Учебно-методическая карта дисциплины

1 2 3 4 5 6

Номер раздела, темы, занятия

Название раздела, темы, занятия; перечень изучаемых вопросов

Количество

аудиторных часов

Материальное обеспечение занятия (наглядные, методические пособия и др)

Литература

Формы контроля знаний

Лекции

Практические занятия

Лабораторные занятия

Управляемая самостоятельная работа студента

2.1

Определение эконометрики, ее предмет и область применения

Введение

1. Основные понятия и принципы моделирования социально-экономических процессов: определение эконометрики; взаимоотношения эконометрики с экономической теорией, статистикой, экономико-математическими методами. Области применения эконометрических моделей. 2. Классификация эконометрических моделей. 3. Этапы построения эконометрических моделей.

[1- 9]

Тест

2.2

Парная регрессия и корреляция

1. Определение двумерной случайной величины, функция распределения, закон распределения. 2. Числовые характеристики двумерной случайной величины. 3. Понятие стохастической зависимости, регрессии и корреляции. Основные задачи корреляционного и регрессионного анализа. 4. Математические методы выявления наличия корреляционных связей: -- метод взаимозависимых параллельных рядов; -- метод статистических группировок; -- корреляционная таблица; -- графический метод. 5. Методы проверки существенности статистических связей: -- критерий

проверки существенности статистических связей; -- дисперсионный анализ проверки объективности связи

[1-9]

Тест

6. Линейные однофакторные регрессионные модели: -- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов; -- условия применения метода наименьших квадратов; -- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации). 7. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R=

[1- 9]

Тест

8. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации:

- критерий Стьюдента. 9. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации;

- критерий Фишера.

[1- 9]

Тест

2.3

Модели множественной линейной регрессии

[1-9]

1. Построение многофакторной линейной регрессионной модели. 2. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей. 3. Измерение интенсивности множественной связи.

[1- 9]

Тест

4. Проверка существенности параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи. 5. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели

2.4

Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений

[1]-[9]

1. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности. 2. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции. 3. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов. 4. Мультиколлинеарность экзогенных переменных. Методы устранения мультиколлинеарности.

[1- 9]

Тест

2.5

Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными

[1-9]

1. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу. 2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными (ANCOVA – модели). 3. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.

[1- 9]

Тест

2.6

Системы эконометрических уравнений

[1- 9]

1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели. 2. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели. 3. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.

[1- 9]

Тест

2.7

Моделирование одномерных временных рядов

[1- 9]

1. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда. 2. Методы определения основной тенденции развития: -- сглаживание динамических рядов; -- проверка гипотезы о существовании тенденции; -- метод скользящей средней; -- метод укрупнения интервалов; -- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу). 3. Математические модели тренда: -- выбор функции тренда; -- этапы построения трендовых моделей.

[1- 9]

Тест

4. Математические модели сезонных колебаний: -- методы определения сезонных колебаний; -- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье. 5. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений: -- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики; -- прогнозирование по трендовым моделям.

[1- 9]

Тест

2.8

Изучение взаимосвязей на основе временных рядов

[1- 9]

1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др. 2. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).

[1- 9]

Тест

2.9

Современное состояние и перспективы развития эконометрики

[1- 9]

1. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий. 2. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.

[1- 9]

Тест

Итого