Учебная программа название дисциплины Эконометрика для специальности (ей)/ специализации 061100 Менеджмент организации
| Вид материала | Программа |
- Программа государственной аттестации выпускников по специальности 061100 (080507) «Менеджмент, 582.49kb.
- Учебная программа по дисциплине Математические методы и модели в управлении для специальности, 79.82kb.
- Программа дисциплины «Внутрифирменное планирование» для студентов специальности «Менеджмент, 328.15kb.
- Программа учебной дисциплины «Антикризисное управление» составлена в соответствии, 582.57kb.
- Программа итогового междисциплинарного государственного экзамена по специальности Специальность, 485.53kb.
- Учебная программа курса Владивосток 2003 Министерство образования Российской Федерации, 470.89kb.
- Тематический план учебной дисциплины № Название темы, 151.02kb.
- Рабочая программа дисциплины сд. 10. 04 «прогнозирование конкуренто-способности организации», 670.69kb.
- Рабочая программа дисциплина фандрейзин г по специальности «менеджмент организации», 145.48kb.
- Рабочая программа по элективному курсу для специальности 061100 "Менеджмент организации", 201.55kb.
НЕГОСУДАРСТВЕННАЯ АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ
«ИНСТИТУТ ИНДУСТРИИ МОДЫ»
Факультет управления
Кафедра __________________________________________
УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА
Название дисциплины
Эконометрика
для специальности (ей)/ специализации
061100 Менеджмент организации
Москва 2009 г.
| Программа утверждена на заседании кафедры _____________________ (название кафедры) «_____» ________________ 200 ___ г. | Программа одобрена Научно-методическим советом ИИМ «______» __________________ 200 ___ г. |
| Программа подготовлена: Кандидат технических наук Малицкий М. Ф. фамилия и инициалы автора-составителя) __________ «12» января 2009 г. Эконометрика (название программы) Институт индустрии моды, 2009 г. | |
Программа учебной дисциплины «Эконометрика» составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальности 061100 Менеджмент организации.
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ КУРСА. НОВИЗНА КУРСА
Цель курса:
- получение знаний по эконометрическим методам, необходимым для проверки предлагаемых и выявлении новых эмпирических зависимостей, построения
надежного прогноза в результате научно-исследовательских, проектно-конструкторских и технологических работ.
- овладение практическими навыками в построении эконометрических моделей при изучении экономических явлений и процессов с использованием компьютерных технологий.
Задачи курса:
- изучить принципы количественного анализа реальных экономических процессов и явлений во времени и в пространстве;
- получить знания по эмпирическому выводу экономических зависимостей, закономерностей и законов, действующих в настоящее время;
- научиться строить и использовать эконометрические модели, а также оценивать их параметры для объяснения поведения исследуемых экономических явлений;
- проверять выдвигаемые гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи;
- научиться оценивать и использовать результаты экономического анализа для прогноза и принятия обоснованных экономических решений.
Научная новизна обусловлена выбором предмета изложения: эконометрика как часть информационных систем в экономике. Особенностью курса является применение современных прикладных программных продуктов для анализа и использование реальных статистических данных, активное использование информации из глобальных компьютерных сетей. В России в настоящее время ощущается нехватка учебной литературы, в которой раскрываются вопросы эконометрического моделирования экономических процессов и определения оценок их состояния и развития.
2. МЕСТО КУРСА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ
Для изучения данного курса студенты должны владеть следующими навыками: уметь работать в среде операционных систем Win; иметь навыки работы с приложениями MS Office; уметь работать с глобальными и локальными сетями; иметь навыки работы с поисковыми системами; владеть базовыми математическими и статистическими навыками. Кроме того, следует усвоить знания из ряда корреспондирующих дисциплин: информатика; финансы и кредит; статистика; экономика предприятия; макроэкономика; микроэкономика; экономика – компьютерное моделирование; финансовая математика; экономическая теория.
Длительность учебного курса составляет 52 часов аудиторных занятий, 50 часов самостоятельной работы. Курс читается в течение одного семестра.
Принятые в настоящей программе состав и последовательность рассмотрения учебного материала позволяет получить целостное представление об эконометрике ее месте в развитии современной экономики.
3. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ КУРСА
В результате изучения дисциплины студент:
должен знать:
- элементы и основные составляющие современное понятие математической статистики;
- основные методологические подходы и приемы изучения экономических процессов;
- методы статистического анализа;
- степень и характер влияния отдельных факторов на экономические показатели.
должен уметь:
- применять общие и специальные методы экономических и статистических расчетов,
- владеть методикой сбора, обработки экономической информации и прогнозировать состояние и развитие экономических процессов.
должен иметь представление о:
- основных статистических инструментах, методах и способах их обработки и реализации.
СОДЕРЖАНИЕ КУРСА
ТЕМА 1. ПРЕДМЕТ КУРСА «ЭКОНОМЕТРИКА». ЦЕЛЬ, ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ЕГО ИЗУЧЕНИИ
Лекция 1.
Предмет и задачи курса. Место курса «Эконометрика» в системе изучаемых дисциплин. Краткая характеристика и логика построения и состава курса, основные рассматриваемые вопросы. Форма контроля освоения курса и приобретения знаний.
История создания и развития эконометрики. Основные понятия и особенности эконометрического метода. Связь эконометрики с другими дисциплинами. Методы исследования эконометрики и принципы их использования. Простейшие модели и этапы построения и сопровождения эконометрических исследований. Обзор основных возможностей пакетов MS Excel и Maple для проведения эконометрических расчетов.
Практические занятия
Теоретическая характеристика дисциплины «Эконометрика», знакомство с ее предметом изучения и методами исследования. Решение практических задач, связанных со способами представления и обработки экономических данных, построением статистических таблиц, диаграмм и графиков. Освоение основных финансовых и статистических функций MS Excel. Построение рядов статистических данных, таблиц и графиков в Maple и MS Excel.
ТЕМА 2. ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, ОСНОВНЫЕ ЕГО КАТЕГОРИИ И ПОНЯТИЯ.
Лекция 2.
Понятие события и случайных величин. Числовые характеристики дискретных и непрерывных случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, способы их оценок. Требования несмещенности, эффективности и состоятельности при характеристике числовых оценок случайных величин. Ковариация, механизм и правила ее расчета. Виды выборочной дисперсии, правила ее расчета. Механизм проведения дисперсионного анализа. Эмпирический коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. Понятие корреляции. Типы связей. Характеристика и методика расчета парных, частных коэффициентов корреляции и коэффициента множественной корреляции.
Семинар.
Решение задач по определению числовых характеристик случайных величин, их оценок; проведение дисперсионного анализа; расчет ковариации и коэффициентов корреляции с проверкой их на значимость на базе применения вычислительной техники: пакеты Maple и MS Excel.
ТЕМА 3. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ПРОБЛЕМЫ ИХ ОЦЕНКИ.
Лекция 3.
Понятие модели, ее экономическая сущность. Пример модели функции потребления. Типы моделей: модели временных рядов (модели тренда и сезонности), регрессионные модели с одним уравнением (линейные и нелинейные), системы одновременных уравнений (пример модели спроса и предложения). Понятие эндогенных и экзогенных переменных. Структурные и приведенные формы моделей (пример модели формирования дохода). Спецификация модели. Процедура пошагового отбора переменных в исследуемую модель. Идентифицируемость модели.
Семинар – сам.работа.
Решение задач, связанных с построением простых моделей, с их экономической интерпретацией Практическое исследование структурных и приведенных форм моделей с составлением комментариев к полученным результатам. Определение и экономическая интерпретация основных параметров различных типов моделей с применением вычислительной техники: пакеты Maple и MS Excel.
ТЕМА 4. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОСТРОЕНИЯ ДВУМЕРНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ.
Лекция 4.
Модель парной линейной регрессии. Построение парной линейной регрессии методом наименьших квадратов. Качество оценивания модели парной регрессии. Свойства, экономическая интерпретация и оценка параметров линейного уравнения регрессии. Проверка гипотез о значимости регрессионной модели и проверка значимости ее параметров. Оценка значимости коэффициента корреляции. Критерии Стьюдента и Фишера. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Построение доверительных интервалов для прогнозируемых значений. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии. Средняя ошибка аппроксимации. Нелинейная регрессия. Схема применения метода наименьших квадратов в нелинейных моделях. Системы нормальных уравнений для нелинейных моделей. Корреляция для нелинейной регрессии.
Семинар– сам.работа.
Решение задач по выводу уравнения парной линейной регрессии и построению нелинейных регрессионных моделей средствами MS Excel с помощью встроенных функций. Расчет и экономическое обоснование параметров уравнения регрессии, с проверкой их гипотез на значимость. Установление доверительных интервалов прогноза по выведенному линейному уравнению регрессии и расчет стандартных ошибок коэффициентов регрессии.
ТЕМА 5. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МНОГОМЕРНОЙ РЕГРЕССИИ.
Лекция 5.
Модель множественной регрессии. Спецификация переменных в моделях множественной регрессии. Процедура пошагового отбора переменных. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Матрица парных корреляций. Понятие мультиколлинеарности. Выбор формы уравнения множественной регрессии. Частные уравнения регрессии. Свойства, экономическая интерпретация и оценка коэффициентов уравнения множественной регрессии. Определение оценки надежности результатов множественной регрессии и корреляции. Проверка общего качества уравнения регрессии и выполнимости предпосылок метода наименьших квадратов. Статистика Дарбина-Уотсона. Понятие гетероскедастичности и автокорреляции. Стохастические и инструментальные переменные. Характеристика ошибок измерения. Фиктивные переменные во множественной регрессии. Нелинейные модели множественной регрессии. Прогнозирование в моделях множественной регрессии.
Семинар– сам.работа.
Решение задач по построению моделей множественной регрессии с выводом их уравнений средствами MS Excel с помощью встроенных функций. Расчет и экономическое обоснование параметров уравнения множественной регрессии, с проверкой их гипотез на значимость для характеристики оценки надежности полученных результатов. Расчет прогнозируемых значений в моделях множественной регрессии.
ТЕМА 6. МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ.
Лекция 6.
Понятие и экономическая сущность оценки параметров эконометрических моделей. Оценка методом наименьших квадратов. Предпосылки применения метода наименьших квадратов. Двухшаговый, трехшаговый и косвенный методы наименьших квадратов, условия их применения и алгоритмы их реализации. Вычисление коэффициентов структурной формы модели через коэффициенты приведенной формы модели. Оценка параметров модели методом максимального правдоподобия и методом инструментальных переменных. Характеристика итеративных методов оценивания: метод неподвижной точки, релаксационные и рекурсивные методы.
Семинар– сам.работа.
Решение задач по определению оценок параметров уравнения регрессии с применением двухшагового, трехшагового и косвенного методов наименьших квадратов на базе использования средств MS Excel с помощью встроенных функций, с полным экономическим обоснованием данных оценок и проверкой их на сверхидентифицируемость.
ТЕМА 7. СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ.
Лекция 7.
Определение, сущность и необходимость использования модели, задаваемой системой одновременных эконометрических уравнений. Составляющие систем уравнений. Классификация переменных системы одновременных уравнений. Проблемы спецификации и идентификации между структурной и приведенной формами модели. Необходимое и достаточное условие идентификации. Определение оценки систем одновременных уравнений. Основные направления прикладного использования систем одновременных уравнений.
Семинар– сам.работа.
Решение задач по построению модели, задаваемой системой одновременных уравнений и расчету параметров данной системы с их экономической интерпретацией и проверкой выдвигаемой гипотезы на значимость с применением вычислительной техники: пакеты Maple и MS Excel. Моделирование основных макроэкономических показателей, представленных системой уравнений в структурной и приведенной формах.
ТЕМА 8. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.
Лекция 8.
Временной ряд и его основные элементы. Определение тренда. Моделирование тенденции временного ряда. Линейные стационарные и нестационарные модели и их идентификация. Экстраполяция и прогнозирование. Определение оценки параметров моделирования динамических процессов: распределение Койка, частичные корректировки, адаптивные ожидания, гипотеза Фридмена, распределительные Лаги Алмон, рациональные ожидания, предсказания, метод Бокса-Дженкинса, тесты на устойчивость (тест Чоу, F-тест на стабильность коэффициентов, оценка качества прогнозов, Коэффициент Тейла). Модели сезонных временных рядов. Общая процедура выделения трендовой и сезонной составляющей в аддитивных и мультипликативных моделях. Использование скользящего среднего за год и центрирования данных. Расчет средних значений сезонной компоненты в аддитивной модели. Коррекция сезонной компоненты. Прогнозирование по аддитивной модели с помощью метода наименьших квадратов. Расчет ошибок. Спектральный и гармонический анализ. Новые направления в анализе многомерных временных рядов.
Семинар– сам.работа.
Решение задач по оценке параметров моделирования временного ряда методам его выравнивания, расчету тренда и сезонной компоненты в аддитивной модели. Проведение моделирования динамического процесса и определение его прогноза на основе статистических данных, характеризующих те или иные показатели развития страны с применением вычислительной техники: пакеты Maple и MS Excel.
ТЕМА 9. ПРИКЛАДНОЙ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.
Лекция 9.
Принципы сравнительного анализа различных макроэкономических моделей. Оценка функции потребления. Оценка производственных функций. Оценка макромодели Клейна. Оценка модели инфляции. Оценка функции чистого экспорта. Оценка модели краткосрочного макроэкономического развития на примере США (модель IS-LM).Оценка модели фирмы.
Семинар– сам.работа.
Решение задач по составлению моделей и определению оценок функций потребления, спросу и предложения, распределения доходов населения, производства материальных благ и услуг и т.п. на основе данных государственной статистики с применением вычислительной техники: пакеты Maple и MS Excel.
ТЕМА 10. ПРИКЛАДНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМЕТРИКИ.
Лекция 10.
Понятие, сущность и механизм проведения многомерного статистического анализа. Дискриминантный и факторный анализ, условия их применения и суть. Решение задач измерений в экономике с помощью методов имитационного моделирования. Метод Монте-Карло при исследовании дискретных моделей: определение параметров модели; получение информации; моделирование; оценка надежности; интерпретация результата. Метод межотраслевого баланса В.В.Леонтьева. Модель межотраслевого баланса В.В.Леонтьева. Условие Хаукинса-Саймона. Матрица прямых и косвенных затрат. Вычисление вектора валового выпуска отраслей. Применение модели межотраслевого баланса В.В.Леонтьева на уровне предприятия, региона и страны в целом.
Семинар– сам.работа.
Решение практических задач на базе применения многомерного статистического анализа, дискриминантного анализа и факторного анализа с применением вычислительной техники: пакеты Maple и MS Excel. Решение задач с помощью методов имитационного моделирования и метода межотраслевого баланса В.В.Леонтьева.
7. ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА РЕФЕРАТОВ.
1) Роль и значение эконометрики в изучении социально-экономических процессов.
2) История возникновения эконометрики.
3) Взаимосвязь эконометрики с другими науками.
4) Особенности эконометрического метода.
5) Методы эконометрики.
6) Измерения в экономике.
7) Роль числовых характеристик случайных величин в экономическом анализе.
8) Функциональные и стохастические связи.
9) Дисперсионный анализ и его роль в исследовании взаимосвязей и взаимозависимостей социально-экономических явлений и процессов.
10) Корреляция, ее место в экономическом анализе.
11) Виды корреляции, их экономическая интерпретация и примеры их расчетов.
12) Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.
13) Роль и значение моделирования в экономическом анализе.
14) Эконометрические модели, их практическое применение.
15) Типы и формы моделей.
16) Характеристика спецификации модели и практическое ее обоснование.
17) Модель линейной регрессии, смысл и оценка ее параметров.
18) Использование методов оценивания параметров моделей в эконометрическом анализе.
19) Оценка экономических структур.
20) Практическое и экономическое обоснование критериев оценок.
21) Особенности моделирования производственных процессов и характеристика их оценок.
22) Модели нелинейной регрессии и область их применения.
23) Практическое применение моделей множественной регрессии.
24) Изучение регрессионной связи показателей коммерческой деятельности.
25) Эконометрический регрессионный анализ макроэкономических моделей.
26) Однофакторный дисперсионный анализ деятельности фирмы.
27) Многофакторный дисперсионный анализ деятельности фирмы.
28) Моделирование динамических процессов.
29) Вопросы и механизм прогнозирования экономических показателей.
30) Практическое применение моделей тренда в эконометрическом анализе.
31) Практика применения моделей сезонных временных рядов и механизм расчета их параметров.
32) Спектральный анализ, область его применения.
33) Модель функции потребления и оценка ее параметров.
34) Модель функции спроса и предложения.
35) Оценка модели инфляции.
36) Оценка модели фирмы.
37) Использование методов выравнивания динамических процессов в эконометрическом анализе.
38) Системы одновременных эконометрических уравнений, область их использования и применения.
39) Модель межотраслевого баланса В.В.Леонтьева, область применения и механизм построения
40) Практический анализ временных рядов: изучение основной тенденции развития.
41) Оценка факторного анализа и планирования эксперимента.
42) Методы оценок состояния и развития экономических процессов.
8. ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ К ЗАЧЕТУ.
1) Что представляет собой эконометрика?
2) Что является предметом и объектом изучения эконометрики?
3) В чем заключаются особенности эконометрики?
4) Что понимается под событием? Привести примеры случайных событий.
5) Что такое случайная величина?
6) Какие виды случайных величин известны?
7) Приведите примеры дискретных и непрерывных СВ в экономике.
8) Основные числовые характеристики случайных величин.
9) Что такое функция распределения СВ?
10) Понятие математического ожидания, правила ее расчета.
11) Понятие дисперсии, правила ее расчета.
12) Понятие среднего квадратического отклонения, ее экономическая сущность.
13) Что представляет собой способ оценивания и значение оценки?
14) Характеристика требований оцениваемых параметров: несмещенность, эффективность и состоятельность.
15) Ковариация, правила ее расчета и механизм определения.
16) Правило сложения дисперсии.
17) Сущность и механизм проведения дисперсионного анализа.
18) Эмпирическое корреляционное отношение.
19) Эмпирический коэффициент детерминации, его экономическая интерпретация.
20) Что такое корреляция?
21) Функциональные и стохастические типы связей.
22) Коэффициент линейной корреляции, его сущность.
23) Парные коэффициенты корреляции.
24) Частные коэффициенты корреляции.
25) Коэффициент множественной корреляции
26) Проверка на значимость рассчитанных коэффициентов корреляции
27) Понятие модели, ее экономическая сущность.
28) Типы моделей, их краткая характеристика.
29) Модели временных рядов.
30) Регрессионные модели с одним уравнением.
31) Системы одновременных уравнений.
32) Структурные и приведенные формы моделей.
33) Спецификация модели.
34) Идентифицируемость модели.
35) Модель парной линейной регрессии.
36) Построение парной линейной регрессии методом наименьших квадратов.
37) Качество оценивания модели парной регрессии.
38) Свойства, экономическая интерпретация и оценка параметров линейного уравнения регрессии.
39) Проверка гипотез о значимости регрессионной модели и проверка значимости ее параметров.
40) Оценка значимости коэффициента корреляции.
41) Критерии Стьюдента и Фишера.
42) Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.
43) Построение доверительных интервалов для прогнозируемых значений.
44) Стандартные ошибки коэффициентов регрессии.
45) Средняя ошибка аппроксимации.
46) Нелинейная регрессия.
47) Схема применения метода наименьших квадратов в нелинейных моделях.
48) Системы нормальных уравнений для нелинейных моделей.
49) Корреляция для нелинейной регрессии.
50) Модель множественной регрессии.
51) Спецификация переменных в моделях множественной регрессии.
52) Процедура пошагового отбора переменных.
53) Отбор факторов при построении множественной регрессии.
54) Матрица парных корреляций.
55) Понятие мультиколлинеарности.
56) Выбор формы уравнения множественной регрессии.
57) Частные уравнения регрессии.
58) Свойства, экономическая интерпретация и оценка коэффициентов уравнения множественной регрессии.
59) Определение оценки надежности результатов множественной регрессии и корреляции.
60) Проверка общего качества уравнения регрессии и выполнимости предпосылок метода наименьших квадратов. Статистика Дарбина-Уотсона.
61) Понятие гетероскедастичности и автокорреляции.
62) Стохастические и инструментальные переменные.
63) Характеристика ошибок измерения. Фиктивные переменные во множественной регрессии.
64) Нелинейные модели множественной регрессии.
65) Прогнозирование в моделях множественной регрессии.
66) Понятие и экономическая сущность оценки параметров эконометрических моделей.
67) Оценка методом наименьших квадратов.
68) Предпосылки применения метода наименьших квадратов.
69) Двухшаговый метод наименьших квадратов, условия его применения и алгоритм реализации.
70) Трехшаговый метод наименьших квадратов, условия его применения и алгоритм реализации.
71) Косвенный метод наименьших квадратов, условия его применения и алгоритм реализации.
72) Вычисление коэффициентов структурной формы модели через коэффициенты приведенной формы модели.
73) Оценка параметров модели методом максимального правдоподобия.
74) Оценка параметров модели методом инструментальных переменных.
75) Характеристика интерактивных методов оценивания.
76) Метод неподвижной точки.
77) Релаксационные и рекурсивные методы.
78) Определение, сущность и необходимость использования модели, задаваемой системой одновременных эконометрических уравнений.
79) Составляющие систем уравнений.
80) Классификация переменных системы одновременных уравнений.
81) Проблемы спецификации и идентификации между структурной и приведенной формами модели.
82) Необходимое и достаточное условие идентификации.
83) Определение оценки систем одновременных уравнений.
84) Основные направления прикладного использования систем одновременных уравнений.
85) Временной ряд и его основные элементы.
86) Определение тренда.
87) Моделирование тенденции временного ряда.
88) Линейные стационарные и нестационарные модели и их идентификация.
89) Экстраполяция и прогнозирование.
90) Определение оценки параметров моделирования динамических процессов.
91) Модели сезонных временных рядов.
92) Общая процедура выделения трендовой и сезонной составляющей в аддитивных и мультипликативных моделях.
93) Использование скользящего среднего за год и центрирования данных.
94) Расчет средних значений сезонной компоненты в аддитивной модели. Коррекция сезонной компоненты.
95) Прогнозирование по аддитивной модели с помощью метода наименьших квадратов. Расчет ошибок.
96) Спектральный и гармонический анализ.
97) Новые направления в анализе многомерных временных рядов.
98) Принципы сравнительного анализа различных макроэкономических моделей.
99) Оценка функции потребления.
100) Оценка производственных функций.
101) Оценка макромодели Клейна.
102) Оценка модели инфляции.
103) Оценка функции чистого экспорта.
104) Оценка модели краткосрочного макроэкономического развития на примере США (модель IS-LM).
105) Оценка модели фирмы.
106) Понятие, сущность и механизм проведения многомерного статистического анализа.
107) Дискриминантный и факторный анализ, условия их применения и суть.
108) Решение задач измерений в экономике с помощью методов имитационного моделирования.
109) Метод Монте-Карло при исследовании дискретных моделей.
110) Метод межотраслевого баланса В.В.Леонтьева. Модель межотраслевого баланса В.В.Леонтьева.
111) Матрица прямых и косвенных затрат. Вычисление вектора валового выпуска отраслей.
112) Применение модели межотраслевого баланса В.В.Леонтьева на уровне предприятия, региона и страны в целом.
10. РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА (ОСНОВНАЯ, ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ).
Основная литература:
1) Винн Р. и др. Введение в прикладной эконометрический анализ. 1981.
2) Дернер Д. Логика неудач. Стратегическое мышление. 1989-1990.
3) Джонстон Дж. Эконометрические методы. 1980.
4) Доугерти К. Введение в эконометрику. 1997.
5) Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. 1980.
6) Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Вып. 1, 2. 1977.
7) Магнус Я..Р. и др. Эконометрика. Начальный курс. 1997.
8) Маленво Э. Статистические методы в эконометрике. 1975.
9) Пирогов Г. Г. и др. Проблемы структурного оценивания в эконометрии. 1979.
10) Пуарье Д. Эконометрия структурных изменений. 1981.
11) Тинтнер Г. Введение в эконометрию. 1965.
12) Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрике. 1978.
Дополнительная литература:
1) Айвазян С. А. и др. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. 1983.
2) Айвазян С. А. и др. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. 1985.
3) Айвазян С. А. и др. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. 1989.
4) Алиев Т. А. Экспериментальный анализ. 1991.
5) Аллен Р. Математическая экономия. 1963.
6) Бендат Дж. и др. Измерение и анализ случайных процессов. 1974.
7) Бендат Дж. и др. Прикладной и анализ случайных данных. 1989.
8) Бергстром А. Построение и применение экономических моделей. 1970.
9) Бокс Дж. и др. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып.1, 2. 1974.
10) Бородкин Ф. М. Статистическая оценка связей экономических показателей. 1968.
11) Ванинский А.Я. Факторный анализ хозяйственной деятельности. 1987.
12) Ватник П. А. Статистические методы оперативного управления производством. 1978.
13) Волгин Л. Н. Проблема оптимальности в теоретической кибернетике. 1968.
14) Волгин Л. Н. Принцип согласованного оптимума. 1977.
15) Галиуллин А.С. Методы решения обратных задач динамики. 1986.
16) Глинский В.В. и др. Статистический анализ. 1993, 1998.
17) Голенко Д. И. Статистические методы в управлении производством. 1973.
18) Гранберг А. Г. Динамические модели народного хозяйства. 1985.
19) Дернер Д. Логика неудач. Стратегическое мышление. 1989-1990.
20) Дружинин Н.К. Основные математико-статистические методы в экономических исследованиях. 1968.
21) Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. 1988.
22) Жуковская В. М. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. 1976.
23) Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Вып. 1, 2. 1977.
24) Классификация и кластер. 1980.
25) Ланкастер К. Математическая экономика. 1972.
26) Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика. 1997.
27) Леонтьев В.В. Экономическое Эссе. 1990.
28) Лимер Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных. Выбор формы связи. 1983.
29) Литтл Р. Дж. А. и др. Статистический анализ данных с пропусками. 1990.
30) Лоули Д. и др. Факторный анализ как статистический метод. 1967.
31) Макроэкономические модели планирования и прогнозирования. 1970.
32) Мандель И.Д. Кластерный анализ. 1988.
33) Математическая экономика на персональном компьютере. 1991.
34) Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динамических сгущений. 1985.
35) Моделирование глобальных эконометрических процессов
36) Нечаев А. А. Межстрановый анализ структуры экономики. 1988.
37) Песаран М. и др. Динамическая регрессия: теория и алгоритмы. 1984.
38) Райбман Н.С. Что такое идентификация ? 1970.
39) Стоун Р. Методы «затраты-выпуск» и национальные счета. 1964.
40) Тинбэрхэн Я. и др. Математические модели экономического роста. 1967.
41) Трухаев Р.И. Факторный анализ в организационных системах. 1985.
42) Тутубалин В.Н. Теория вероятностей. Ч.2. Научные и методологические замечания. 1972.
43) Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. 1989.
44) Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрике. 1978.
45) Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. 1981.
46) Чесноков С.В. Детерминированный анализ социально-экономических данных. 1982.
47) Швырков В.В. Тайна традиционной статистики Запада. 1998
48) Экономико-статистические исследования промышленного производства. 1969.
Дополнительная литература по курсу для лабораторных работ:
1) Боровиков В.П. и др. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. 1997.
2) Говорухин В.Н. и др. Введение в MAPLE. Математический пакет для всех. 1997.
3) Дьяконов В.П. Справочник по MathCAD PLUS 6.0 PRO. Универсальная система математических расчетов. 1997.
4) Карсберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel. 1997.
5) Курицкий Б. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0 в примерах. 1997
6) Математическая экономика на персональном компьютере. .1991.
7) Мудров А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль. 1992.
8) Николь Н. и др. Excel 5.0. Для профессионалов. 1996.
9) Николь Н. и др. Excel 5.0. Электронные таблицы. 1996.
10) Потёмкин В.Г. MATLAB. Справочное пособие. 1997.
11) Пробитнюк. А Excel 7.0 для Windows 95 в бюро. 1996.
12) Тюрин Ю.Н. и др. Статистический анализ данных на компьютере. 1998.