Содержание теоретического курса
| Наименование темы
| Лекционное время (часы)
| Основные вопросы
| Лит-ра
|
|
|
|
|
|
| Тема 1. Введение в эконометрику
|
| Предмет, цель и задачи эконометрики. Эконометрика как синтез экономической теории, статистики и математики. Понятие функциональной и стохастической зависимостей. Стохастическая природа экономических данных. Понятие и виды эконометрических моделей. Типы данных, используемых при эконометрическом моделировании. Виды переменных в эконометрических моделях: эндогенные, экзогенные, лаговые, предопределенные. Содержание этапов эконометрического моделирования.
| 1; 2; 3
|
| Тема 2. Парная линейная регрессия и корреляция
|
| Понятие о корреляционно-регрессионном анализе. Корреляционное поле или диаграмма рассеяния. Расчет парного линейного коэффициента корреляции. Понятие индекса корреляции и его интерпретация. Основные этапы построения модели парной линейной регрессии. Выбор типа математической функции при построении регрессионной эконометрической модели. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения регрессии. Определение параметров модели на основе метода наименьших квадратов. Свойства коэффициентов регрессии. Оценка общего качества модели на основе коэффициента детерминации и F–критерия Фишера. Проверка статистической значимости параметров модели и коэффициента корреляции на остове t-критерия Стьюдента. Прогнозирование на основе эконометрической модели. Построение доверительных интервалов прогноза.
| 1; 2; 3
|
| Тема 3. Парная нелинейная регрессия и корреляция
|
| Классы парных нелинейных регрессий. Регрессии, нелинейные относительно переменной х, но линейные относительно оцениваемых параметров уравнения, и регрессии, нелинейные относительно параметров модели. Метод наименьших квадратов для нахождения параметров уравнений нелинейных регрессий первого класса. Линеаризация нелинейных моделей второго класса. Корреляция для нелинейных регрессий. Точечный и средний коэффициенты эластичности. Формулы коэффициентов эластичности для различных видов нелинейных регрессий. Средняя ошибка аппроксимации для нелинейных регрессий.
| 1; 2; 3
|
|
|
|
|
|
| Тема 4. Множественная линейная регрессия и корреляция
|
| Задачи множественного корреляционно-регрессионного анализа. Виды моделей множественной регрессии по форме выражения. Принципы отбора факторов в модель множественной регрессии. Мультиколлинеарность факторов. Причины мультиколлинеарности Матрица парных коэффициентов корреляции и расчет ее определителя. Матрица парных линейных коэффициентов межфакторной корреляции и расчет ее определителя. Методы устранения или уменьшения мультиколлинеарности. Традиционный метод наименьших квадратов для множественной линейной регрессии. Матричная форма уравнения множественной линейной регрессии. Формула для вычисления параметров регрессионного уравнения по методу наименьших квадратов. Коэффициенты множественной корреляции и детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации для модели множественной регрессии. Понятие частного коэффициента корреляции. Показатели силы связи в модели множественной регрессии: параметры уравнения регрессии при х, коэффициенты эластичности, стандартизированные коэффициенты регрессии или β-коэффициенты.
| 1; 2; 3
|
| Тема 5. Эконометри-ческое моделирова-ние временных рядов
|
| Понятие временного ряда. Виды временных рядов: интервальные и моментные; ряды абсолютных, относительных и средних величин. Тренд, периодические колебания и случайные колебания как теоретические составляющие уровней временного ряда. Аддитивная, мультипликативная и смешанная модель временного ряда. Автокорреляция уровней. Автокорреляционная функция и ее графическое изображение. Виды трендов по форме представления: линейный, параболический, гиперболический, показательный, степенной, логарифмический. Оценка параметров уравнения тренда. Оценка адекватности модели тенденции. Понятие гетероскедастичности остатков. Критерий Дарбина-Уотсона.
| 1; 2; 3
|
| Тема 6. Системы эконометрических уравнений
|
| Виды систем эконометрических уравнений: системы независимых, рекурсивных и одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма системы одновременных уравнений. Причины, по которым наряду со структурной формой модели строят ее приведенную форму. Решение проблемы идентификации. Классы структурных моделей с точки зрения задачи идентификации. Методы решения систем одновременных уравнений: косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов
| 1; 2; 3
|
| ИТОГО
|
|
|
|
2015-05-18
197
