Тема 6. Системы одновременных уравнений.

Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Классификация систем эконометрических уравнений. Условия идентифицируемости системы одновременных уравнений (СОУ). Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК).

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, ПК-15.

Практическая часть (4 час)

Модуль состоит из теоретического материала с разобранными примерами, индивидуальных заданий (ИЗ), содержащих 20 вариантов. По материалам каждого модуля проводится тестовый контроль (ТЗ), принимается отчет по ИЗ, по группе модулей в семестре проводится итоговый контроль (ИК-ЗАЧЕТ). Варианты индивидуальных заданий, пример решения типового варианта и образцы тестов и контрольных работ приведены в учебно-практических пособиях [6-7, 10].

1 семестр

№	Тема	Объем час.	Перечень вопросов, изучаемых на занятии	Формы контроля
				Лаб.
2 Линейная парная регрессия		2	Двумерная регрессионная модель, метод наименьших квадратов (МНК). Различные формы представления линейной регрессионной модели. Статистические свойства оценок МНК , доверительные интервалы для функции регрессии и ее параметров. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации. F-тест на качество оценивания.	ЛР 1	ТЗ 1,2 Защита ИЗ 1
3 Нелинейные модели			Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам. Индексы детерминации и корреляции	самостоятельно	ТЗ 3
4 Множественный регрессионный анализ		1	Многомерная регрессионная модель, метод наименьших квадратов. Показатели мультиколлинеарности и методы борьбы с нею. Статистические свойства оценок МНК в многомерном случае. Коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации в многомерной регрессии.	ЛР 2	Защита ИЗ 2 ТЗ 4
5	Временные ряды и прогнози-рование	1	Стационарные временные ряды. Свойства корреляционной функции. Аналитическое выравнивание (сглаживание) временного ряда. Прогнозирование. Использование Пакета анализа данных среды EXCEL в эконометрических задачах.	ЛР 3	Защита ИЗ 3 Т 5
6	Системы одновременных уравнений		Условия идентифицируемости системы одновременных уравнений (СОУ). Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК).	самостоятельно
	Всего	4

5. Образовательные технологии

Используются информационные технологии в образовании, практико-ориентированные подход.