Программа дисциплины дн. Ф "Эконометрика" для студентов 4 курса направления 080100 "Экономика"

Вид материала

Содержание

Программа дисциплины
1. Цели и задачи дисциплины.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
3. Содержание дисциплины
3.2. Практические и семинарские занятия
3.3. Лабораторный практикум
3.6. Самостоятельная работа
4.1. Рекомендуемая литература
4.1.2. Дополнительная литература

Подобный материал:

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

ОБНИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ (ИАТЭ)

	УТВЕРЖДАЮ
	Проректор по учебной работе ___________________ С.Б. Бурухин
	«______»____________ 200__ г.

^ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ДН.Ф.3.“Эконометрика”

для студентов 4 курса направления 080100 “Экономика”

(степень – бакалавр экономики)

Форма обучения: очная

Объем дисциплины и виды учебной работы по очной форме в соответствии с учебным планом

Вид учебной работы	Всего часов	Семестры
Вид учебной работы	Всего часов	7	8
Общая трудоемкость дисциплины	170	106	64
Аудиторные занятия	87	51	36
Лекции	52	34	18
Практические занятия и семинары	35	17	18
Лабораторные работы	0	0	0
Курсовой проект (работа)	0	0	0
Самостоятельная работа	83	55	28
Расчетно-графические работы	0	0	0
Вид итогового контроля (зачет, экзамен)		Зачет	Экзамен

Обнинск 2008

Программу составил:

___________________ Поленков В.Н., ст. преп. кафедры ЭЭММИ

Программа рассмотрена на заседании кафедры “ЭЭММИ” (протокол № __ от __.__.200_ г.)

Заведующий кафедрой ЭЭММИ

___________________ Гусев В.Ю.

«____»_____________ 200__ г.

СОГЛАСОВАНО

Начальник УМУ

_______________ Соколова Ю.Д.

«____»_____________ 200__ г.

Декан

Социально-экономического факультета

___________________ Тябин В.Н.

«____»_____________ 200__ г.

^ 1. Цели и задачи дисциплины.

Общая характеристика направления 080100 «Экономика» (степень – бакалавр экономики):

Бакалавр должен быть подготовлен к профессиональной работе в экономических службах предприятий и организаций различных отраслей и форм собственности, к работе на преподавательских и административных должностях в средних общепрофессиональных и профессиональных учебных заведениях, в государственных органах федерального и муниципального уровня на должностях, требующих базового высшего экономического образования согласно квалификационному справочнику должностей руководителей, специалистов и других служащих.

Бакалавр экономики может осуществлять аналитическую, организаторскую (административную) и образовательную (преподавательскую) деятельность в следующих областях экономики: функционирующие рынки, финансовые и информационные потоки, производственные и исследовательские процессы, осуществляемые на предприятиях (фирмах) любой формы собственности, в образовательных, исследовательских и других организациях, а также в рамках органов государственного управления.

Целью учебной дисциплины «Эконометрика» является освоение основ и практических навыков построения и анализа регрессионных моделей на базе имеющихся статистических данных.

Изучение дисциплины обеспечивает реализацию требований государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в области эконометрики по вопросам:

понятия и основных направлений эконометрики
базовых параметров оценки массивов экономических данных
построения простейших моделей регрессионной зависимости
оценки качества построенной модели регрессии
процедур оценки параметров модели регрессии
выявления основных недостатков регрессионных моделей и методик их устранения
построения моделей регрессии на базе временных рядов

^ 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

В результате изучения дисциплины студент должен

знать: основные параметры оценки массивов данных и временных рядов, теоретические основы получения оценок параметров в уравнениях регрессии, основные методики поиска и устранения возможных дефектов построенных регрессионных моделей.

уметь: строить и анализировать линейные и нелинейные регрессионные модели на основе имеющихся экономических данных, пользоваться критериями проверки качества построенной модели, строить модели на базе временных рядов.

иметь навыки: выявления взаимосвязей между экономическими показателями.

^ 3. Содержание дисциплины

3.1. Лекции

Семестр 7

Лекция 1 (2 часа). Определение эконометрики.

Предмет эконометрики. Особенности эконометрического метода. Измерения в экономике. Диаграмма рассеяния. Меры изменчивости и связи переменных.

Лекция 2, 3, 4 (6 часов). Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.

Лекция 2. Базовые понятия теории вероятностей: случайная величина, числовые характеристики случайных величин, законы распределения случайных величин. Спецификация модели. Линейная регрессия и корреляция.

Лекция 3. Оценка параметров линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Прямая и обратная модели парной линейной регрессии. Модель пропорциональной связи.

Лекция 4. Показатели качества регрессии. Коэффициент детерминации. Процентное изменение факторов в линейной модели связи (показатели эластичности). Фиктивная линейная связь. Процедура очистки переменных. Частный коэффициент корреляции.

Лекция 5 (2 часа). Множественная линейная регрессия и корреляция.

Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Выбор формы уравнения регрессии. Оценка параметров уравнения множественной линейной регрессии. Основные предположения о модели множественной линейной регрессии.

Лекция 6 (2 часа). Проверка гипотез в модели множественной линейной регрессии.

Проверка гипотезы значимости регрессии в целом. F-критерий Фишера. Проверка гипотезы значимости отдельных параметров в уравнении регрессии. T-критерий Стьюдента. Доверительные интервалы для коэффициентов. Скорректированный коэффициент детерминации.

Лекция 7 (2 часа). Использование программного пакета Excel в эконометрике.

Настройка программного модуля «Анализ данных». Построение корреляционных и ковариационных матриц. Построение и анализ моделей множественной линейной регрессии. Интерпретация результатов.

Лекция 8 (2 часа). Варианты развития моделей множественной регрессии.

Использование фиктивных переменных в моделях множественной регрессии. Применение фиктивных переменных в анализе сезонности. Нелинейные модели регрессии: модели, нелинейные относительно входящих в модель переменных; модели, нелинейные относительно входящих в модель параметров. Процедура линеаризации модели. Линеаризуемые и нелинеаризуемые модели.

Лекция 9 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: гетероскедастичность.

Суть гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Обнаружение гетероскедастичности: графические методы и статистические критерии (Голдфелда-Квандта, Уайта). Методы смягчения проблемы гетероскедастичности. Обобщенный метод наименьших квадратов.

Лекция 10 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: автокоррелированность.

Суть и причины автокорреляции. Последствия автокорреляции. Обнаружение автокорреляции: графические методы, статистические критерии (Дарбина-Уотсона, Бройша-Годфри). Методы устранения автокорреляции (итерационная процедура Кохрейна-Оркатта).

Лекция 11 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: мультиколлинеарность.

Суть мультиколлинеарности. Последствия мультиколлинеарности. Обнаружение мультиколлинеарности: коэффициент возрастания дисперсии. Методы устранения мультиколлинеарности.

Лекция 12 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: отличное от нормального распределение ошибок.

Нормальный закон распределения. Функция плотности нормального распределения, ее график. Оценка нормальности распределения ошибок в модели. Графические методы (диаграмма квантиль-квантиль, диаграмма плотности), статистические критерии (Жарка-Бера). Показатели асимметрии и эксцесса.

Лекция 13 (2 часа). Системы эконометрических уравнений.

Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Проблема идентификации.

Лекция 14 (2 часа). Оценка параметров систем эконометрических уравнений.

Оценивание параметров структурной модели. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Метод максимального правдоподобия. Применение систем эконометрических уравнений.

Лекция 15 (2 часа). Введение в анализ временных рядов.

Понятие временного ряда. Стационарность временного ряда. Автоковариация и автокорреляция. Коррелограмма и ее построение. Процесс «белого шума». Процесс авторегрессии порядка р. Оператор запаздывания. Процесс скользящего среднего порядка q.

Лекция 16 (2 часа). Идентификация временных рядов.

Процесс ARMA. Условия стационарности процесса ARMA. Идентификация порядков авторегрессии и скользящего среднего в процессе ARMA: графические методы, использование статистик. Оценка параметров процесса ARMA. Диагностика модели.

Лекция 17 (2 часа). TS-, DS-, I- ряды.

Ряды, стационарные относительно детерминированного тренда (TS). Разностно стационарные ряды (DS). Интегрированные ряды (I). Проблема дифференциации TS- и DS-рядов. Гипотеза единичного корня. Критерии Дики-Фуллера.

Семестр 8

Лекция 18 (6 часов). Нестационарные временные ряды.

Примеры нестационарных временных рядов. Процесс «случайного блуждания». Стохастический тренд. Остационаривание временных рядов. Детрендирование временных рядов. Дифференцирование временных рядов.

Лекция 19 (2 часа). Прогнозирование с помощью временных рядов.

Виды прогноза. Точечный и интервальный прогноз в модели множественной линейной регрессии. Оценка качества прогноза. Ошибка прогноза.

Лекция 20 (2 часа). Динамические модели для стационарных объясняющих переменных.

Модель с авторегрессионно распределенными запаздываниями (ADL), модель векторной авторегрессии (VAR). Интерпретация параметров в моделях ADL и VAR.

Лекция 21 (4 часа). Дискретные зависимые переменные.

Модели бинарного выбора. Оценка параметров в моделях бинарного выбора. Примеры использования моделей бинарного выбора. Модели множественного выбора. Оценка параметров в моделях множественного выбора.

Лекция 22 (2 часа). Тобит-модели.

Понятие цензурирования. Цензурирование сверху. Цензурирование снизу. Оценка параметров в тобит-моделях. Примеры использования тобит-моделей.

Лекция 23 (2 часа). Перспективы эконометрики.

Эконометрика и физика. Эконометрика и математическая статистика. Теория и практика эконометрики

^ 3.2. Практические и семинарские занятия

Раздел(ы)	Тема практического или семинарского занятия	Ссылка на литературу*	Число часов
1	Определение эконометрики.	[1, гл. 1]	1
2-4	Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.	[1, гл. 2] [3, гл. 4] [4, гл. 2]	3
5	Множественная линейная регрессия и корреляция.	[1, гл. 3] [3, гл. 6] [4. гл. 3]	2
6	Проверка гипотез в модели множественной линейной регрессии.	[1, гл. 3 п. 3.8.] [3, гл. 5] [4, гл. 3, п. 3.4.]	2
7	Использование программного пакета Excel в эконометрике.	[2, гл. 1,2]	2
8	Варианты развития моделей множественной регрессии.	[1, гл. 3, п. 3.9.] [3, гл. 11] [4, гл. 4, п. 4.2.]	2
9	Основные нарушения стандартных предположений: гетероскедастичность.	[3, гл. 8] [4, гл. 6, п. 6.1.]	2
10	Основные нарушения стандартных предположений: автокоррелированность.	[3, гл. 9] [4, гл. 6, п. 6.2.]	2
11	Основные нарушения стандартных предположений: мультиколлинеарность.	[3, гл. 10]	2
12	Основные нарушения стандартных предположений: отличное от нормального распределение ошибок	[1, гл. 3, п. 3.10.]	2
13	Системы эконометрических уравнений.	[1, гл. 4] [3, гл. 13] [4, гл. 9]	2
14	Оценка параметров систем эконометрических уравнений.	[1, гл. 4, п. 4.4.] [3, гл. 13, п. 13.4.]	2
15	Введение в анализ временных рядов.	[1, гл. 5, п. 5.1.] [3, гл. 12, п. 12.1.]	2
16	Идентификация временных рядов.	[3, гл. 12, п. 12.5.]	2
17	TS-, DS-, I- ряды.	[4, гл. 11, п. 11.1., 11.2.]	2
	8 семестр
18	Нестационарные временные ряды.	[4, гл. 11, п. 11.3.]	6
19	Прогнозирование с помощью временных рядов.	[4, гл. 7]	4
20	Динамические модели для стационарных объясняющих переменных.	[4, гл. 11, п. 11.1., 11.2.]	2
21	Дискретные зависимые переменные.	[4, гл. 12 , п. 12.1.]	2
22	Тобит-модели.	[4, гл. 12, п. 12.2.]	2
23	Перспективы эконометрики.	[4, гл. 16]	2

* - здесь и далее ссылка на литературные источники из списка основной литературы (п. 4.1.1.)

^ 3.3. Лабораторный практикум

Не предусмотрен

3.4. Курсовые проекты (работы)

Не предусмотрены

3.5. Формы текущего контроля

Раздел(ы)	Форма контроля	Неделя
1-9	Контрольная работа №1	9
1-10	Домашнее задание №1	12
11-16	Домашнее задание №2	16
17-22	Контрольная работа №2	22
17-23	Домашнее задание №3	23

^ 3.6. Самостоятельная работа

Для самостоятельной работы студентов выделяются следующие темы:

Изучение взаимосвязей по временным рядам [1, гл. 6, с. 263-289];
Инструментальные переменные [4, гл. 8, с. 190-196];
Модели Бокса-Дженкинса (ARIMA) [4, гл. 11,п. 11.4., с. 253-275];
GARCH-модели [4, гл. 11, п. 11.5., с. 276-280];
Панельные данные [4, гл. 13, с. 316-350].

Форма контроля: вопросы по указанным темам входят в контрольные работы.

^ 4.1. Рекомендуемая литература

4.1.1. Основная литература (в скобках – число экземпляров в библиотеке ИАТЭ)

Эконометрика: Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2002. (2 экз.)
Практикум по эконометрике: Учебное пособие / Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордиенко Н.М. и др.; Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2003. (2 экз.)
Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие / Бородич С.А. – Мн.: Новое знание, 2001. (1 экз.)
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – 7-е изд, испр. – М.: Дело, 2005. (2 экз.)
Носко В.П. Эконометрика для начинающих. М.: Институт экономики переходного периода, 2000 u/archiv/zip/nosko.zip

^ 4.1.2. Дополнительная литература

Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика. Учебное пособие. Ростов-на-Дону, «РИНХ», 2002.
Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. Новосибирск, Новосибирский государственный университет, 2003.
Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: “ИНФРА-М”, 2001.
Носко В.П. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: Институт экономики переходного периода, 2002.
Тябин В.Н., Бурцева Т.А. Лабораторный практикум по курсу «Эконометрика» - Обнинск, ИАТЭ, 1996.
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник. – М.: ЮНИТИ, 1998.
Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ, 2002.
Тихомиров Н.П., Доронина Е.Ю, Эконометрика: Учебник. – М.: Экзамен, 2003.

4.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Не предусмотрены

5. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Не предусмотрены

Blog

Программа дисциплины дн. Ф "Эконометрика" для студентов 4 курса направления 080100 "Экономика"

Содержание