Программа по дисциплине эконометрика для студентов 3 курса дневного отделения факультета внешнеторгового менеджмента

Вид материала

Содержание

Рецензент программы
1. Организационно-методический раздел.
2. Распределение учебных часов по дисциплине
3. Оценка успеваемости студентов (на основе балльно-рейтинговой системы).
4. Содержание дисциплины.
5. Перечень вопросов к экзамену.
6. Литература по дисциплине

Подобный материал:

Всероссийская академия внешней торговли

Кафедра информатики и математики

«Утверждаю»

Проректор по учебной работе

______________ А.А. Вологдин

« » _________________2010 г.

Программа по дисциплине

ЭКОНОМЕТРИКА

для студентов 3 курса дневного отделения

факультета внешнеторгового менеджмента

направление 080500.65 «Менеджмент»

Обсуждена и рекомендована

к утверждению на заседании кафедры.

Протокол № от « 26 » августа 2009 г.

Москва, 2010

Разработчики программы: д.т.н., проф. Бауман Е.В.

к.т.н., проф. Спиридонова Т.А.

^ Рецензент программы: к.ф.-м.н., с.н.с ИПУ РАН Кузнецов Е.Н.

Оглавление 3

1. Организационно-методический раздел. 4

2. Распределение учебных часов по дисциплине: 6

3. Оценка успеваемости студентов (на основе балльно-рейтинговой системы). 7

4. Содержание дисциплины. 7

5. Перечень вопросов к экзамену. 10

6. Литература по дисциплине 13

1. Организационно-методический раздел.

Настоящая учебная программа предназначена для проведения занятий по дисциплине «Эконометрика» для студентов третьего курса дневного отделения факультета внешнеторгового менеджмента.

Программа дисциплины «Эконометрика» разработана в соответствии с Государственным стандартом образования РФ (ЕН. Общие математические и естественнонаучные дисциплины. Раздел ЕН.Ф.01. Математика – и ОПД. Общепрофессиональные дисциплины. Раздел ОПД.Ф.03. Эконометрика).

Цель преподавания дисциплины «Эконометрика»:

- получение базовых знаний и навыков эконометрического анализа;

- обучение основным методам обработки и анализа эмпирических данных;

- формирование способностей к логическому и алгоритмическому мышлению.

В результате изучения данной дисциплины студент должен:

иметь представление:

-об истории и перспективах развития изучаемых разделов эконометрики;

знать:

основные понятия, теоремы, задачи и методы эконометрического моделирования.

уметь:

создавать математические модели процессов и явлений социально-экономического характера; применять эконометрическое моделирование при решении практических задач с использованием современного эконометрического программного обеспечения.

При изучении данной дисциплины применяются различные формы учебных занятий: лекции, семинары и практические занятия, самостоятельная работа.

На лекциях по эконометрике излагаются наиболее сложные вопросы содержания дисциплины, проводится анализ основных понятий и методов. Чтение лекций сопровождается рассмотрением примеров, как правило, социально-экономического характера.

На практических занятиях студенты овладевают основными методами и приемами решения задач эконометрического моделирования, а также получают разъяснения теоретических положений дисциплины.

При проведении практических занятий должное внимание надо уделять:

развитию аналитических и вычислительных навыков;
привитию навыков составления и анализа эконометрических моделей;
выработке навыков отбора данных, необходимых для решения эконометрических задач;
выбору метода эконометрического исследования;
доведению задач до практически приемлемого результата;
осуществлению проверки справедливости положений экономической теории.

Для усвоения предмета самостоятельная работа студентов является определяющей. Эта работа состоит из непрерывной работы по самостоятельному изучению отдельных тем и разделов и предусматривает выполнение контрольных заданий и написание предметно-аналитической справки по многомерному регрессионному анализу.

Результативность самостоятельной работы студентов обеспечивается системой контроля, которая включает опрос студентов на практических занятиях, домашние работы, контрольные работы, семинары, выполнение предметно-аналитической справки.

Общий объем дисциплины составляет 100 часов, из которых 54 часа отводятся на аудиторные занятия под руководством преподавателя.

Дисциплина «Эконометрика» изучается в шестом семестре.
^

2. Распределение учебных часов по дисциплине:

№ темы	Наименование темы	количество часов
		всего	из них по видам учебной работы
		всего	лекции	практич занятия	самост работа
1	Введение в эконометрику. Повторение основ теории вероятностей и математической статистики.	10	2	2	6
2	Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов (МНК). Точность и надежность модели.	14	4	4	6
3	Множественная линейная регрессия. Теорема Гаусса-Маркова. Проверка гипотез.	14	4	4	6
4	Множественная линейная регрессия. Спецификация модели. Тест Чоу. Фиктивные переменные.	12	2	4	6
5	Множественная линейная регрессия. Спецификация модели. Нелинейная регрессия.	12	2	4	6
6	Множественная линейная регрессия. Мультиколлинеарность.	10	2	2	6
7	Множественная линейная регрессия. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность: суть, последствия, обнаружение. Корреляция во времени. Автокорреляция.	18	6	6	6
8	Введение в анализ временных рядов.	10	2	4	4
Итого:		100	24	30	46

Текущие формы контроля: Контрольная работа - 2

Предметно-аналитическая справка - 1

Итоговая форма контроля: экзамен

^

3. Оценка успеваемости студентов (на основе балльно-рейтинговой системы).

Вид работы	Кол-во данных форм контроля	Максимальное кол-во баллов	Общее кол-во баллов по данной форме контроля
Работа на семинаре		15	15
Контрольная работа	1	15	15
Предметно-аналитическая справка	1	20	20
Итого			50 баллов

Экзамен: 50 баллов

Шкала для итоговой оценки:

85 – 100 баллов – «отлично»

70 – 84 баллов – «хорошо»

52 – 69 баллов – «удовлетворительно»

менее 52 баллов – «неудовлетворительно»

^

4. Содержание дисциплины.

Тема 1. Введение в эконометрику. Повторение основ теории вероятностей и математической статистики.

Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и математико-статистический инструментарий: регрессионный анализ, анализ временных рядов и систем одновременных уравнений, многомерный статистический анализ. Типы моделей и типы данных в эконометрике. Этапы проведения эконометрического моделирования.

Случайные величины и их числовые характеристики. Непрерывные распределения. Точечное и интервальное оценивание параметров. Свойства точечных оценок. Проверка статистических гипотез. Корреляционный анализ в эконометрическом моделировании.

Тема 2. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов (МНК). Точность и надежность модели.

Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Условное математическое ожидание. Оценивание коэффициентов парной линейной регрессии методом наименьших квадратов. Интервальные оценки коэффициентов регрессии и проверка их значимости. Интервальная оценка для условного математического ожидания. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации.

Тема 3. Множественная линейная регрессия. Теорема Гаусса-Маркова. Проверка гипотез.

Оценка коэффициентов множественной линейной регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова для модели множественной регрессии. Проверка значимости уравнения регрессии в целом. Интервальные оценки коэффициентов модели множественной линейной регрессии. Коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации. Оценка дисперсии случайных отклонений.

Тема 4. Множественная линейная регрессия. Спецификация модели. Тест Чоу. Фиктивные переменные.

Ошибки спецификации модели: исключение существенной объясняющей переменной, включение несущественной объясняющей переменной. Тестирование гипотезы «длинная-короткая» модель.

Эконометрические модели с переменной структурой. Причины изменчивости структуры модели. Тест Чоу. Использование качественных объясняющих переменных в регрессионной модели (фиктивные переменные). Типы фиктивных переменных.

Тема 5. Множественная линейная регрессия. Спецификация модели. Нелинейная регрессия.

Нелинейная регрессия; типы нелинейных моделей, поддающиеся линеаризации. Логарифмические модели. Интерпретация коэффициентов модели. Преобразование Бокса-Кокса.

Тема 6. Множественная линейная регрессия.

Мультиколлинеарность.

Виды мультиколлинеарности и ее последствия. Обнаружение мультиколлинеарности: тест Фаррара-Глобера. Способы борьбы с мультиколлинеарностью.

Частный коэффициент корреляции, его свойства, проверка значимости. Отбор информативных переменных для включения в регрессионную модель.

Тема 7. Множественная линейная регрессия. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность: суть, последствия, обнаружение. Корреляция во времени. Автокорреляция.

Стохастические объясняющие переменные в модели множественной линейной регрессии. Свойства оценок коэффициентов регрессионной модели при стохастических объясняющих переменных.

Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена.

Тесты на выявление гетероскедастичности: тест Гольдфельда-Куандта, тест Бреуша-Пагана, тест Уайта. Смягчение проблемы гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов.

Автокорреляция: проявление и последствия. Тесты на выявление автокорреляции: тест Дарбина-Уотсона, тест Бреуша-Годфри. Оценивание моделей с автокорреляцией. Процедура Кохрейна-Оркатта.

Тема 8. Введение в анализ временных рядов.

Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Факторы, влияющие на формирование значений временного ряда. Структура временного ряда. Задачи анализа временных рядов. Стационарные временные ряды. Методы выравнивания временного ряда.
^

5. Перечень вопросов к экзамену.

Теоретические вопросы.

Эконометрика и ее место в ряду других экономических и статистических дисциплин. Типы моделей и типы данных в эконометрике.
Коэффициент ковариации. Коэффициент корреляции. Их свойства. Выборочные оценки основных числовых характеристик случайных величин. Проверка значимости коэффициента корреляции.
Регрессионная модель. Причины включения в модель случайного отклонения. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Задачи линейного регрессионного анализа.
Основные свойства точечных оценок. Теорема Гаусса-Маркова для одномерной модели.
Качество регрессионной модели. Характеристики точности модели. Суммы квадратов. Коэффициент детерминации, его свойства. Оценка дисперсии случайных отклонений. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии.
Проверка гипотез в одномерной модели. Интервальные оценки коэффициентов.
Множественная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.
Множественная линейная регрессия. Характеристики точности многомерной модели. Суммы квадратов. Коэффициент детерминации. Его свойства. Скорректированный коэффициент детерминации. Оценка дисперсии случайных отклонений. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии.
Множественная регрессия. Гипотеза «длинная-короткая» модель. Спецификация модели. Исключение существенной переменной. Включение несущественной переменной. Пошаговая регрессия.
Множественная регрессия. Тест Чоу на наличие структурного сдвига. Фиктивные переменные.
Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена.
Гетероскедастичность: последствия, способы обнаружения, средства устранения.
Гетероскедастичность. Метод взвешенных наименьших квадратов. Коррекция моделей на гетероскедастичность (3 случая).
Описание тестов проверки на гетероскедастичность (тест Гольфельда-Куандта).
Описание тестов проверки на гетероскедастичность (тест Бреуша-Пагана).
Описание тестов проверки на гетероскедастичность (тест Уайта).
Мультиколлинеарность: последствия, способы обнаружения, средства устранения. Тест Фаррара-Глобера.
Частный коэффициент корреляции, его свойства, процедура вычисления. Проверка значимости.
Автокорреляция: последствия, способы обнаружения, средства устранения.
Тест Дарбина-Уотсона на выявление автокорреляции.
Оценивание моделей с автокорреляцией (2 случая). Процедура Кохрейна-Оркатта..
Нелинейные модели регрессии (различные виды моделей и способы их линеаризации).
Временные ряды. Факторы, влияющие на формирование значений временного ряда. Структура временного ряда. Основные задачи анализа временных рядов. Роль графического анализа временных рядов.
Стационарные временные ряды. Их характеристики. Проверка стационарности временного ряда при помощи критерия серий.
Аналитическое выравнивание временного ряда - выделение тренда регрессией от времени
Механическое выравнивание временного ряда – метод последовательных разностей
Автоковариационная и автокорреляционная функции. Способ вычисления. Коррелограмма.

Вопросы для анализа на компьютере.

Ручной (табличный) расчет коэффициентов парной регрессии
Проверка гипотезы равенства нулю коэффициентов одномерной модели регрессии.
Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.
Проверка гипотезы равенства нулю всех коэффициентов множественной линейной регрессии, кроме константы
Проверка гипотезы равенства нулю последних коэффициентов регрессии
Качественные переменные в модели множественной регрессии
Определение спецификации модели по скорректированному коэффициенту детерминации
Коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации
Тест Чоу.
Нелинейная регрессия
Тест Дарбина-Уотсона
Тест Гольдфельдта-Куандта.
Тест Бреуша-Пагана
Частный коэффициент корреляции.
Проверка стационарности временного ряда при помощи критерия

серий

Механическое выравнивание временного ряда
Аналитическое выравнивание временного ряда.
Автокорреляционная функция

6. Литература по дисциплине

Основная литература.

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. - М.: Юнити, 1998.
Бородич С.А. Эконометрика. - Минск. Новое знание, 2001.
Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: Инфра-М, 2001.
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. - М.: Дело, 2005.
Катышев П.К, Магнус Я.Р., Пересецкий А.А.Сборник задач к начальному курсу эконометрики. - М.: Дело, 2003.
Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. - М.: Юнити, 2002.

Дополнительная литература

Бауман Е.В., Шапошникова Г.А. Теория вероятностей. Учебно-методическое пособие по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика». Выпуск 1. - М.: ВАВТ, 2002.
Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность - М.: Юнити, 2005.
Елисеева И.И. Эконометрика. - М.: Финансы и статистика, 2001.
Елисеева И.И. Практикум по эконометрике. - М.: Финансы и статистика, 2001.
Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций. - М.: ГУ-ВШЭ, 2001.
Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика - М.: Юнити, 2000.
Сигел Э.Ф. Практическая бизнес-статистика - М., С-Пб., Киев.: Вильямс, 2002.
Спиридонова Т.А. Математическая статистика. Оценка параметров. Учебно-методическое пособие по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика». Выпуск 2. - М.: ВАВТ, 2002.

Перечень компьютерных программ.

STATISTICA, SPSS, EXCEL.E-Wiews

Тираж _______ экз. Заказ № _________

Отпечатано в ГОУ ВПО Всероссийская академия внешней торговли

Минэкономразвития России. 119285, г. Москва, ул. Пудовкина, 4а.

Blog