Тема 3 .Нелинейные модели регрессии

Основные виды спецификаций нелинейных уравнений регрессии. Примеры экономических нелинейных зависимостей Линеаризация нелинейных моделей регрессии. Оценка качества нелинейных уравнений регрессии.

Литература [1-7]

В результате освоения темы обучающийся должен:

знать:

• методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов;

уметь:

• строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

• прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне.

владеть:

• современной методикой построения эконометрических моделей.

Тема способствует развитию компетенций ПК-1, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-14.

Тема 4. Множественный регрессионный анализ

Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии и ее оценка. Метод наименьших квадратов для множественного регрессионного анализа. Отбор факторов (параметров) при построении множественной регрессии. Стандартизованные коэффициенты регрессии и их нахождение с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка значимости уравнения множественной регрессии и скорректированный коэффициент детерминации. Частный критерий Фишера. Фиктивные переменные во множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов.

Литература [1-6]

В результате освоения темы обучающийся должен:

знать:

• методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов;

уметь:

• строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

• прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне.

владеть:

• современной методикой построения эконометрических моделей.

Тема способствует развитию компетенций ПК-1, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-14.

Тема 5. Временные ряды и прогнозирование

Общие сведения о временных рядах. Выявление структуры временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов Стационарные временные ряды. Аналитическое выравнивание (сглаживание) временного ряда. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация Прогнозирование на основе моделей временных рядов. Автокорреляция остатков временного ряда. Тест Дарбина-Уотсона.

Литература [1-7]

В результате освоения темы обучающийся должен:

знать:

• методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов;

уметь:

• строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

• прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне.

владеть:

• современной методикой построения эконометрических моделей.

Тема способствует развитию компетенций ПК-1, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-14.