Системы эконометрических моделей

Автор и составитель программы. – к.ф.-м.н. С.А.Ланец,

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА

1. Задачи и методы прикладной эконометрики. Основные этапы прикладного эконометрического исследования. Классификация методов эконометрики. Компьютерные программы в практике эконометрических исследований.

2. Корреляционно-регрессионный анализ.  
Парная регрессия. МНК. Оценка параметров регрессии.
Анализ выполнимости предпосылок классической модели регрессии. Теорема Гаусса-Маркова.
Критерии качества модели - , R , Стьюдента, Фишера.
Примеры применения.

3. Модель множественной регрессии.
Классическая модель линейной множественной регрессии.
Основные гипотезы МНК в случае множественной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова.
Статистические критерии , R ,скорректированный R , критерии Стьюдента и Фишера в модели множественной регрессии.
Методы анализа множественной регрессии. Примеры применения. Модель оценки рынка недвижимости.

4. Нелинейные модели множественной регрессии.
Нелинейные модели множественной регрессии и их линеаризация.
Логарифмические, полулогарифмические модели и интерпретация их параметров.
Экспоненциальные, полиномиальные и степенные модели.
Специфика эконометрического анализа производственных функций Кобба-Дугласа в теории фирмы.
Нелинейные модели в модели рынка недвижимости.

5. Различные аспекты множественной регрессии.
Мультиколлинеарность и методы ее устранения.
Фиктивные переменные и модели с переменной структурой.
Анализ дифференциации в уровне потребления бензина между разными странами.
Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.
Спецификация модели. Проблема правильной спецификации модели.

6. Автокорреляция.
Корреляция во времени. Автокорреляция.
Критерий Дарбина – Уотсона.
Преобразование данных при автокорреляции. Обобщенные разности. Регрессия при условии автокорреляции. Анализ остатков регрессии.
Моделирование функции спроса. Исследование линейной взаимосвязи между доходами домашних хозяйств и расходами на жилье.

7. Прогнозирование в регрессионных моделях.
Прогнозирование в случае модели множественной регрессии.
Точность и доверительный интервал прогнозирования, горизонт прогнозирования.
Прогнозирование в условиях автокорреляции.

8. Динамические модели.
Динамические модели. Модели с распределенным лагом.
Распределение Алмон и Койка. Определение структуры лагов. Эконометрический анализ модели динамики ОПФ (основных производственных фондов) как функции от инвестиций с распределенным лагом.

9. Временные ряды.
Элементы временного ряда. Тренд, сезонная компонента, циклическая составляющая.
Сглаживание данных и прогнозирование. Модели взвешенной средней и авторегрессия. Структурное моделирование временных рядов.
Метод фиктивных переменных для вычисления сезонных компонент и построение рядов экономических показателей, очищенных от сезонности.

 

10. Модели Бокса-Дженкинса (Арма и Арима).
 Авторегрессионая функция и связь ее со структурой временного ряда.
Свойства моделей АР(1). Стационарность временного ряда.
Модели Бокса-Дженкинса (Арима) для моделирования финансовых рынков.
Эконометрические методы прогнозирования обменного курса валют и других индикаторов финансового рынка.

Системы эконометрических моделей

Модели одновременных уравнений. Структурная и приведенная формы систем одновременных уравнений. Косвенный, двухшаговый МНК.

Одновременная оценка функций спроса и предложения в форме системы одновременных уравнений и отличие их от оценок при раздельном оценивании.

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

 

К.Доугерти. Введение в эконометрику. М. 1997 г.

 

И.И.Елисеева и др. Эконометрика. М. Финансы и статистика, 2002.

 

Я.Р.Магнус, П.К.Катышев, А.А.Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. Москва, Изд-во “Дело” 2003.

 

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА

 

С.А.Айвазян, В.С.Мхитарян. Прикладная статистика и основы эконометрики. М. “Юнити”, 1998.

Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М. 1999г.

О.Винн, К. Холден. Введение в прикладной эконометрический анализ. М. “Финансы и статистика”, 1981.

Э.Маленво. Статистические методы эконометрии. Москва, “Статистика”, Том 1, 1975, том 2, 1976.

Дж. Джонстон. Эконометрические методы. М. “Статистика”, 1980.

J.Johnston, J.Dinardo, Econometric Methods. 5-th edition, Mc-Graw Hill, 1997.

W.H.Green, Econometric Analysis. Prentice Hall Int. 1997.