Требования к уровню освоения дисциплины. По окончании изучения дисциплины «Эконометрика» слушатель должен

По окончании изучения дисциплины «Эконометрика» слушатель должен:

* иметь представление о методах эконометрического моделирования, основных эконометрических моделях, методах оценивания неизвестных параметров моделей, проверки надежности найденных оценок и модели в целом; об уравнениях парной и множественной регрессии, системах одновременных уравнений, методах прогнозирования; о проблемах, возникающих в эконометрическом моделировании, и способах их решения, о возможностях применения компьютерных технологий для выявления, изучения и анализа сложных взаимосвязей между экономическими переменными;

* знать основные понятия дисциплины: взаимосвязи между экономическими показателями, эконометрическая модель, этапы эконометрического моделирования, оценки неизвестных параметров, уравнение регрессии, коэффициенты парной, множественной, частной и ранговой корреляции, надежность коэффициентов уравнения регрессии, значимость коэффициентов корреляции, надежность (адекватность) модели, доверительный интервал, точечный и интервальный прогноз, мультиколлинеарность, автокорреляция, гетероскедастичность, временной ряд, трендовая модель; основные эконометрические модели: линейная с двумя переменными, общая линейная модель, нелинейные модели, трендовые модели; методы нахождения оценок неизвестных параметров моделей: метод наименьших квадратов, косвенный метод наименьших квадратов, двухшаговый метод наименьших квадратов; критерии проверки надежности коэффициентов уравнений регрессии, значимости коэффициентов корреляции, адекватности модели; методы и способы проведения расчетов на персональном компьютере по эконометрическим моделям;

* уметь выявлять наличие или отсутствие взаимосвязей между экономическими переменными, выдвигать гипотезы о виде статистической зависимости между исследуемыми показателями, формулировать математические модели исследуемой взаимосвязи; применять метод наименьших квадратов для получения оценок неизвестных параметров моделей, проверять надежность полученных оценок, содержательно интерпретировать значения коэффициентов уравнения регрессии; вычислять коэффициенты парной, множественной и частной корреляции, коэффициент детерминации, проверять их значимость, содержательно интерпретировать их численные значения; находить оценки неизвестных параметров нелинейных моделей, выбирать из нескольких нелинейных моделей наиболее адекватную; находить точечные и интервальные прогнозы исследуемой зависимой переменной; выявлять наличие или отсутствие мультиколлинеарности независимых переменных, автокорреляции остатков, гетероскедастичности случайных возмущений, устранять или смягчать проблемы мультиколлинеарности, автокорреляции и гетероскедастичности; идентифицировать системы одновременных уравнений, применять косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов для оценки неизвестных параметров систем одновременных уравнений; исследовать временные ряды, строить трендовые модели, оценивать неизвестные параметры трендовых моделей, строить точечные и интервальные прогнозы временных показателей; проводить разнообразные расчеты на персональном компьютере по эконометрическим моделям.