Содержание учебно-образовательных модулей

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Тверской государственный технический университет

(ГОУВПО «ТГТУ»)

 

Материалы по дисциплине

 «Эконометрика»

Для студентов заочной формы обучения

подготовки бакалавра по направлению

080500.62 Менеджмент,

профиль «Машиностроение»

 

Гуманитарный факультет

Кафедра менеджмента

 

 

Тверь 2011

 

Содержание учебно-образовательных модулей

МОДУЛЬ 1 «ПРЕДМЕТ ЭКОНОМЕТРИКИ. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. ЛИНЕЙНАЯ ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ»
Предмет эконометрики как науки, дающей количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Эконометрическая модель общего вида . Функция регрессии , результативный признак  (объясняемая, зависимая переменная) и факторы Х (независимые, объясняющие переменные), возмущение  (остатки). Типы выборочных данных: пространственные данные и временной ряд. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования: постановочный, априорный, спецификация модели и параметризация, идентификация и верификация модели.

Линейная модель . Оценка (аппроксимация) линейной функции регрессии линейным уравнением регрессии по выборке .

Основные предпосылки регрессивного анализа (классическая линейная модель): случайность результативного признака у (объясняемой переменной) и детерминированность фактора х (объясняющей переменной); равенство нулю математического ожидания возмущений ; условие гомоскедастичности ; некоррелированность возмущений ; нормальное распределение возмущения.

Метод наименьших квадратов, свойства оценок a, b параметров  линейной модели, полученных МНК. Коэффициент корреляции  как основной показатель тесноты линейной связи между результативным признаком и фактором, его свойства. Коэффициент детерминации  как характеристика прогностической силы анализируемой регрессионной модели, его смысл и свойства. Средний коэффициент эластичности  как показатель силы влияния фактора на результативный признак.

Оценка существенности коэффициентов a, b уравнения регрессии и коэффициента корреляции  через t – критерий Стьюдента, случайные ошибки коэффициентов a, b уравнения регрессии и коэффициента корреляции . Уровень значимости .

Оценка качества уравнения регрессии в целом. Значимость уравнения регрессии. F- критерий Фишера, средняя ошибка аппроксимации. Дисперсионный анализ.

Доверительные интервалы для функции регрессии, для индивидуальных значений  результативного признака (объясняемой переменной), параметров  регрессионной модели; предельные ошибки коэффициентов a, b. Расчет прогнозных значений. Экономическая интерпретация полученных результатов.

МОДУЛЬ 2 «ЛИНЕЙНАЯ МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ. НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ»
Линейная модель . Оценка (аппроксимация) линейной функции регрессии линейным уравнением множественной регрессии по выборке:

.

Метод наименьших квадратов в матричной форме, свойства вектора оценок  (коэффициенты чистой регрессии) параметров  линейной модели, полученных МНК. Стандартизированные коэффициенты регрессии, уравнение регрессии в стандартизированной форме.

Основные предпосылки множественного регрессионного анализа (Классическая линейная модель множественной регрессии): случайность вектора возмущений  и детерминированность матрицы Х (наблюдений объясняющих переменных); равенство нулю математического ожидания возмущений ; условие гомоскедастичности и некоррелированность возмущений ; нормальное распределение вектора возмущения; невырожденность матрицы Х.

Коэффициент множественной корреляции , в том числе в стандартизированной форме, как основной показатель тесноты линейной связи между результативным признаком и факторами, его свойства. Коэффициент множественной детерминации  как характеристика прогностической силы анализируемой регрессионной модели, его смысл и свойства, скорректированный коэффициент множественной детерминации . Матрица коэффициентов парной корреляции, свойства и смысл ее определителя. Частные коэффициенты корреляции. Средние частные коэффициенты эластичности  как показатели сравнительной силы влияния каждого фактора на результативный признак.

Оценка существенности коэффициентов  уравнения множественной регрессии и коэффициента множественной корреляции  через
t-критерий Стьюдента, случайные ошибки коэффициентов  уравнения регрессии.

Оценка качества уравнения регрессии в целом. Значимость уравнения регрессии. Общий и частный F – критерий Фишера. Дисперсионный анализ.

Доверительные интервалы для функций регрессии, для индивидуальных значений у^* результативного признака (объясняемой переменной), параметров  регрессионной модели, предельная ошибка коэффициентов . Расчет прогнозных значений.

Классы нелинейных регрессий: линейные относительно факторов, но линейные по параметрам; нелинейные по параметрам. Линеаризуемые модели: полиномы, гипербола, степенная и показательная функция, экспонента; их линеаризация. Особенности применения метода наименьших квадратов к линеаризованным моделям.

Понятие временного ряда, его элементы: закономерные составляющие (тренд, сезонная и циклическая компоненты) и случайная компонента. Модели стационарных и нестационарных временных рядов. Основные этапы анализа временных рядов.

Коэффициент автокорреляции 1-го, 2-го и т.д. уровней, его свойства. Кореллограмма. Лаги.

Автокорреляция остатков, положительная и отрицательная. Тесты на наличие автокорреляции, критерий Дарбина-Уотсона. Устранение автокорреляции, идентификация временного ряда. Оценивание коэффициентов уравнения регрессии при наличии автокорреляции остатков. Прогнозирование на основе временных рядов.

МОДУЛЬ 3 «ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ»
Основные понятия, определения, предположения, уровни значимости принимаемых гипотез. Сравнение вычисленных и табличных критериев проверки.

Проверка гипотезы о равенстве двух дисперсий по критерию Фишера. Проверка гипотезы о равенстве средних значений в двух нормальных выборках. Проверка гипотезы о законе распределения.

 

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Основные издания

1. Валентинов, В.А.

Эконометрика [Текст]: учеб. для вузов по спец. «Мат. методы в экономике» и др. экон. спец. / В.А. Валентинов. — М.: Дашков и К^о, 2010. —
448 с. — (84266-20) и предыдущие издания.

2. Герасимов, А.Н.

Эконометрика: теория и практика [Электронный ресурс]: учебник /
А.Н. Герасимов, А.В. Гладилин, Е.И. Громов. — М.: КноРус, 2011. — CD. — (82803-2).

Эконометрика [Текст]: учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева,
Ю.В. Нерадовская, [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Проспект, 2009. — 288 с. — (66641-13).