Содержание учебной дисциплины

1 2

ЭКОНОМЕТРИКА

Составитель

доцент кафедры математики

кандидат педагогических наук, доцент

С.В. Белобородова

Рецезент

профессор кафедры математики

кандидат физико-математических наук, доцент

С.Я. Криволапов

Организационно-методический раздел

Содержание учебной дисциплины соответствует требованиям государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования.

Эконометрика [1] – это самостоятельная научная дисциплина, цель которой – придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией, средствами математической статистики. Непреходящая ценность современной практической научной дисциплины эконометрики состоит в том, что она, по сути, конкретизирует формализованные экономические теории, наполняет их практическим содержанием, дает возможность осуществить анализ данной экономической ситуации в данный момент (возможно, в сфере частного бизнеса, деятельности отдельных предприятий и фирм или на макроуровне, в сфере работы отдельных отраслей или экономики страны в целом). Таким образом изучение эконометрики в стенах экономических вузов является незаменимым для профессионального роста студентов.

Учебная дисциплина эконометрика ставит своей целью дать слушателям представление об эконометрике и первые навыки работы в области эконометрических исследований. В частности, по результатам изучения данного курса студенты должны

уметь:

объяснять, какие вопросы практики позволяет решать эконометрика;

овладеть:

базовыми понятиями и терминами (без которых невозможно как изучение отдельных разделов эконометрики в стенах вуза, так и дальнейшая самостоятельная работа по овладению данной дисциплиной);

иметь представление:

о построении простейших эконометрических моделей и приобрести опыт построения и анализа таких моделей.

Кроме того, в курсе эконометрики должны быть раскрыты некоторые особенности эконометрики как научной и учебной дисциплины. Среди них можно выделить: 1) аспект новизны учебного курса эконометрики в России: в практику преподавания эконометрика пришла с Запада относительно недавно, поэтому в процессе изучения дисциплины очень полезно адресоваться не только к отечественным, но и к иностранным учебным пособиям, а также эконометрическим пакетам (компьютерных) прикладных программ; 2) объективную сложность эконометрики: серьезное эконометрическое исследование невозможно провести без опоры на знание экономической теории, экономической статистики и математической статистики. Поэтому за кажущейся простотой начальных тем учебного курса эконометрики и сравнительно большой скоростью освоения курса кроется множество особенностей, нюансов и тонкостей, присущих эконометрическому исследованию, без знания которых трудно рассчитывать на удовлетворительные результаты исследования (эта особенность эконометрики ставит ее на грань науки и искусства); 3) особое внимание необходимо уделить методологическому вопросу о критерии истинности эконометрического исследования и тесно связанному с ним вопросу об изучении прогнозных качеств эконометрической модели.

Форма итогового контроля – экзамен.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Эконометрика и ее место в ряду
математическо-статистических и экономичических дисциплин

Различные определения эконометрики. Ее происхождение и назначение. Связь эконометрики с другими областями знаний.

Краткое повторение некоторых вопросов курса математической статистики: оценка математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности; понятия несмещенности, состоятельности, эффективности точечных оценок параметров генеральной совокупности; выборочная ковариация (определение, основные правила расчета, свойства); коэффициент корреляции, коэффициент частной корреляции.

Литература

[1], [2]

Тема 2. Парный регрессионный анализ. Линейная регрессия.
Метод наименьших квадратов.
Качество оценки: коэффициент R2.
Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез

Взаимосвязи экономических переменных. Суть регрессионного анализа. Причины включения в регрессионные модели случайного фактора (отклонения).

Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной.

Задача оценивания параметров линейной модели: суть традиционного метода наименьших квадратов (МНК); получение оценок параметров по МНК (в обычном и матричном виде), выводы по полученным соотношениям (доказательство утверждений о равенстве нулю суммы остатков, прохождении найденной линии через точку с координатами и др.). Интерпретация линейного уравнения регрессии.

Проверка качества уравнения регрессии. Коэффициент детерминации (идея введения коэффициента детерминации, определение, смысл, геометрическая интерпретация, расчет коэффициента детерминации, свойства). Статистические свойства МНК-оценок (состоятельность, несмещенность, эффективность). Построение доверительных интервалов для параметров парной линейной регрессии, построение доверительных интервалов для среднего значения результирующего показателя и для индивидуальных значений результирующего показателя, проверка гипотез о значимости параметров регрессии и уравнения регрессии в целом.