Geum.ru

Темы и написанию курсовых проектов по дисциплине «Эконометрика» для студентов дневной формы обучения

Вид материалаМетодические указания

Содержание


Комментарии к 12 *** теме.
3 человека (кроме 12 темы).
До 1 ноября 2011 года
1 декабря 2011 года
Подобный материал:
2011-2012 учебный год


Методические указания по выбору темы и написанию курсовых проектов по дисциплине «Эконометрика»


для студентов дневной формы обучения


Методические указания по выполнению курсового проекта составлены в соответствии с программой курса «Эконометрика».

Современные принципы организации и управления экономикой требуют от специалиста знаний новых методов анализа и прогнозирования реальных экономических процессов на основе информации, отражающей распределение этих процессов во времени и пространстве. Большинство таких методов основано на исследовании эконометрических моделей.


Поэтому целью курсовой работы является закрепление знаний и приобретение практических навыков по применению эконометрических методов, с помощью программы Microsoft Excel, для исследования и обобщения эмпирических зависимостей экономических переменных, а также построения надежных прогнозов развития экономических процессов с целью обоснования принимаемых решений.

В работе студенты должны подробно описать характер и методику производимых расчетов, раскрыть значение и содержание показателей при помощи средств пакета Microsoft Excel.

В результате выполнения курсовой работы студент должен уметь:
  • формировать концепцию эконометрической модели на основе качественного анализа объекта исследования;
  • проводить оценку взаимосвязей экономических показателей с помощью статистических методов, интерпретировать полученные результаты по оценке взаимосвязей с точки зрения экономической сущности явлений;
  • строить эконометрические модели с использованием процедур регрессионного анализа;
  • оценивать качество построенных эконометрических моделей с точки зрения их адекватности фактическим данным;
  • применять эконометрические модели в практике хозяйственного управления.

Определитесь с выбором темы и подберите многомерную совокупность данных. Статистические данные должны быть индивидуальными у каждого студента. Требования к статистическим данным непосредственно представлены в Приложении 1, темы представлены в Приложении 2, сроки и прочие вопросы –– в Приложении 3.

Выполните эконометрическое моделирование в соответствии с выбранной темой на основании отобранных данных.

Результаты моделирования представьте в виде работы, которая должна иметь следующую структуру.

1. Раздел «Введение», в котором описаны основные положения и вопросы, касающиеся исследуемой вами проблемы, цель работы, задачи, решаемые в работе, рассматриваемая совокупность данных. В раздел можно включить методические основания вашего исследования согласно выбранной теме. Объем раздела 2 страницы.

2. Раздел «Теоретическое обоснование модели», в котором должно быть представлено теоретическое и экономическое обоснование модели зависимости данных, которая предполагается для построения. Обоснуйте ваш выбор экономических показателей, используя известные теоретические зависимости из экономической теории. В случае если выбранная вами зависимость носит атеоретичный характер, приведите разумные доводы в пользу ее существования. Сформулированные теоретические предположения о модели необходимо подтвердить результатами предварительного анализа статистических данных. Объем раздела до 5 страниц.

3. Раздел «Построение и анализ эконометрической модели», в котором должны быть представлены результаты построения и анализа одной или нескольких регрессионных моделей, количество которых зависит от того, раскрыта ли тема курсового проекта (исключение - темы 11).

Минимальное требование к регрессионной модели состоит в том, что модели должны содержать как минимум две количественные экзогенные переменные. При включении в модели фиктивных переменных, такое действие должно быть вами обосновано (графическим анализом исходных рядов показателей или случайных отклонений моделей, второе предпочтительнее, а также, по возможности, анализом связанных с ним событий).

Процесс построения различных регрессионных моделей может представлять собой этапы совершенствования каждой предшествующей зависимости и поиск наиболее адекватной модели. Однако, вы можете строить модели, руководствуясь своими собственными соображениями, не упустив из вида экономическую обоснованность выбранных наборов эндогенной и экзогенных переменных.

Сделайте выводы по результатам оценивания параметров ваших моделей и по анализу качества каждой из построенных моделей. Проведите исследование построенных вами моделей с помощью тестов, указанных в теме курсового проекта. Дайте в каждом случае подробное описание результатов тестов, выводов, которые можно сделать как для каждой отдельно взятой модели, так и для сравнения моделей в общем.


Например, вы должны использовать для проверки наличия в модели гетероскедастичности тесты Вайта, Бреуша-Пагана и Парка. Используйте построенные вами регрессионные модели как основу демонстрации работы этих тестов. Проведите тестирование каждой из построенных моделей, по результатам тестов, проанализируйте, в какой модели отсутствует или присутствует гетероскедастичность, какова вероятность наличия в моделях гетероскедастичности, можно ли было предвидеть наличие гетероскедастичности в той модели, где она обнаружена? Скорректируйте гетероскедастичность, сделав соответствующие выводы. Сравните результаты работы тестов, сделайте выводы, особенно подробные в том случае, когда результаты, полученные на основе разных тестов, не согласуются (попробуйте указать причины несогласованности тестов).


Проведите экономическую интерпретацию построенных вами моделей. Общий объем раздела до 10 страниц.

5. Раздел «Заключение», в котором собраны воедино все важнейшие выводы и результаты. В разделе необходимо отразить, что вам удалось получить в результате проведенного исследования. В чем ценность полученных вами результатов? О чем свидетельствует проведенный вами анализ с точки зрения исследования интересующей вас ситуации? В какой мере вам удалось ответить на поставленные вопросы? Объем раздела 2-3 страницы.

6. Раздел «Список использованных источников» (не менее 20) должен содержать ссылки на сведения и данные, полученные из внешних источников.

7. Раздел «Приложения» должен содержать статистические данные, подробные результаты тестов, проведенных для анализа качества модели, а так же весь вспомогательный материал, который на ваш взгляд является достаточно важным, чтобы присутствовать в работе и все формы EXCEL.

Приложение 1

В качестве данных могут использоваться статистические данные, представленные в статистических сборниках и бюллетенях, как в бумажном, так и в электронном виде, например:

Бюллетень банковской статистики Центрального Банка России.
- Платежный баланс / ЦБ России.
- Внешняя торговля / ЦБ России.
- Статистические сборники Министерства финансов и экономики
- База данных Института Приватизации и Менеджмента
- Портал статистических данных EuroStat
- База данных Международного Валютного Фонда и другие базы данных, а так же разделы статистики зарубежных банков и министерств, национальных комитетов статистики.

В качестве статистических данных так же могут использоваться данные, представленные в учебной литературе, но только в том случае, если данные представлены для самостоятельного исследования и соответствующее пособие не содержит подробного решения или ответов. При этом следует учитывать, что учебное пособие может состоять из двух частей – конспекта лекций с рекомендованными задачами и упражнениями, а так же решебника с разобранными задачи и упражнениями из конспекта лекций. Так же используемые данные не могут быть гипотетическими.

Источник данных для курсового проекта должен быть указан вами в работе (в том числе в разделе «Список использованных источников», сами данные должны содержаться в приложении. В случае, если источником является веб-сайт – должна быть указана точная ссылка на страницу с вашими данными (смотрите Инструкцию по оформлению). Если источником данных является бумажный носитель, и это не бюллетень ЦБ или сборник Минфина или минэкономики, требуется предоставить возможность вашему руководителю ознакомиться с источником ваших данных.

Данные из статистических бюллетеней и баз данных не должны быть устаревшими (годовые – включая 2010 г., полугодовые – включая первое полугодие 2011 г., квартальные – включая II-III кварталы 2011 г., помесячные – включая сентябрь 2011 г.).

В случае, если указанные условия будут нарушены или вы будете замечены в использовании, полном или частичном, чужих проектов – за преподавателем остается право оценить вашу работу неудовлетворительной оценкой.

По возможности согласуйте выбранные вами данные и тему (для тем, касающихся автокорреляции, предпочтительны временные данные, если же вами выбраны изначально перекрестные данные – предпочтительно выбрать тему, касающуюся проверке гомоскедастичности).

Приложение 2

Тематика курсовых проектов на 2011/2012 учебный год

  1. Тестирование адекватности моделей линейной регрессии согласно общей схеме (включая тестирование случайных отклонений модели на наличие нормального распределения, отсутствие автокорреляции, гомоскедастичность с помощью хотя бы одного теста или статистики для каждой из предпосылок МНК).
  2. Построение эконометрической модели и исследование проблемы автокорреляции (первого порядка) случайных отклонений с помощью тестов Бреуша-Годфри, Сведа-Эйзенхарта и статистики Дарбина-Уотсона (h-статистика в случае авторегрессионной модели).
  3. Построение эконометрической модели и исследование проблемы серийной автокорреляции случайных отклонений с помощью теста Бреуша-Годфри (порядка 1,2,3 и более, если необходимо, в зависимости от выбранных данных и получаемых по ним результатов построения модели).
  4. Построение эконометрической модели и методы коррекции автокорреляции случайных отклонений (авторегрессионная схема, преобразование переменных (в том числе переход к первым разностям, логарифмам, индексам и т.д.), введение новых переменных (в том числе лаговых), изменение формы модели: не менее двух методов, в зависимости от выбранных данных и получаемых по ним результатов построения модели; включая предварительное тестирование случайных отклонений на наличие автокорреляции с помощью теста Бреуша-Годфри).
  5. Построение эконометрической модели и исследование проблемы выявления и коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Вайта и Парка (включая тестирование случайных отклонений модели, сравнительный анализ результатов указанных тестов, подбор веса и коррекцию с помощью ВМНК или других методов).
  6. Построение эконометрической модели и исследование проблемы выявления и коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Вайта и Голдфельда-Квандта (включая тестирование случайных отклонений модели, сравнительный анализ результатов указанных тестов, коррекцию с помощью ВМНК или других методов).
  7. Построение эконометрической модели и исследование проблемы выявления и коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Вайта и Глейзера (включая тестирование случайных отклонений модели, сравненительный анализ результатов указанных тестов, подбор веса и коррекцию с помощью ВМНК или других методов).
  8. Построение эконометрической модели и исследование проблемы выявления и коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера (включая тестирование случайных отклонений модели, сравненительный анализ результатов указанных тестов, подбор веса и коррекцию с помощью ВМНК или других методов).
  9. Построение эконометрической модели и методы коррекции гетероскедастичности случайных отклонений (МВНК, преобразование переменных, введение новых переменных, изменение формы модели, коррекция аддитивных выбросов и сезонных колебаний: применение не менее двух методов, в зависимости от выбранных данных и получаемых по ним результатов построения модели; включая предварительное тестирование случайных отклонений на наличие гетероскедастичности с помощью теста Вайта).
  10. Модели «бинарного выбора» (включая построение LPM-модели, Logit-модели, трактовки полученных результатов и проверки адекватности моделей, в частности тестирования случайных отклонений модели на гомоскедастичность, при нарушении указанной предпосылки –– коррекции с помощью ВМНК).
  11. Построение и оценивание параметров систем уравнений (систем с раздельными уравнениями, рекурсивными уравнениями, одновременными уравнениями, включая проверку идентификации, выбор метода оценивания: МНК, КМНК, ДМНК).

  1. *** Построение и эконометрический анализ однофакторной и многофакторной регрессионной моделей. (Эту тему могут взять не более 10 человек).

Комментарии к 12 *** теме.


1.
Построить однофакторную модель зависимости результативного признака от факторного признака в соответствии с вариантами заданий.
1) Определить значения описательных статистик для факторного и результативного признаков (среднее, дисперсия, квадратичное отклонение) и объяснить их.
2) Построить диаграмму рассеяния зависимой и независимой переменных. Объяснить возможные причины корреляции этих переменных.
3) Определить силу и направление связи между переменными. Оценить значимость коэффициента корреляции. Определить какая часть вариации результативного признака объясняется влиянием факторного признака.
4) Построить уравнение регрессии. Оценить значимость коэффициентов регрессии. Оценить адекватность модели (F-критерий Фишера и t – критерий Стьюдента).
5) Спрогнозировать значение результативной переменной при указанном значении факторной переменной будущего времени или самостоятельно указать это значение)..
6) Построить график остатков и проанализировать его (гомоскедастичность и гетероскедастичность).
7) Представить зависимость между двумя переменными графически (на диаграмме рассеяния). Есть ли основание для использования нелинейных форм зависимостей?

2.
Построить многофакторную модель зависимости результативного признака Y от факторных признаков Х в соответствии со статистическими данными.
1) Определить силу и направление связи между результативной переменной и каждой факторной переменной и, в общем, между результативной переменной и всеми значимыми факторными переменными. Оценить значимость множественного коэффициента корреляции. Определить тесноту связи между результативным признаком и каждым из факторных признаков при исключении влияния других признаков. Определить какая часть вариации результативного признака объясняется влиянием факторных признаков.
2) Построить уравнение регрессии. Оценить значимость коэффициентов регрессии. Оценить адекватность модели (F-критерий Фишера и t – критерий Стьюдента).
3) Проверить модель на мультиколлинеарность, обоснованно отобрать факторы в модель и построить уравнение регрессии (не менее 3-х способов).
4) Спрогнозировать значение результативной переменной при указанном значении факторных переменных (данные выбрать самостоятельно).
5) Построить график остатков и проанализировать его.

3.
Для данных части 1 рассчитать параметры нелинейных функций (степенная, логарифмическая, показательная и полином) зависимости y от x и оценить каждую модель с помощью средней ошибки аппроксимации и индекса детерминации. Выбрать наилучшую с точки зрения этих показателей модель.


Приложение 3

Некоторые организационные вопросы


(А) Выбор тематики курсовых проектов по предмету «Эконометрика» в группе

Максимальное количество человек, выбравших аналогичную тематику, составляет условно 3 человека (кроме 12 темы).

Не выбравшие своевременно тему курсового проекта –– получат её от руководителя, в случае значительного превышения допустимого лимита количеством человек, записавшихся на одну тему –– руководитель имеет право перераспределения, в частности, исходя из вашего рейтинга (успеваемости) по дисциплине на текущий момент.

(В) Сроки написания и сдачи курсовых проектов

До 1 ноября 2011 года вам предлагается определиться с выбором вашей темы и данными, уведомив руководителя, отправив (ответственные – старосты группы) соответствующие списки на e-mail: tsarkova@hotbox.ru (рекомендация: выбирайте данные для курсовой работы "с запасом" в плане количества показателей, часть из которых может не подойти из-за статистической незначимости в модели). В случае отсутствия информации от групп к условленной дате, 2 ноября 2011 г. темы будут распределены преподавателем.

До 1 декабря 2011 года вам следует сдать курсовой проект на проверку руководителю.

Консультации по курсовому проекту будут проходить в период с 10 ноября по 11 декабря 2010 г., их расписание будет вывешено дополнительно. Консультации будут проводиться по каждой отдельной тематике курсового проекта, в связи с чем, убедительная просьба: (а) не пропускать консультацию по своей тематике (б) к моменту консультации иметь конкретные вопросы, подтвержденные распечатками или записями (т.е. вопросы не гипотетические).

Защита курсового проекта в сроки зачетной недели осеннего семестра 2011-2012 уч.г.

Конец формы