 |
2.3. Компетенции. 3. Объем дисциплины и виды учебной работы. Форма обучения – заочная. 4. Содержание дисциплины. 5. Темы и краткое содержание курса
|
|
|
|
2. 3. Компетенции
После изучения дисциплины Эконометрика студент должен быть компетентен в следующих вопросах:
· Профедение факторного анализа экономического процесса и явления;
· Экономическая интерпретация математических моделей производственных процессов и экономических явлений;
· Выявление и обоснование взаимосвязей экономических показателей;
· Оценка достоверностей результатов эконометрического моделирования.
3. Объем дисциплины и виды учебной работы
Форма обучения – заочная
Курс - 2
| Вид учебной работы | Всего часов |
| Общая трудоемкость дисциплины | |
| Аудиторные занятия: | |
| лекции | |
| практические занятия | |
| Самостоятельная работа | |
| Контроль самостоятельной работы студента | |
| Контрольная работа (количество) | |
| Вид итогового тестирования | Экзамен |
4. Содержание дисциплины
Распределение часов по темам и видам учебной работы
| Разделы и темы | Всего часов по учебному плану | Виды учебных занятий | |||
| Аудиторные занятия, в том числе | СРС | КСРС | |||
| ЛК | ПЗ | ||||
| Тема 1 | |||||
| Тема 2 | |||||
| Тема 3 | |||||
| Тема 4 | |||||
| Тема 5 | |||||
| Тема 6 | |||||
| Тема 7 | |||||
| Тема 8 | |||||
| Тема 9 | |||||
| Тема 10 | |||||
| ИТОГО | |||||
5. Темы и краткое содержание курса
Тема 1 Предмет и методы эконометрики
Эконометрика – как самостоятельная научная дисциплина. Предмет эконометрики. Определение эконометрики. Методология эконометрического исследования. Типы экономических данных: пространственные, временные ряды, панельные данные. Обзор методов, составляющих основу эконометрики.
|
|
|
Тема 2 Основные понятия теории вероятностей и математической статистики
Случайные события и случайные величины. Функции распределения и плотности распределения. Основные свойства функций распределения. Характеристики распределений случайных величин – математическое ожидание, дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции. Свойства математического ожидания и дисперсии.
Тема 3 Модель парной регрессии
Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной. Теоретическая и выборочная регрессия. Причины существования случайной составляющей. Линейность регрессии по переменным и параметрам.
Тема 4 Статистическое оценивание параметров
Подгонка кривой. Метод наименьших квадратов. Система нормальных уравнений и ее решение. Свойства оценок параметров, полученных по МНК (несмещенность, эффективность).
Тема 5 Измерение тесноты линейной связи
Смысл и назначение коэффициента корреляции. Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от ее выборочного среднего. Степень соответствия линии регрессии имеющимся данным. Коэффициент детерминации – его смысл и интерпретация.
Тема 6 Статистические выводы и проверка статистических гипотез
Статистические критерии: общая логическая схема построения. Проверка значимости коэффициента регрессии с использованием критерия Стьюдента. Построение доверительных интервалов оценок параметров. Проверка адекватности модели регрессии. Критерий Фишера.
Тема 7 Модель множественной линейной регрессии
Множественная линейная регрессия в скалярной и векторной формах. Метод наименьших квадратов в многомерном случае. Система нормальных уравнений. Матричное выражение для вектора оценок коэффициентов регрессии. Проверка значимости коэффициентов и адекватности регрессии для множественной линейной регрессионной модели. Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии.
|
|
|
Тема 8 Системы эконометрических уравнений
Понятие системы уравнений. Эндогенные, экзогенные и лаговые переменные модели. Структурная и приведенная форма модели. Необходимое условие идентификации – счетное правило. Косвенный метод наименьших квадратов. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
Тема 9 Динамические ряды
Понятие динамического (временного) ряда. Основные показатели, характеризующие динамический ряд. Трендовая, сезонная и случайная компоненты временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели. Стационарный и нестационарный временной ряд.
Тема 10 Модели динамических рядов и динамические модели
Модели тренда, сезонности и трендсезонные модели. Оценивание параметров трендовых моделей МНК. Модели с распределенным лагом: распределение Койка и полиномиальные лаги Алмон. Модели авторегрессии.
6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
Литература
Основная
1. Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник для вузов / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – М.: ЮНИТИ, 2008. – 1022 с.
2. Берндт, Э. Практика эконометрики: классика и современность: учебник. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 863 с.
3. Бородич, С. А. Эконометрика: учебное пособие. – Мн.: Новое знание, 2006. – 408 с.
4. Дорохина, Е. Ю. Сборник задач по эконометрике: учебное пособие / Е. Ю. Дорохина, Л. Ф. Преснякова, Н. П. Тихомиров. – М.: Изд-во «Экзамен», 2009. – 224 с.
5. Доугерти, К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2007. -402 с.
6. Кремер, Н. Ш. Эконометрика: учебник для вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. –311 с.
7. Магнус, Я. Р. Эконометрика. Начальный курс: учеб. – 4-е изд. / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. – М.: Дело, 2009. -500 с.
8. Практикум по эконометрике: учеб. пособие / И. И. Елисеева [и др. ]. – 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2009. -344 с.
9. Тихомиров, Н. П. Эконометрика: учебник / Н. П. Тихомиров, Е. Ю. Дорохина – М.: Изд-во «Экзамен», 2008. –512 с.
10. Эконометрика: учебник / И. И. Елисеева [и др. ]. – 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2009. -576 с.
|
|
|
|
|
|
