данными используется MS Excel и пакет прикладных программ Eviews.
Содержание дисциплины ориентируется на образовательную программу Московского государственного университета экономики, статистики и информатики «МЭСИ».
На базе научно-образовательного кружка кафедры МСЭиАР осуществляется решение предпринимательских задач, востребованных практикой.
Используются интерактивные методы обучения: творческие задания; работа в малых группах; обучающие деловые игры; изучение и закрепление нового материала (интерактивная лекция, работа с наглядными пособиями, видео- и аудиоматериалами, сократический диалог); обсуждение сложных и дискуссионных вопросов и проблем.
Рассматриваются в качестве кейсов примеры применения эконометрических методов в социально-экономических исследованиях обсуждаемых в книге Берндта Е.