НИЖЕГОРОДСКИЙ ИНСТИТУТ МЕНЕДЖМЕНТА И БИЗНЕСА
С.В. Болдин Ю.В. Сергеева
ЭКОНОМЕТРИКА
Учебное пособие
Нижний Новгород
2005
Болдин С.В., Сергеева Ю.В.
Эконометрика: Учебное пособие. – Н.Новгород: НИМБ, 2005. – 95 с.
Учебное пособие предназначено для студентов 3 курса экономических вузов. Включает рабочую программу, конспект лекций, контроль знаний, глосса-
рий, литературу.
Тематика лекций соответствует Государственному образовательному стандарту по дисциплине «Эконометрика».
Утверждено на заседании кафедры информатики 05.11.2003. Зав.кафедрой – д-р физ.-мат. наук, проф. Урман Ю.М.
Рецензент – канд. физ.-мат. наук, доцент НГАСУ Колпаков А.Б.
©Болдин С.В., Сергеева Ю.В., 2005
©Нижегородский институт менеджмента и бизнеса, 2005
2
СОДЕРЖАНИЕ |
|
1. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА............................................................................................................ |
4 |
1.1. Пояснительная записка............................................................................................................. |
4 |
1.2. Тематический план.................................................................................................................... |
4 |
1.3. Содержание программы (основные дидактические единицы) ............................................ |
5 |
2. КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ................................................................................................................. |
7 |
РАЗДЕЛ I. ЭКОНОМЕТРИКА КАК НАУКА............................................................................... |
7 |
Тема 1. Проблемы эконометрического моделирования......................................................... |
7 |
РАЗДЕЛ II. МОДЕЛИ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ........................................................................... |
14 |
Тема 2. Основы регрессионного анализа............................................................................... |
14 |
Тема 3. Статистическая проверка гипотез............................................................................. |
22 |
Тема 4. Модели парной нелинейной регрессии.................................................................... |
32 |
РАЗДЕЛ III. МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ..................................................... |
39 |
Тема 5. Множественная регрессия......................................................................................... |
39 |
Тема 6. Модели множественной регрессии с переменной структурой .............................. |
49 |
Тема 7. Модели множественной регрессии с гетероскедастичными и |
|
автокоррелируемыми остатками............................................................................................. |
51 |
РАЗДЕЛ IV. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ................................. |
67 |
Тема 8. Модели временных рядов.......................................................................................... |
67 |
РАЗДЕЛ V. СИСТЕМЫ РЕГРЕССИОННЫХ УРАВНЕНИЙ ................................................... |
73 |
Тема 9. Системы одновременных уравнений........................................................................ |
73 |
3. КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ................................................................................................................ |
84 |
3.1. Контрольные вопросы............................................................................................................. |
84 |
3.2. Программированное задание с вариантами.......................................................................... |
85 |
4. ГЛОССАРИЙ ............................................................................................................................... |
87 |
5. ЛИТЕРАТУРА.............................................................................................................................. |
89 |
ПРИЛОЖЕНИЕ............................................................................................................................... |
90 |
3
1.РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
1.1.Пояснительная записка
Предлагаемый курс строится таким образом, чтобы добиться цельного, системного восприятия эконометрики как самостоятельной научной дисциплины. На базе экономической статистики, экономических измерений и математико-статисти- ческого аппарата будут определены конкретные количественные выражения общих (качественных) закономерностей, обусловленных экономической теорией. При рассмотрении экономической теории в рамках эконометрики будут не просто выявляться объективно существующие экономические законы и связи, но и подходы к их формализации, включающие в себя методы спецификации соответствующих моделей с учетом проблемы их идентификации. При рассмотрении экономической статистики как составной части эконометрики в предлагаемом курсе будут представлены лишь аспекты, отражающие информационное обеспечение анализируемой экономической модели. Под математико-статистическим аппаратом эконометрики подразумеваются следующие разделы математической статистики: классическая и обобщенная линейные модели регрессионного анализа, анализ временных рядов, построение и анализ систем одновременных уравнений.
Таблица 1.1.1
1.2. Тематический план
(общая трудоемкость курса – 102 часа)
|
Трудоемкость |
Очная форма |
Заочная форма |
|||||||
|
лек- |
|
практ. |
СРС |
лек- |
практ. |
СРС |
|||
Название раздела, темы |
|
|
обучения |
|
|
обучения |
|
|||
|
ции |
|
занят. |
|
|
ции |
занят. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Раздел I. Эконометрика как наука |
2 |
1 |
|
- |
|
1 |
1 |
- |
|
1 |
Тема 1. Проблемы эконометрического моде- |
2 |
1 |
|
- |
|
1 |
1 |
- |
|
1 |
лирования |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Раздел II. Модели парной регрессии |
44 |
11 |
|
11 |
|
22 |
4 |
1 |
|
39 |
Тема 2. Основы регрессионного анализа |
12 |
3 |
|
3 |
|
6 |
1 |
1 |
|
10 |
Тема 3. Статистическая проверка гипотез |
24 |
6 |
|
6 |
|
12 |
3 |
- |
|
21 |
Тема4. Моделипарнойнелинейнойрегрессии |
8 |
2 |
|
2 |
|
4 |
- |
- |
|
8 |
Раздел III. Модели множественной ре- |
24 |
6 |
|
6 |
|
12 |
2 |
- |
|
22 |
грессии |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Тема 5. Множественная регрессия |
8 |
2 |
|
2 |
|
4 |
1 |
- |
|
7 |
Тема 6. Модели множественной регрессии |
4 |
1 |
|
1 |
|
2 |
- |
- |
|
4 |
с переменной структурой |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Тема 7. Модели множественной регрессии |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
с гетероскедастичными и автокоррелируе- |
12 |
3 |
|
3 |
|
6 |
1 |
- |
|
11 |
мыми остатками |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Раздел IV. Временные ряды и динамиче- |
16 |
4 |
|
4 |
|
8 |
1 |
- |
|
15 |
ские процессы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Тема 8. Модели временных рядов |
16 |
4 |
|
4 |
|
8 |
1 |
- |
|
15 |
Раздел V. Системы регрессионных урав- |
16 |
4 |
|
4 |
|
8 |
- |
1 |
|
15 |
нений |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Тема 9. Системы одновременных уравнений |
16 |
4 |
|
4 |
|
8 |
- |
1 |
|
15 |
ИТОГО |
102 |
26 |
|
25 |
|
51 |
8 |
2 |
|
92 |
Формы контроля знаний |
|
|
Контрольная |
|
|
Контрольная |
|
|||
|
работа, экзамен |
работа, экзамен |
||||||||
|
|
|||||||||
4
1.3. Содержание программы (основные дидактические единицы)
Раздел I. Эконометрика как наука
Тема 1. Проблемы эконометрического моделирования
Определение, задачи и методы эконометрического анализа. Основные этапы моделирования. Проблемы спецификации, идентификации и верификации модели.
Раздел II. Модели парной регрессии
Тема 2. Основы регрессионного анализа
Функции регрессии. Уравнения регрессивной связи. Исходные статистические данные. Проблемы оценивания линейной связи экономических переменных. Основные задачи прикладного регрессивного анализа. Оценка параметров линейной регрессии методом наименьших квадратов.
Тема 3. Статистическая проверка гипотез
Условия классической линейной модели парной регрессии. Анализ статистической значимости коэффициентов линейной регрессии. Расчет вектора коэффициентов множественной линейной регрессии.
Распределение Фишера. Оценка линейной множественной регрессии с помощью F-теста.
Проверка выполнимости предпосылок МНК. Использование статистики Дарбина-Уотсона для анализа коррелированности отклонений.
Тема 4. Модели парной нелинейной регрессии
Виды нелинейных зависимостей. Линеаризация. Подбор линеаризующего преобразования. Способы приведения нелинейных уравнений к линейному виду.
Раздел III. Модели множественной регрессии
Тема 5. Множественная регрессия
Условия обобщенной линейной модели множественной регрессии. Расчет вектора коэффициентов множественной линейной регрессии. Ковариационная матрица ошибок. Коррелированность и гомоскедастичность регрессионных остатков. Теорема Гаусса-Маркова. Мультиколлинеарность.
Тема 6. Модели множественной регрессии с переменной структурой
Фиктивные и нефиктивные переменные. Сезонные фиктивные переменные. Зависимая фиктивная переменная.
Тема 7. Модели множественной регрессии с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками
Экономические причины гетероскедастичности остатков. Условия гетероскедастичности остатков.
Неэффективность МНК. Метод взвешенных наименьших квадратов. Статистически взаимосвязанные регрессионные остатки. Условия автокор-
реляции остатков.
5
Раздел IV. Временные ряды и динамические процессы
Тема 8. Модели временных рядов
Одномерный временной ряд. Долговременные, сезонные, циклические и случайные факторы, формирующие значения временного ряда.
Анализ скорости и интенсивности развития явления или объекта. Показатели динамики с постоянной базой и показатели динамики с переменной базой.
Нестационарный однородный временной ряд. Функции тренда. Модель Бокса-Дженкинса.
Раздел V. Системы регрессионных уравнений
Тема 9. Системы одновременных уравнений
Структурная и приведенная форма системы одновременных уравнений. Условия идентифицируемости уравнений системы. Модель спроса-предложения как система одновременных уравнений.
Косвенный метод наименьших квадратов. Двухшаговый метод наименьших квадратов оценивания структурных параметров отдельного уравнения.
Трехшаговый метод наименьших квадратов одновременной оценки всех параметров системы.
6