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 | ||||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |||||||
2.1 | Определение эконометрики, ее предмет и область применения | 1 | |||||||||||||
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 | 1 | [1- 9]
| Тест | ||||||||||
2.2 | Парная регрессия и корреляция | 4 | 4 | 5 |
|
| |||||||||
| 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 |
| 2 | [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= ). | 2 | 2 | 2 | [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. | 2 | 2 | 1 | [1- 9] | Тест | |||||||||
2.3 | Модели множественной линейной регрессии | 3 | 4 | 2 | [1-9] |
| |||||||||
1. Построение многофакторной линейной регрессионной модели. 2. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей. 3. Измерение интенсивности множественной связи. | 1
| 2 | 1 | [1- 9] | Тест | ||||||||||
4. Проверка существенности параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи. 5. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели | 2 | 2 | 1 |
|
| ||||||||||
2.4 | Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений | 2 | [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. |
| 2 | [1- 9] | Тест | ||||||||||
2.5 | Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными | 2 | [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. |
| 2 | [1- 9] | Тест | |||||||||||
2.6 | Системы эконометрических уравнений | 4 | [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. |
| 4 | [1- 9] | Тест | |||||||||||
2.7 | Моделирование одномерных временных рядов | 6 | [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. |
| 4 | [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. |
| 2 | [1- 9] | Тест | |||||||||||
2.8 | Изучение взаимосвязей на основе временных рядов | 3 | [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). |
| 3 | [1- 9] | Тест | |||||||||||
2.9 | Современное состояние и перспективы развития эконометрики | 1
| [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 | [1- 9] | Тест | |||||||||||
Итого | 8 | 8 | 26 |
|
| ||||||||||