Название дисциплины

Вид материала

Документы

Содержание Необходимость дисциплины Методы преподавания Язык преподавания Содержание курса Тема 2. Корреляционно-регрессионный анализ. Парная регрессия Тема 3. Корреляционно-регрессионный анализ. Множественная регрессия Тема 4. Проблемы построения моделей множественной регрессии Тема 5. Фиктивные переменные Тема 6. Модели временных рядов

Подобный материал:

• Образовательная программа 200100 Приборостроение (название образовательной программы), 39.72kb.
• Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код, 267.25kb.
• Программа дисциплины Управление в социальной сфере Для специальности 081100. 68 «Государственное, 199.64kb.
• -, 298.03kb.
• Аннотация рабочей программы учебной дисциплины политическая социология (название дисциплины), 174.5kb.
• Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код, 658.13kb.
• Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код, 791.83kb.
• Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код, 277.09kb.
• Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код, 367.92kb.
• Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код, 375.34kb.

Описание дисциплины:

Название дисциплины: Эконометрика

Код дисциплины: ОПД

Тип дисциплины: теоретическая, практическая


Уровень курса: бакалавриат

Год изучения: 3-ой


Семестр: 5-ый


Число кредитов: 108


Требования к результатам обучения дисциплины и получаемые компетенции: в результате изучения дисциплины студенты осваивают общие теоретические основы эконометрического моделирования, получают практические навыки эконометрического анализа состояния и развития экономических объектов, необходимые в ходе написания курсовых, дипломных работ и на практике

Необходимость дисциплины: обязательная

Аннотация содержания: курс посвящен изучению основ эконометрики и потому может рассматриваться как введение в рассматриваемую дисциплину. Основное внимание уделяется базовым понятиям, построению и корректной интерпретации регрессионных моделей и их использованию на практике. Каждая тема снабжена примерами решения задач, а также задачами для самостоятельной работы.

Методы преподавания: лекции – 2 ч., семинары – 1 ч

Система оценок: балльно-рейтинговая система ¹

х₁ - активная работа на семинаре, посещение, онлайн-опросы – 20 баллов;

х₂ – промежуточная контрольная работа/тест – 20 баллов;

х₃ – домашние задания – 20 балла;

х₄ – творческая работа – 28 баллов;

х₅ – итоговая контрольная работа/тест – 20 баллов;


S max - максимальная сумма баллов – 108 (3 кредита)

S max = x₁+x₂+x₃+x₄+x₅= 20+20+20+20+28=108

Соответствие систем оценок по дисциплине:

Количество кредитов	Оценка	Неудовл.		Удовл.		Хорошо	Отлично
	Оценка ECTS	F(2)	FX (2+)	Е(3)	D(3+)	С (4)	В (5)	А (5+)
	Максимальная сумма баллов
4	108	менее 37	37-54	55-63	64-72	73-90	91-99	100-108

Язык преподавания: русский


Программа курса:

• Основной целью курса является приобретение студентами теоретических знаний и выработка у них практических навыков по эконометрическому анализу основных взаимосвязей и закономерностей как в микро- так и в макроэкономике.
  

Для реализации поставленной цели в процессе преподавания решаются следующие задачи:

• изучение этапов построения эконометрических моделей;
  
• освоение методов построения уравнений множественной регрессии, оценки их параметров и определения качества оценивания;
  
• выявление нарушений предпосылок классической регрессионной модели и освоение методов их устранения;
  
• выработка навыков практического использования усвоенных понятий и методов, в том числе с использованием компьютерных программ.
  

Содержание курса


Тема 1. Предмет и содержание курса

Объект и предмет курса «Эконометрика». Этапы эконометрического исследования. Виды эконометрических моделей и методов, типы данных. Примеры эконометрических моделей.

Тема 2. Корреляционно-регрессионный анализ. Парная регрессия

Сущность корреляционного и регрессионного анализа. Методы оценивания регрессии, свойства выборочных оценок. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов для определения коэффициентов линейного уравнения регрессии. Свойства МНК-оценок. Элементы дисперсионного анализа. Коэффициент детерминации. Статистические тесты для определения качества оценивания уравнения регрессии и значимости коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы.

Интерпретация параметров парной линейной регрессии. Прогнозирование на основе полученных оценок, доверительный интервал для прогноза.

Нелинейные модели регрессии. Методы линеаризации. Примеры использования нелинейных моделей. Интерпретация коэффициентов регрессии для нелинейных моделей.

Функция спроса, использование линейной и нелинейной зависимости для моделирования спроса от дохода. Предельная склонность к потреблению и эластичность.

Тема 3. Корреляционно-регрессионный анализ. Множественная регрессия

Методы построения множественной регрессии. Спецификация модели: отбор факторов, выбор вида уравнения.

Метод наименьших квадратов для множественной регрессии. Статистические тесты для определения качества оценивания, односторонние и двухсторонние тесты для определения коэффициентов регрессии. Сравнение моделей с разным количеством факторов.

Нелинейные модели множественной регрессии. Производственная функция Кобба-Дугласа

Тема 4. Проблемы построения моделей множественной регрессии

Проблема включения лишних факторов и невключения существенных факторов. Использование замещающей переменной.

Проблема мультиколлинеарности в модели множественной регрессии.

Проблема гетероскедастичности в моделях регрессии.

Тема 5. Фиктивные переменные

Использование фиктивный переменных для моделирования зависимостей от качественных признаков. Виды моделей, интерпретация коэффициентов при фиктивных переменных для различных моделей.

Моделирование сезонных колебаний.

Использование нескольких наборов фиктивных переменных.

Тема 6. Модели временных рядов

Особенности моделирования временных рядов. Модели тренда. Сезонные колебания. Проблема автокорреляции, тест Дарбина-Уатсона. Методы устранения автокорреляции.


Литература

Основная

1. Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику: Учебник для вузов: Пер. с англ..- 2-е изд..- М.: ИНФРА-М, 2004.- 432 с.: ил..-(Университетский учебник)
   
2. Елисеева Ирина Ильинична.
   Эконометрика: Учебник для вузов/ Под ред. И.И.Елисеевой.- 2-е изд., перераб. и доп..- М.: Финансы и статистика, 2005.- 576 с.: ил.
   Елисеева Ирина Ильинична.
   
3. Практикум по эконометрике: Учебное пособие/ Под ред. И.И.Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2003.- 192 с.: ил.
   
4. Носко В.П. Эконометрика. Элементарные методы и введение в регрессионный анализ временных рядов.- М.: ИЭПП, 2004.- 501 с.с.
   

Дополнительная

5. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А Эконометрика: Начальный курс.-М.: «Дело», 2005.-503 с.
   
6. Катышев Павел Константинович. Сборник задач к начальному курсу эконометрики.- М.: Дело, 1999.- 72
   
7. Просветов Г.И.    Эконометрика: задачи и решения: Учебно-методическое пособие.- М.: Изд-во РДЛ, 2004.- 104 с.
   
8. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. – М.: Дело. - 2003. – 520 с.
   
9. Экономико-математический энциклопедический словарь / Гл. ред. В.И. Данилов-Данильян. – М.: ИНФРА-М, 2003. - 688 с.
   
10. ссылка скрыта
    
11. .rudn.ru
    

ФОРМЫ КОНТРОЛЯ

1. Текущий контроль с использование учебного портала ссылка скрыта
   
2. Контрольная работа после изучения тем 1-3 и в конце курса.
   
3. Зачетная работа, включающая теоретические вопросы и индивидуальные задачи для каждого студента.
   

Программа составлена Балашовой С.А..- к.ф.-м.н., доцент, кафедра экономико-математического моделирования экономического факультета.