Программа дисциплины Эконометрика Для направления 080102. 65 Мировая экономика подготовки специалиста Автор Малышева Г. Ю

Вид материала

Программа дисциплины

Содержание I. Пояснительная записка Требования к студентам Формы контроля II. Тематический план IV. Литература М.: юнити-дана

Подобный материал:

• Программа дисциплины Международный лизинг для специальности 080102,65 «Мировая экономика», 153.04kb.
• Программа дисциплины История экономических учений для специальности 080102. 65 «Мировая, 257.3kb.
• Программа дисциплины История экономических учений для специальности 080102. 65 «Мировая, 207.78kb.
• Программа дисциплины Эконометрика для направления 080100. 62 Экономика подготовки бакалавров, 149.5kb.
• Программа дисциплины экономика интернета для направления 080102. 65 «Мировая экономика», 144.94kb.
• Программа дисциплины Мировая экология и природные ресурсы для направления 030700., 185.66kb.
• Программа дисциплины Экономическая история для специальности 080102. 65 «Мировая экономика», 279.27kb.
• Программа дисциплины «Нечеткая логика, генетические алгоритмы и экспертные системы, 228.23kb.
• Программа дисциплины «Сравнительный анализ социально-экономических систем» для специальности, 180.11kb.
• Программа дисциплины поглощения и слияния в международном бизнесе для специальности, 143.62kb.

Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации

Государственный университет-

Высшая школа экономики

Факультет Мировой экономики


Программа дисциплины

Эконометрика


Для направления 080102.65 – Мировая экономика

подготовки специалиста


Автор Малышева Г.Ю.


Рекомендована секцией УМС Одобрено на заседании

Математические и кафедры «Математическая

статистические методы экономика и эконометрика»

в экономике


Председатель А.С. Шведов Зав. Кафедрой Г.Г. Канторович


«____»_______________2006 г. «__13__»____января_____2006 г.


Утверждена УС факультета Мировой экономики


Н.С. Карпова


«____»_______________2006 г.


Москва, 2006


I. Пояснительная записка.

Автор программы: Малышева Г.Ю.

Курс « Эконометрика» рассчитан на студентов третьего курса факультета Мировая экономика ( 2 - 4 модули).

Материал курса «Эконометрика» предназначен для использования в курсах, связанных с количественным анализом реальных экономических данных, таких как, прикладная микро- и макроэкономика, маркетинг и других. Этот материал может быть также использован в спецкурсах по теории случайных процессов, математическим моделям в экономике, статистическому прогнозированию, управлению рисками, вероятностным моделям в финансовой математике, теории принятия решений в условиях неопределенности.


Требования к студентам: курс «Эконометрика» рассчитан на студентов, прослушавших курсы математического анализа, линейной алгебры, экономической статистики, теории вероятностей и математической статистики.

Аннотация: учебный процесс состоит из посещения студентами лекций (36 часов) и семинарских занятий (34 часа) и 92 часа самостоятельной работы.

Формы контроля: Предусмотрена сдача 1 домашнего задания (10%). Основная форма контроля – 2 контрольные работы (по 15 %), экзамен в конце 4 модуля (60%). Итоговая оценка выставляется по 10 бальной шкале.


II. Тематический план

	Тема	Всего часов	Лекции	Семинары	Самостоятельная работа
1	Предмет эконометрики	4	2		2
2	Элементы математической статистики	10	2	2	6
3-4	Нормальное распределение, генеральная совокупность и выборка	12	2	2	8
5-6	Статистическое оценивание и проверка гипотез	13	2	4	7
7-9	Парная линейная регрессия и МНК, коэффициент	19	6	5	8
10-11	Классическая линейная парная регрессия	15	4	4	7
12	Классическая множественная регрессия	19	6	5	8
13	Функциональные преобразования в линейных моделях	11	2	2	7
14	Фиктивные переменные	12	2	2	8
15	Мультиколлинеарность	11	2	2	7
16	Гетероскедастичность	12	2	2	8
17	Автокорреляция	12	2	2	8
18	Выбор лучшей модели	12	2	2	8
	Всего	162	36	34	92

III. Содержание курса


План лекций Литература по теме


1. Предмет эконометрики , рр. 3-9

1.1. Методология эконометрического исследования

1.2. Математическая и эконометрическая модель , с. 26-31.

1.3. Три типа эконометрических данных


2. Элементы математической статистики , рр. 11-19

2.1. Случайные события и случайные величины , с.3-14

2.2. Функция распределения и ее свойства

2.3. Функция плотности и ее свойства , с.19-52

2.4. Функции совместной, маржинальной и условной , с. 18-58

плотности распределения

2.5. Характеристики распределения случайных величин:

математическое ожидание, дисперсия, ковариация,

коэффициент корреляции

6. Свойства математического ожидания и дисперсии
   
7. Условное математическое ожидание
   

2. Нормальное распределение и связанные с ним распределения , рр. 19-21
   

3.1. Нормальное распределение и его свойства , с. 79-85

3.2. - распределение , с. 127-130

3.3. - распределение (распределение Стьюдента) , с. 144-149

3.4. F – распределение (распределение Фишера) , с. 159-162


4. Генеральная совокупность и выборка , с. 121

4.1. Генеральная совокупность и выборка , с. 14-17

4.2. Выборочное распределение и выборочные характеристики:

среднее, дисперсия, ковариация, корреляция


5. Статистическое оценивание , рр. 23-28

5.1. Точечные оценки и их свойства: линейность, несмещенность,

эффективность, состоятельность , с.14-28

2. Свойства выборочных характеристик как точечных оценок
   
3. Интервальные оценки. Доверительные интервалы для
   

математического ожидания и дисперсии в случае нормальной

генеральной совокупности , с. 538-539


6. Статистическое оценивание и проверка статистических гипотез , рр. 28-33

6.1. Прямая и альтернативная гипотеза , с. 98-107

6.2. Критическое множество и решающее правило

6.3. Ошибки I-го и II-го рода. Мощность статистического критерия.

Уровень значимости. Двух- и односторонние критерии

4. Проверка гипотез с помощью таблиц и на основе p-value
   

6. Линейная регрессионная модель в случае одной объясняющей переменной
   

7.1. Модель парной регрессии , рр. 59-65

7.2. Теоретическая и выборочная регрессии , с. 53-55

7.3. Экономическая интерпретация случайной составляющей

7.4. Линейность регрессии по переменным и параметрам

6. Оценивание параметров парной регрессии по методу наименьших квадратов (МНК)
   

8.1. Система нормальных уравнений , рр. 68-75

8.2. Свойства оценок параметров, полученных по МНК , с. 55-64

8.3. Геометрическая интерпретация МНК , с 34-37

6. Коэффициент детерминации в парной регрессии
   

1. Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых , с. 51-54
   

значений зависимой переменной от ее выборочного среднего. , рр. 70-84

Дисперсионный анализ.

2. Коэффициент детерминации, его свойства и геометрическая
   

интерпретация в регрессии со свободным членом.

3. Особенности использования коэффициента детерминации
   

в регрессии без свободного члена.

9. Классическая линейная регрессионная модель с одной , с. 79-88
   

объясняющей переменной

10.1.Предпосылки классической линейной регрессии , с. 39-46

10.2.Особенности теоретической и выборочных регрессий

в центрированных переменных

10.3.Статистические характеристики оценок параметров парной регрессии:

математическое ожидание, дисперсия, ковариация

10.4.Статистические характеристики оценок параметров парной регрессии:

линейность, несмещенность, эффективность в классе линейных и несмещенных

оценок (теорема Гаусса-Маркова с доказательством)

10.5.Несмещенность оценки дисперсии случайной составляющей

9. Предположение о нормальном распределении случайной , с. 46-51
   

составляющей в рамках классической линейной регрессии , рр. 75-88

и его следствия

11.1.Распределение оценок параметров и несмещенной оценки

дисперсии случайной составляющей

11.2.Доверительные интервалы оценок параметров и проверка

гипотез о значимости

11.3.Проверка адекватности регрессии

11.4.Прогнозирование по регрессионной модели и его точность

9. Классическая нормальная множественная регрессионная модель , рр.129-140,
   

12.1.Запись множественной линейной регрессии в скалярной и рр. 154-159

в матричной формах , с. 67-78

12.2.Матричная запись вектора оценок параметров, полученных по МНК

12.3.Ковариационная матрица вектора оценок параметров регрессии

12.4. Статистические свойства оценок параметров множественной регрессии:

линейность, несмещенность, эффективность, состоятельность

12.5.Проверка значимости коэффициентов (t-тест) и адекватности регрессии

(F-тест)

12.6.Коэффициент множественной детерминации, скорректированный на число

степеней свободы , рр. 164-168

12.7.Проверка гипотез о наличии линейных соотношений между параметрами

теоретической регрессии с помощью F-статистики


13.Функциональные преобразования в линейной регрессионной модели ,рр.94-99

13.1. Лог-линейная регрессия, как модель с постоянной эластичностью.

Оценка параметров производственной функции Кобба-Дугласа , с. 129-133

13.2.Модель с постоянными темпами роста (полулогарифмическая модель)

13.3.Проблема выбора модели (тест Кокса-Бокса и преобразование Зарембки)


14. Использование качественных объясняющих переменных , рр.301-313

14.1. Фиктивные (dummy) переменные в множественной линейной регрессии

14.2. Сравнение двух регрессии с помощью фиктивных переменных

и теста Чоу (Chow) , рр.168-175

14.3.Анализ сезонности с помощью фиктивных переменных


15. Мультиколлинеарность данных , рр.267-281

15.1. Идеальная и практическая мультиколлинеарность

15.2. Признаки наличия мультиколлинеарности и ее диагностика

15.3. Методы борьбы с мультиколлинеарностью


16. Гетероскедастичность , рр.199-212

16.1. Нарушение гипотезы о гомоскедастичности и последствия

гетероскедастичности

16.2. Экономическая интерпретация гетероскедастичности

16.3. Диагностика гетероскедастичности

16.4. Методы борьбы с гетероскедастичностью


17. Автокорреляция случайной составляющей , рр. 227-247

17.1. Экономическая интерпретация автокорреляции

17.2. Авторегрессионная схема первого порядка

17.3. Диагностика автокорреляции

17.4. Методы борьбы с автокорреляцией


18. Проблема выбора лучшей модели , с.165-182

18.1.Ошибки спецификации модели: излишняя переменная, пропущенная переменная

18.2. Диагностика ошибок спецификации: RESET тест Рамсея, , рр. 246-251

статистика Дарбина-Уотсона

IV. Литература


Базовый учебник


1. Maddala, G.S. (2001). Introduction to Econometrics (3th ed.). New York: John Wiley & Sons


Дополнительная литература


2. Доугерти, К. (2001). Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, Экономический факультет МГУ


3. Колемаев В.А., Калинина В.Н. (2003). Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА


4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий, А.А. (2004). Эконометрика. Начальный курс.

М.: Дело


5. Шведов А.С. (2005). Теория вероятностей и математическая статистика.

М.: Издательский дом ГУ ВШЭ


Вопросы для оценки качества освоения дисциплины.

1. Перечислите свойства коэффициента детерминации.
   

2. Сформулируйте теорему Гаусса-Маркова в случае парной регрессии.
   

3. Приведите матричную форму записи для МНК-оценок параметров и их ковариационной матрицы для множественной регрессии.
   

4. Дайте геометрическую интерпретацию метода наименьших квадратов в n-мерном пространстве (в случае одной объясняющей переменной).
   

5. Опишите процедуру проверки гипотезы о значимости одного из коэффициентов
   

множественной регрессии.

6. Опишите процедуру проверки гипотезы об адекватности регрессии в целом.
   

7. Объясните, почему с помощью коэффициента детерминации нельзя сравнивать регрессии с разным числом объясняющих переменных. Как в этом случае производиться сравнение?
   

8. Пусть с помощью линейной в логарифмах регрессионной модели производится оценка параметров производственной функции Кобба-Дугласа. Как в этом случае проверить гипотезу о постоянной отдаче от масштаба?
   

9. В каких случаях используется тест Кокса-Бокса и преобразование Зарембки?
   

10. Приведите пример анализа сезонности с помощью фиктивных переменных.
    

11. Перечислите признаки наличия мультиколлинеарности и показатели степени мультиколлинеарности.
    

12. Какие визуальные тесты можно использовать для диагностики гетероскедастичности и автокорреляции?
    

13. Дайте экономическую интерпретацию явлениям гетероскедастичности и автокорреляции исходных данных.
    

14. Как оценивается точность прогнозирования по регрессионной модели?
    

Г.Ю. Малышева