Geum.ru

Рабочая программа Для студентов, обучающихся по направлениям 080100. 62 «Экономика»

Вид материалаРабочая программа

Содержание


010400.62 «Прикладная математика и информатика» (профиль «Математическое и информационное обеспечение
Федеральное государственное образовательное учреждение
В. А. Бывшев
профили: «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Налоги и налогообложение», «Мировая экономика»)
230700.62 «Прикладная информатика»
Цели и задачи дисциплины
Задачи дисциплины «Эконометрика»
Место дисциплины в структуре ООП
Требования к результатам освоения дисциплины
Объем дисциплины и виды учебной работы
Вид учебной работы
Содержание дисциплины
3. Отражение в модели влияния неучтённых факторов
4. Схема построения эконометрических моделей
5. Линейная модель множественной регрессии
6. Необходимые сведения из теории вероятностей
7. Необходимые сведения из математической статистики
8. Оптимальные статистические процедуры оценивания линейных моделей множественной регрессии
9. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова
10. Характеристики и модели временных рядов
...
Полное содержание
Подобный материал:

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Финансовая академия при Правительстве Российской федерации»

______________________________________________________


Кафедра «Математическое моделирование экономических процессов»




В. А. Бывшев



ЭКОНОМЕТРИКА

Рабочая программа

Для студентов, обучающихся по направлениям

080100.62 «Экономика»

(профили: «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Налоги и налогообложение», «Мировая экономика»),

010400.62 «Прикладная математика и информатика»

(профиль «Математическое и информационное обеспечение

экономической деятельности»),

230700.62 «Прикладная информатика»

Москва 2010


УДК 330.43(078) 116399

ББК 65в641

Б95


Бывшев ВА. Эконометрика: Рабочая программа.

Для студентов, обучающихся по направлениям 080100.62 «Экономика», 010400.62 «Прикладная математика и информатика», 230700.62 «Прикладная информатика». — М.: Финансовая академия при Правительстве РФ, кафедра «Математическое моделирование экономических процессов, 2010. — 30 с.



Рецензенты: Л. Г. Лабскер, к.ф.-м.н., профессор.

Ю.М. Никитин, к.т.н., профессор

В рабочей программе по эконометрике указаны цели и задачи дисциплины, определено её место в структуре ООП. Кроме того, сформулированы требования к результатам освоения дисциплины, идентифицирован объём дисциплины и виды учебной работы. В программу вошло содержание дисциплины, распределённое по разделам, а также отмечены междисциплинарные связи с последующими дисциплинами. В разделе «Практические и семинарские занятия» раскрыта тематика практических занятий. Дана характеристика всех видов самостоятельной работы студентов в процессе изучения дисциплины; сформулированы контрольные вопросы и система оценивания, а также описано учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины «Эконометрика».

Дисциплина «Эконометрика» входит в базовую часть профильного цикла по направлению «Экономика», по направлениям «Прикладная математика и информатика» и «Прикладная информатика» она входит в вариативную часть математического цикла.

Бывшев Виктор Алексеевич

Эконометрика

Рабочая программа


Компьютерный набор Бывшев В.А.

Компьютерная верстка Бывшев В.А.


Формат 60х90/16. Гарнитура Times New Roman

Усл. п.л. 2. Изд. № 10.8 - 2010.

Тираж 50 экз., электронное издание. Заказ №

Отпечатано в Финансовой академии при Правительстве РФ

125468, Ленинградский пр-т, 49


Полное или частичное воспроизведение или размножение каким-либо способом настоящего издания допускается только с письменного разрешения Финансовой академии при Правительстве РФ.

© Финансовый университет при Правительстве РФ, 2010

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Финансовый академия при Правительстве Российской федерации»

Кафедра «Математическое моделирование экономических процессов»

УТВЕРЖДАЮ

Ректор

. _____________М. А. Эскиндаров

«___»_________________2010 г.

В. А. Бывшев

Эконометрика

Рабочая программа




Для студентов, обучающихся по направлениям




080100.62 «Экономика»

(профили: «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Налоги и налогообложение», «Мировая экономика»),

010400.62 «Прикладная математика и информатика»

(профиль «Математическое и информационное обеспечение

экономической деятельности»),

230700.62 «Прикладная информатика»




Рекомендовано Ученым советом факультета

«Математические методы и анализ рисков»

(протокол №_____ от 25 мая 2010 г.)


Одобрено кафедрой

«Математическое моделирование экономических процессов»

(протокол № 14 от 13 мая 2010 г.)


Москва 2010

Содержание


Цели и задачи дисциплины………………………………………………..2

Место дисциплины в структуре ООП…………….………………………3

Требования к результатам освоения дисциплины...…………………......3

Объём дисциплины и виды учебной работы……………………………..5

Содержание дисциплины………………………………...……………......5

Практические занятия…………………………………….….…………...14

Самостоятельная работа………………………………………………….16

Контрольные вопросы и система оценивания.………………………....17

Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины…25

Цели и задачи дисциплины

  • Эконометрика – это прикладная математическая дисциплина, в которой изучаются конкретные количественные отношения экономических объектов и процессов. Примером такого объекта является вся экономика России на принятом отрезке времени.
  • Цель изучения дисциплины «Эконометрика» состоит в приобретении теоретических знаний и формировании практических навыков в разработке регрессионных моделей финансово-экономических объектов, достаточных для освоения соответствующих разделов всех специальных и прикладных дисциплин учебных программ.
  • Задачи, которые предстоит решать в процессе изучения дисциплины «Эконометрика», обусловлены её основной проблемой. Эта проблема заключается в раскрытии конкретных количественных взаимосвязей экономических объектов и процессов. Что же служит причиной выявления таких взаимосвязей? Необходимость прогнозирования искомых, но недоступных для наблюдения количественных характеристик изучаемого объекта или процесса по известным значениям каких-то других количественных характеристик данного объекта или процесса!
    Задачи дисциплины «Эконометрика»

1) Изучение принципов описания любых финансово-экономических объектов языком математических моделей со случайными возмущениями;

2) приобретение навыков подготовки статистической информации, предназначенной для построения эконометрических моделей;

3) освоение методов оценивания эконометрических моделей;

4) овладение процедурами прогнозирования по эконометрическим моделям искомых характеристик изучаемых объектов и процессов;

5) постижение методики проверки адекватности оценённых эконометрических моделей.

Место дисциплины в структуре ООП


Дисциплина «Эконометрика» является базовой дисциплиной профессионального цикла дисциплин Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) по направлению «Экономика» (бакалавриат) и вариативной дисциплиной по направлениям «Прикладная математика и информатика» (бакалавриат) и «Прикладная информатика» (бакалавриат).
Дисциплина «Эконометрика» базируется на знаниях, приобретаемых в рамках дисциплин «Экономика» «Математический анализ», Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика», которые студенты изучают на 1 курсе в течение 1 и 2 семестров.

Дисциплина «Эконометрика» является общим теоретическим и методологическим основанием для всех экономико-математических дисциплин, изучаемых в рамках направлений подготовки бакалавров «Экономика», «Прикладная математика и информатика» и «Прикладная информатика».

Требования к результатам освоения дисциплины


В совокупности с другими дисциплинами математического и профессионального циклов федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) дисциплина «Эконометрика»» обеспечивает формирование следующих профессиональных компетенций бакалавра:
  • способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат (ПК-3);
  • способность в составе научно-исследовательского и производственного коллектива решать задачи профессиональной деятельности (в соответствии с профилем подготовки) (ПК-4);
  • способность на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);
  • способность собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований, необходимые для формирования выводов по соответствующим научным, профессиональным, социальным и этическим проблемам (ПК-7);
  • способность решать задачи производственной и технологической деятельности на профессиональном уровне, включая разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования (ПК-9).

В результате изучения дисциплины «Эконометрика» студент 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,

методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей.

Объем дисциплины и виды учебной работы


Общая трудоёмкость составляет 4 зачётные единицы.

Вид промежуточной аттестации – экзамен.


Вид учебной работы
Часы
Семестры

(триместры, модули)

2

Общая трудоёмкость дисциплины
144
144

Аудиторные занятия
51
51

Лекции (Л)
17
17

Практические занятия (ПЗ)
34
34

Самостоятельная работа
93
93

В семестре
57
57

В сессию
36
36


Содержание дисциплины


Часть 1 – Содержание дисциплины

1. Эконометрика, её задача и метод
  1. Эконометрика, её задача и метод.
  2. Первый принцип спецификации эконометрических моделей и экономическая теория.
  3. Второй принцип спецификации эконометрических моделей и алгебра.

2. Отражение в модели фактора времени
  1. Отражение в модели фактора времени.
  2. Спецификация простейших моделей временных рядов
  3. Спецификация динамических моделей из одновременных уравнений.

3. Отражение в модели влияния неучтённых факторов
  1. Отражение в модели влияния на объясняемые переменные неучтённых факторов и теория вероятностей.
  2. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

4. Схема построения эконометрических моделей
  1. Спецификация модели.
  2. Сбор статистической информации.
  3. Оценивание модели.
  4. Проверка адекватности оценённой модели.

5. Линейная модель множественной регрессии
  1. Линейная модель множественной регрессии.
  2. Порядок оценивания линейной модели множественной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) в Excel.

6. Необходимые сведения из теории вероятностей
  1. Случайная переменная и случайный вектор.
  2. Основные количественные характеристики случайной переменной и случайного вектора.
  3. Условный закон распределения, условное математическое ожидание (функция регрессии) как оптимальный прогноз.
  4. Функция регрессии для нормально распределённого случайного вектора; характеристика точности оптимального прогноза.
  5. Частная ковариация и коэффициент корреляции.

7. Необходимые сведения из математической статистики
  1. Понятие статистической процедуры оценивания параметров распределения случайной переменной, требования к оптимальной процедуре.
  2. Метод максимального правдоподобия (ММП).
  3. Основные законы распределения математической статистики.
  4. Статистические гипотезы и процедура их проверки.

8. Оптимальные статистические процедуры оценивания линейных моделей множественной регрессии
  1. Метод максимального правдоподобия (ММП).
  2. Метод наименьших квадратов (МНК).
  3. Взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК).
  4. Обобщённый метод наименьших квадратов (ОМНК).
  5. Свойства оценок МНК.

9. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова
  1. Тест Голдфелда-Квандта гомоскедастичности случайного остатка в линейной модели множественной регрессии.
  2. Тест Дарбина-Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии.

10. Характеристики и модели временных рядов
  1. Характеристики временных рядов: ожидаемое значение, дисперсия, автоковариационная и автокорреляционная функция временного ряда.
  2. Модели стационарных временных рядов, их идентификация.
  3. Оптимальные алгоритмы прогнозирования стационарных временных рядов.
  4. Модели нестационарных временных рядов и их идентификация

11. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.
  1. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичным остатком.
  2. Оценивание линейной регрессионной модели взвешенным методом наименьших квадратов (ВМНК).
  3. Линейные регрессионные модели с автокоррелированным случайным остатком.
  4. Обобщённый метод наименьших квадратов. Оценивание линейной регрессионной модели доступным обобщённым методом наименьших квадратов (ОМНК).

12. Показатели качества регрессии
  1. Коэффициент детерминации линейной модели множественной регрессии
  2. F – Тест качества спецификации линейной модели множественной регрессии.

13. Прогнозирование значений эндогенной переменной линейной модели и проверка её адекватности
  1. Прогнозирование по оценённой линейной модели множественной регрессии с гомоскедастичным неавтокоррелированным остатком.
  2. Прогнозирование по оценённой линейной модели множественной регрессии с гетероскедастичным остатком.
  3. Прогнозирование по оценённой линейной модели множественной регрессии с автокоррелированным остатком.
  4. Проверка адекватности оценённой модели.

14. Нелинейные модели регрессии и линеаризация
  1. Спецификация нелинейных (по параметрам) моделей регрессии.
  2. Линеаризация нелинейных (по параметрам) моделей со стандартными функциями регрессии при помощи операции логарифмирования.
  3. Линеаризация нелинейных (по параметрам) моделей с произвольными гладкими функциями регрессии.

15. Ошибки спецификации эконометрических моделей
  1. Неверный выбор функции регрессии.
  2. Изменение параметров линейной модели множественной регрессии. Тест Чоу.
  3. Пропуск значащей объясняющей переменной в функции регрессии линейной модели.
  4. Включение в функцию регрессии линейной модели незначащей объясняющей переменной.

16. Модели с лаговыми переменными и проблема мультиколлинеарности
  1. Спецификация и оценивание линейных динамических моделей множественной регрессии с лаговыми объясняющими переменными (модели с распределёнными лагами).
  2. Спецификация и оценивание линейных авторегрессионных моделей.
  3. Проблема мультиколлинеарности: симптомы, последствия и методика устранения.

17. Линейные эконометрические модели из одновременных уравнений
  1. Система линейных одновременных уравнений и их идентификация. Идентификация рекурсивных систем одновременных уравнений.
  2. Косвенный метод наименьших квадратов.
  3. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
  4. Трёхшаговый метод наименьших квадратов.


Часть 2 –Междисциплинарные связи разделов и (или) тем дисциплины с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ темы
Наименование

обеспечиваемых (последующих) дисциплин

Экономическая

теория
Финансовый

менеджмент
Рынок ценных бумаг
Статистика

1
*
*
*
*

2
*
*
*
*

3
*
*
*
*

4



*
*
*

5



*
*
*

6
*
*
*



7
*
*
*
*

8
*
*
*
*

9
*
*
*



10
*
*
*
*

11
*
*
*



12



*
*



13



*
*
*

14



*
*
*

15
*
*
*
*

16
*
*
*
*

17
*
*
*
*


Часть 3 – Разделы и темы дисциплины и виды занятий

(учебно-тематический план)



№

темы


Наименование тем
Трудоёмкость в часах



Всего



Аудиторная работа

Внеаудиторная (самостоятельная) работа


Общая

Лекции


Практические занятия

Общая

1.
Эконометрика, её задача и метод. Принципы спецификации эконометрических моделей.
8
3
1
2
5

2.
Спецификация простейших моделей временных рядов и динамических моделей из одновременных уравнений.
8
3
1
2
5

3.
Отражение в модели влияния на объясняемые переменные неучтённых факторов. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
8
3
1
2
5

4.
Схема построения эконометрических моделей.
6
3
1
2
3

5
Линейная модель множественной регрессии. Порядок оценивания линейной модели множественной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) в Excel.
8
3
1
2
5

6
Необходимые сведения из теории вероятностей.
10
3
1
2
7

7
Необходимые сведения из математической статистики.
8
3
1
2
5

8
Оптимальные статистические процедуры оценивания линейных моделей множественной регрессии (метод максимального правдоподобия, МНК и его обобщения). Свойства оценок МНК.
8
3
1
2
5

9
Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова
8
3
1
2
5

10
Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация.
10
3
1
2
7

11
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК). Доступный обобщённый метод наименьших квадратов (ОМНК).
10
3
1
2
7

12
Показатели качества регрессии.
6
3
1
2
3

13
Прогнозирование значений эндогенной переменной и проверка адекватности модели.
6
3
1
2
3

14
Нелинейные модели регрессии и линеаризация.
8
3
1
2
5

15
Ошибки спецификации эконометрических моделей.

10
3
1
2
7

16
Модели с лаговыми переменными и проблема мультиколлинеарности.
10
3
1
2
7

17
Система линейных одновременных уравнений: их идентификация и методы оценивания.
12
3
1
2
9




Итого
144
51
17
34
93

Практические занятия

  1. Эконометрика, её задача и метод. Два принципа спецификации эконометрических моделей и две их формы (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 1, задачи 1 - 3.

Самостоятельная работа: [1], занятие 1, задачи 4- 5.
  1. Отражение в спецификации эконометрической модели фактора времени (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 2, задачи 1- 2.

Самостоятельная работа: [1], занятие 2, задачи 5, 9.
  1. Отражение влияния на эндогенные переменные модели неучтённых факторов(2 часа).

В аудитории: [1], занятие 3, задачи 1- 2.

Самостоятельная работа: [1], занятие 3, задачи 5- 6.
  1. Схема построения эконометрических моделей (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 4, задача 1.

Самостоятельная работа: [1], занятие 4, задачи 2 - 3.
  1. Линейная модель множественной регрессии и порядок оценивания её параметров методом наименьших квадратов в Excel (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 5, задача 1.

Самостоятельная работа: [1], занятие 5, задачи 2 - 5.
  1. Необходимые сведения из теории вероятностей. Расчёт функции регрессии инфляции в стране на номинальную ставку процента. Вычисление парного и частного коэффициента корреляции инфляции и номинальной ставки процента (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 6, задачи 9-10.

Самостоятельная работа: [1], занятие 6, задачи 28-30.
  1. Необходимые сведения из математической статистики (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 7, задачи 1- 2.

Самостоятельная работа: [1], занятие 7, задачи 3, 8.
  1. Оценивание методом наименьших квадратов линейных моделей парной и множественной регрессии. Свойства оценок метода наименьших квадратов (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 8, задачи 1 - 9.

Самостоятельная работа: [1], занятие 8, задачи 9 — 23.
  1. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности и отсутствии автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 9, задачи 1- 4.

Самостоятельная работа: [1], занятие 9, задачи 5 - 8.
  1. Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 10, задачи 1 - 6.

Самостоятельная работа: [1], занятие 10, задачи 7 - 21.
  1. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Взвешенный и обобщённый метод наименьших квадратов (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 11, задачи 1 - 5.

Самостоятельная работа: [1], занятие 11, задачи 6 - 10.
  1. Показатели качества регрессии (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 12, задачи 1-3.

Самостоятельная работа: [1], занятие 12, задачи 4-9.
  1. Прогнозирование значений эндогенной переменой по оценённой линейной модели и проверка её адекватности (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 13, задачи 1-2.

Самостоятельная работа: [1], занятие 13, задачи 3-5.
  1. Нелинейные модели регрессии и линеаризация (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 14, задачи 1 - 2.

Самостоятельная работа: [1], занятие 14, задачи 3 - 10.
  1. Ошибки спецификации эконометрических моделей (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 15, задачи 1 - 2.

Самостоятельная работа: [1], занятие 15, задачи 3 - 8.
  1. Модели с лаговыми переменными и проблема мультиколлинеарности (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 16, задачи 1 – 2.

Самостоятельная работа: [1], занятие 16, задачи 3 -12.
  1. Проблема идентифицируемости и методы оценивания линейных регрессионных моделей из одновременных уравнений (2 часа).

В аудитории: [1], занятие 17, задачи 1 – 4.

Самостоятельная работа: [1], занятие 17, задачи 5 - 21.

Цитируемая литература

  1. Бывшев В.А. Эконометрика: Учебное пособие. – М.: «Финансы и статистика», 2008.

Самостоятельная работа


№
№ раздела учебно - тематического плана
Форма

самостоятельной работы
Часы

1
1 – 17
1. Подготовка домашних заданий согласно плану практических занятий.

2. Подготовка творческого задания в рамках выбранной темы (п.п. 1 – 17 учебно-тематического плана).

3. Подготовка к контрольной работе и экзамену.
93




Итого:
93


Контрольные вопросы и система оценивания

Тематика теоретико-практических работ и творческих домашних заданий
  1. «Построение модели Манделла-Флеменга экономики России и изучение последствий монетарной политики Центрального банка».
  2. «Построение модели Манделла-Флеменга экономики США и изучение последствий фискальной политики».
  3. «Построение параметрической модели Марковица фондового рынка Российской торговой системы и расчёт эффективных портфелей финансовых активов».
  4. «Построение рыночной модели «голубой фишки» Российской торговой системы».


Методические рекомендации по выполнению

теоретико-практической работы и домашнего творческого задания

Теоретико-практическая работа включает в себя следующие элементы:
  1. Титульный лист, на котором а) приводится название кафедры (ММЭП), б) указывается тема теоретико-практической работы, в) даётся полная информация об авторе работы, г) указывается должность, фамилия, имя и отчество преподавателя, проверяющего работу, д) отмечается учебный год.
  2. Оглавление работы.
  3. Содержание работы, которое включает в себя а) постановку задачи, б) методику решения задачи, в) полученные результаты, г) заключение, в котором отражены выводы и даны рекомендации.
  4. Список использованных источников информации.

В теоретико-практической работе по дисциплине «Эконометрика» надлежит построить эконометрическую модель того или иного объекта или процесса. Следовательно, содержание теоретико-практической работы должно быть подчинено схеме построения эконометрических моделей, и включать в себя в качестве отдельных параграфов все этапы данной схемы и, кроме того, направление использования построенной модели. А именно:
  1. Спецификацию модели, в которой математическим языком описаны объективные взаимосвязи экзогенных и эндогенных характеристик изучаемого объекта.
  2. Процесс сбора статистической информации.
  3. Процедуру оценивания соответствующим методом математической статистики параметров описанной модели.
  4. Методику и итоги проверки адекватности оценённой модели.
  5. Извлечение из построенной модели требуемой количественной и качественной информации об изучаемом объекте

    Перечень контрольных вопросов к экзамену (или зачёту)

1. Эконометрика, её задача и метод. Два принципа их спецификации. Типы уравнений в ЭММ: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели).

2. Типы переменных в экономических моделях. Структурная и приведённая форма модели (на примере макромодели).

3. Спецификация и преобразование к приведённой форме динамических моделей. Лаговые и предопределённые переменные динамической модели. Модель Линтнера корректировки уровня дивидендов.

4. Отражение в модели влияния на эндогенные переменные неучтённых факторов. Приведённая форма эконометрической модели. Эконометрическая модель Самуэльсона-Хикса делового цикла экономики.

5. Схема построения эконометрических моделей (на примере эконометрической модели Оукена экономики России).

6. Линейная модель множественной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов в Excel. Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

7. Случайная переменная (дискретная и непрерывная) и закон её распределения.

8. Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и ср. квадратическое отклонение.

9. Нормальный закон распределения случайной переменной.

10. Выборочные значения основных количественных характеристик случайной переменной и их вычисление в Excel.

11. Ковариация, Cov(x,y), и коэффициент корреляции, Cor(x,y), пары случайных переменных (x, y).

12. Выборочные значения (оценки) ковариации и коэффициента корреляции и их вычисление в Excel.

13. Частная ковариация и коэффициент корреляции.

14. Случайный вектор и его основные количественные характеристики. Параметрическая модель Марковица фондового рынка.

15. Условный закон распределения случайной переменной. Условное математическое ожидание (функция регрессии).

16. Свойства операции условного ожидаемого значения случайной переменной.

17. Функция регрессии нормально распределённого случайного вектора.

18. Точность прогноза функцией регрессии.

19. Точность оптимального прогноза для нормально распределённого случайного вектора.

20. Схема Гаусса-Маркова (на примере модели Оукена).

21. Понятие статистической процедуры оценивания параметров эконометрической модели. Линейные статистические процедуры. Требования к наилучшей статистической процедуре: несмещённость и минимальные дисперсии оценок параметров.

22. Понятие статистической гипотезы. Процедура проверки статистической гипотезы.

23. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК (формулировка теоремы Гаусса-Маркова).

24. Система нормальных уравнений и явный вид её решения при оценивании методом наименьших квадратов (МНК) линейной модели парной регрессии (на примере модели Оукена).

25. Ковариационная матрица оценок коэффициентов линейной модели.

26. Тест Голдфелда-Квандта гомоскедастичности случайного возмущения в линейной модели множественной регрессии.

27. Тест Дарбина-Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии.

28. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичным остатком. Оценивание параметров модели взвешенным методом наименьших квадратов.

30. Линейные регрессионные модели с автокоррелированным остатком. Оценивание модели обобщённым методом наименьших квадратов.

31. Показатели качества регрессии: коэффициент детерминации как мерило качества спецификации эконометрической модели (на примере модели Оукена).

32. Связь коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции экзогенной и эндогенной переменных модели (на примере модели Оукена).

33. Показатели качества регрессии: F-тест.

34. Процедура точечного прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной.

35. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной и проверка адекватности оценённой модели.

36. Характеристики временных рядов.

37. Нелинейные модели регрессии и линеаризация (на примере эконометрической модели производства товаров и услуг с функцией Кобба-Дугласа).

38. Модели стационарных временных рядов и их идентификация.

39. Модели нестационарных временных рядов с трендом и сезонной составляющей и их идентификация.

40. Модели нестационарных временных рядов: броуновское движение и экономическое броуновское движение.

41. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в неверном выборе типа функции, играющей роль уравнения регрессии.

42. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей во включении в линейное уравнение регрессии незначимой объясняющей переменной.

43. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в отсутствии в линейном уравнении регрессии значимой объясняющей переменной.

44. Тест Чоу неизменности параметров линейной модели множественной регрессии.

45. Понятие, причина и симптомы мультиколлинеарности (на примере эконометрической модели Кобба-Дугласа с дополнительной объясняющей переменной t как заместителе технологического прогресса).

46. Авторегрессионные модели (на примере модели корректировки уровня сбережений). Стохастические объясняющие переменные. Нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова, возникающее при оценивании методом наименьших квадратов авторегрессионных моделей, и его последствия.

47. Линейные модели с распределёнными лагами.

48. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Необходимое условие идентифицируемости уравнения модели (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов).

49. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Критерий идентифицируемости уравнения модели (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов).

50. Состоятельные и несостоятельные оценки параметров модели (на примере оценок коэффициентов уравнения спроса в простой «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке).

51. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о некоррелированности объясняющих переменных и случайных возмущений как источник несостоятельности мнк-оценок параметров (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов).

52. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Процедура двухшагового метода наименьших квадратов оценивания уравнения модели.

53. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Процедура трёхшагового метода наименьших квадратов оценивания уравнений модели.

54. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Точно идентифицированное и сверхидентифицированное уравнение модели (на примере расширенной «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке).

55. Идентифицируемость рекурсивных систем из одновременных уравнений.

56. Процедура косвенного метода наименьших квадратов оценивания параметров уравнения модели из одновременных уравнений (на примере кейнсианской модели формирования дохода).

Уровень требований и критерии оценок

Текущий контроль осуществляется в ходе учебного процесса и консультирования студентов, по результатам выполнения самостоятельных работ. Основными формами текущего контроля знаний являются:
  • обсуждение вынесенных в планах практических занятий вопросов тем и контрольных вопросов;
  • решение задач, тестов и их обсуждение с точки зрения умения формулировать выводы, вносить рекомендации и принимать адекватные управленческие решения;
  • выполнение контрольных заданий и обсуждение результатов;
  • участие в дискуссии по проблемным темам дисциплины и оценка качества анализа выполненной теоретико-практической работы.


Промежуточная аттестация проводится в форме письменного зачета или экзамена. Итоговая оценка на зачёте выставляется в форме «зачтено/незачтено» и в баллах по 100-балльной шкале. Итоговая оценка на экзамене выставляется в форме «отлично-хорошо-удовлетворительно – неудовлетворительно» и в баллах по 100-балльной шкале.

Оценка по 100-балльной шкале складывается из оценки за выполнение зачетного (или экзаменационного) задания (максимум 80 баллов), оценки за работу в семестре (максимум 10 баллов) и оценки за промежуточную аттестацию (максимум 10 баллов). Итоговая оценка выставляется в зачётную книжку, если набрано более 50 баллов.

Экзаменационный билет или зачетное задание содержит в общей сложности два вопроса и одну задачу. Максимальная оценка за каждый вопрос — 25 баллов, за задачу – 30 баллов.

Оценка за работу в течение семестра выставляется по итогам контрольной работы, домашних заданий и теоретико-практической работы.

Оценка при промежуточной аттестации выставляется по 100-балльной шкале и затем конвертируется в 10-балльную оценку по следующей схеме:

Оценка по 100-балльной шкале Оценка по 10-балльной шкале

ниже 51 балла 0 баллов (не аттестовано);

51 — 55 баллов 1 балл;

56 — 60 баллов 2 балла;

61 — 65 баллов 3 балла;

66 — 70 баллов 4 балла;

71 — 75 баллов 5 баллов;

76 — 80 баллов 6 баллов;

81 — 85 баллов 7 баллов;

86 — 90 баллов 8 баллов;

91 — 95 баллов 9 баллов;

96 — 100 баллов 10 баллов.

Промежуточная аттестационная оценка складывается из оценок за две контрольные (или домашние) работы в течение обучения - максимум 60 баллов, и оценки работы студента в аттестационный период - максимум 40 баллов. При выставлении этой оценки учитывается активность студента во время аудиторных занятий, выполнение им заданий для самостоятельной работы и результаты собеседований по лекционному материалу и материалу практических заданий.

Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
Рекомендуемая литература

а) основная

  1. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Изд. 2 – е. Т. 2 – М.: ЮНИТИ,2001.

2. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учебное пособие. - М.:КомКнига, 2006. – 428 с.

3. Бабешко Л.О. Введение в эконометрическое моделирование: Учебное пособие. - М.: URSS,2006. – 432с

4. Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 847 с.

5. Бывшев В.А. Эконометрика: Учебное пособие.– М.: «Финансы и статистика», 2008

7. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М.,2009. – 418 с.

8. Елисеева И.И. и др. Эконометрика: Учебник.– М.: «Финансы и статистика», 2006.

9. Елисеева И.И. и др. Практикум по конометрике: Учебное пособие.– М.: «Финансы и статистика», 2008.

б) дополнительная:


1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. - М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.: ил.

2. Магнус Я.Р. Эконометрика: Начальный курс: Учебное пособие/ Я.Р.Магнус, П.К. Катышев, А.А.Пересецкий. - М.: Дело, 2005. - 503с.


Программное обеспечение и Интернет ресурсы

1. Электронная таблица EXCEL MS Office.

2. Система STATISTICA в среде Windows.

3. Эконометрический пакет Eviews.

4. Банк Росси (ЦБ): www.cbr.ru.

5. Московская Межбанковская валютная биржа: www.micex.ru.

6. Федеральная служба государственной статистики: www.gks.ru

7. Информационный портал Всемирного банка: http//data.worldbank.org.