ЕН.Ф.4 Эконометрикаx

ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ
Место курса в профессиональной подготовке выпускника
Дисциплина эконометрика относится к циклу общих математических и
естественнонаучных дисциплинГОС ВПО, утвержденного Заместителем министра
образования и науки РФ 17 марта 2000 г., номер государственной регистрации 180эк/сп.
Имеет своей цельюобучить студентов методологии и методике построения и применения
эконометрических моделей для анализа состояния и оценки перспектив развития
экономических и социальных систем в условиях взаимосвязей между их внутренними и
внешними факторами.
Дисциплина эконометрика является одной из основных в подготовке специалиста
по основной образовательной программе и является инструментом для обработки
фактических данных и принятия решений в маркетинге, экономике и менеджменте.
Данная дисциплина изучается студентами в 7 семестре и является обязательной.
Дисциплина включает в себя 12 тем.
Задачи дисциплины
− расширение и углубление теоретических знаний о качественных особенностях
экономических и социальных систем, количественных взаимосвязях и
закономерностях их развития;
− овладение методологией и методикой построения, анализа и применения
эконометрических моделей как для анализа состояния, так и для оценки
перспектив развития указанных систем;
− изучение наиболее типичных моделей и получение навыков практической
работы с ними.
Компетенции, приобретаемые студентом в процессе освоения
дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
− иметь представление об актуальных экономических проблемах, об
особенностях математико-статистических методов их изучения, о
специфике конкретного эконометрического моделирования и
анализа его результатов, о возможностях математикостатистических методов обработки данных, о процедурах
формирования и анализа системы эконометрических показателей, о
проблемах принятия решений по результатам анализа;
− знать официальные и общедоступные источники информации об
общей экономической и региональной ситуаций; специальные
методы математической обработки и анализа; принципы
эконометрического моделирования, оценки результатов, их
презентации и условий практического применения;
− уметь точно формулировать гипотезы для проверки, формировать
базуданных и библиотеку программных средств компьютерной
обработки, выбирать надлежащие математико-статистические
методы обработки и проводить обработку, выполнять
содержательный и научно обоснованный анализ результатов,
аргументировано отстаивать результаты проверки рабочих гипотез и
сценарии возможного развития ситуации в будущем;
− иметь навыки самостоятельной творческой работы над проблемой,
точной оценки качества располагаемой информации,
преобразования исходных данных; аргументированного выбора и
применения методов обработки и анализа, подготовки
обоснованного заключения по результатам выполненной работы,
представления результатов в доступной форме.
ФОРМА ТЕКУЩЕГО И ПРОМЕЖУТОЧНОГО КОНТРОЛЯ
Зачет с оценкой в 7 семестре.
ОБЪЕМ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСОВ ДИСЦИПЛИНЫ
ПО ТЕМАМ И ВИДАМ ЗАНЯТИЙ
Количество часов/Зачетных единиц
№
п/п
Наименование
темы
Лекции
(1)
(2)
(3)
1
Эконометрика:
постановка задачи
2
Практические
занятия
(5)
Общая
трудоем.
с учетом
зачета
(6)
3
5
2
6
3
7
2
10
3
7
2
8
6
12
2
10
2
6
6
10
Самостоятельная
работа
(4)
Раздел 1. Введение
0
Раздел 2. Классическая регрессия
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Классическая
регрессия как пример
2
2
эконометрической
модели
Процедуры отбора
факторов и критерии
2
2
качества
регрессионной модели
Раздел 3. Обобщение классической модели
Обобщенный метод
4
4
наименьших квадратов
Модели с лаговыми
2
2
переменными
Метод главных
4
2
компонент
Модели с переменной
2
4
структурой
Системы
взаимозависимых
уравнений как
4
4
эконометрические
модели
Раздел 4. Нелинейные модели
Нелинейные модели и
2
2
их линеаризация
Раздел 5. Анализ временных рядов
Модели временных
2
2
рядов
Количество часов/Зачетных единиц
№
п/п
Наименование
темы
Лекции
Практические
занятия
Самостоятельная
работа
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
11 Методология
эконометрического
2
4
2
прогноза
Раздел 6. Использование эконометрических моделей
в прогнозировании социальных и экономических процессов
12 Программные средства
эконометрического
2
4
3
анализа и
прогнозирования
13 Зачет с оценкой
2


Итого
32
32
36
Общая
трудоем.
с учетом
зачета
(6)
8
9
2
100
ОБЪЕМ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСОВ ДИСЦИПЛИНЫ
ПО ТЕМАМ И ВИДАМ ЗАНЯТИЙ (ОЧНО-ЗАОЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ)
Количество часов/Зачетных единиц
№
п/п
Наименование
темы
(1)
(2)
1
Тема1
Эконометрика:
постановка задачи
Лекции
Практические
занятия
6
7,5
Самостоятельная
работа
(3)
(4)
Раздел 1. Введение
1
(5)
Общая
трудоем.
с учетом
зачета
(6)
0,5
Раздел 2. Классическая регрессия
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Тема2
Классическая
регрессия как пример
2
0,5
6
эконометрической
модели
Тема3
Процедуры отбора
факторов и критерии
1
0,5
6
качества
регрессионной модели
Раздел 3. Обобщение классической модели
Тема4
Обобщенный метод
2
1
6
наименьших квадратов
Тема5
Модели с лаговыми
2
0,5
6
переменными
Тема6
Метод главных
2
1
6
компонент
Тема7
Модели с переменной
1
0,5
6
структурой
Тема8
Системы
взаимозависимых
2
1
6
уравнений как
эконометрические
модели
Раздел 4. Нелинейные модели
Тема9
Нелинейные модели и
1
0,5
6
их линеаризация
Раздел 5. Анализ временных рядов
Тема10Модели
1
0,5
6
временных рядов
8,5
7,5
9
8,5
9
7,5
9
7,5
7,5
Количество часов/Зачетных единиц
№
п/п
Наименование
темы
Лекции
Практические
занятия
Самостоятельная
работа
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
11 Тема11Методология
эконометрического
2
0,5
6
прогноза
Раздел 6. Использование эконометрических моделей
в прогнозировании социальных и экономических процессов
12 Тема12Программные
средства
эконометрического
2
1
6
анализа и
прогнозирования
13 Зачет с оценкой
1
Итого
20
8
72
Общая
трудоем.
с учетом
зачета
(6)
8,5
9
1
100
ОБЪЕМ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСОВ ДИСЦИПЛИНЫ
ПО ТЕМАМ И ВИДАМ ЗАНЯТИЙ (ЗАОЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ)
Количество часов/Зачетных единиц
№
п/п
Наименование
темы
Лекции
(1)
(2)
(3)
1
Тема1
Эконометрика:
постановка задачи
Практические
занятия
(5)
Общая
трудоем.
с учетом
зачета
(6)
6
6,5
Самостоятельная
работа
(4)
Раздел 1. Введение
0,5
Раздел 2. Классическая регрессия
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Тема2
Классическая
регрессия как пример
1
2
7
эконометрической
модели
Тема3
Процедуры отбора
факторов и критерии
0,5
1
6
качества
регрессионной модели
Раздел 3. Обобщение классической модели
Тема4
Обобщенный метод
0,5
1
6
наименьших квадратов
Тема5
Модели с лаговыми
1
1
7
переменными
Тема6
Метод главных
0,5
1
6
компонент
Тема7
Модели с переменной
0,5
1
7
структурой
Тема8
Системы
взаимозависимых
0,5
1
6
уравнений как
эконометрические
модели
Раздел 4. Нелинейные модели
Тема9
Нелинейные модели и
0,5
1
6
их линеаризация
Раздел 5. Анализ временных рядов
Тема10Модели
0,5
1
6
временных рядов
10
7,5
7,5
9
7,5
8,5
7,5
7,5
7,5
Количество часов/Зачетных единиц
№
п/п
Наименование
темы
Лекции
Практические
занятия
Самостоятельная
работа
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
11 Тема11Методология
эконометрического
0,5
1
7
прогноза
Раздел 6. Использование эконометрических моделей
в прогнозировании социальных и экономических процессов
12 Тема12Программные
средства
эконометрического
1,5
1
6
анализа и
прогнозирования
Итого по дисциплине
8
12
76
Зачет
Итого по семестру
Общая
трудоем.
с учетом
зачета
(6)
8,5
8,5
96
4
100
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Основные вопросы разделов и тем
Раздел 1. Введение
Тема 1. Эконометрика: постановка задачи
Общие принципы построения и использования эконометрических моделей и методов в
экономических
исследованиях.
Исходные
предпосылки
эконометрического
моделирования. Зависимые и независимые переменные. Ряды переменных и их
преобразования. Качественные и количественные переменные. Эконометрические модели
как отображение закономерностей развития процесса (модели цены, издержек, спроса,
предпринимательской стратегии и др.). Экономический смысл коэффициентов модели.
Раздел 2. Классическая регрессия
Тема 2. Классическая регрессия как пример эконометрической модели
Виды регрессионных уравнений, наиболее часто используемые в практических
исследованиях (линейная, степенная, гиперболическая). Исходные предпосылки
классической регрессии. Классический метод наименьших квадратов (МНК). Свойства
оценок МНК. Свойства коэффициентов моделей, рассчитанных классическим МНК
(несмещенность, эффективность и состоятельность). Линейная модель множественной
регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и
автокоррелированными остатками. Система линейных одновременных уравнений.
Тема 3. Процедуры отбора факторов и критерии качества регрессионной модели
Показатели качества регрессии. Отбор факторов на основе корреляционного анализа.
Использование статистических критериев (Стьюдента, Фишера) и коэффициентов
множественной корреляции и детерминации в процедуре отбора факторов.
Раздел 3. Обобщения классической модели
Тема 4. Обобщенный метод наименьших квадратов
Причины появления зависимости между ошибками. Понятие обобщенной
эконометрической модели. Последствия использования классического МНК в
обобщенной модели. Обобщенный МНК.
Тема 5. Модели с лаговыми переменными
Лаги в зависимых и независимых переменных. Методы оценки оптимальной величины
лага. Использование лаговых переменных в моделях динамики валового национального
продукта (ВНП). Трудности оценок параметров в моделях с лаговыми переменными
(смещение ошибок коэффициентов, их неэффективность и т.п.). Косвенный,
двухшаговый и трехшаговый МНК и особенности их применения в оценках
коэффициентов моделей с лаговыми переменными.
Тема 6. Метод главных компонент
Исходные предпосылки использования метода главных компонент. Преимущества и
недостатки моделей с главными компонентами. Экономический смысл главных
компонент. Применение метода главных компонент в анализе рыночной конъюнктуры.
Тема 7. Модели с переменной структурой
Причины изменчивости структуры модели и способы ее отображения в уравнении
регрессии. Представление исходной информации в моделях с переменной структурой.
Фиктивные переменные. Приемы обнаружения изменчивости структуры модели и
закономерностей этого процесса с использованием статической и динамической
информации. Особенности МНК в оценках коэффициентов моделей с переменной
структурой. Применение моделей с переменной структурой в исследованиях спроса на
предметы длительного пользования.
Тема 8. Системы взаимозависимых уравнений
Основные предпосылки систем взаимозависимых переменных. Структурная и
приведенная формы модели. Использование двухшагового и трехшагового МНК в оценке
параметров моделей. Рекурсивные системы моделей. Использование классического и
двухшагового МНК в оценке параметров рекурсивных моделей.
Раздел 4. Нелинейные модели
Тема 9. Нелинейные модели и их линеаризация
Причины нелинеаризуемости моделей. Классификация оценки параметров нелинейных
моделей. Критерий оценки. Методы с производными и методы без производных.
Построение процедур прямого поиска. Методы Гаусса и представление целевой функции.
Процедура оценки коэффициентов модели по методу Гаусса-Зайделя.
Градиентные методы оценки параметров нелинейной модели и представления целевой
функции. Процедуры оценки параметров градиентными методами.
Раздел 5. Анализ временных рядов
Тема 10. Модели временных рядов
Характеристики временных рядов. Стационарный процесс. Методы преобразования
наблюдаемого ряда к стационарному процессу. Модели авторегрессии. Модели
скользящего среднего. Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARIMA).
Применение моделей авторегрессии, скользящего среднего и авторегрессии–скользящего
среднего в анализе динамики курса акций. Модели стационарных и нестационарных
временных рядов, их идентификация. Автокорреляционная функция. Уравнение ЮлаУокера. Оценка дисперсий коэффициентов автокорреляции.
Раздел 6. Использование эконометрических моделей в прогнозировании социальных
и экономических процессов
Тема 11. Методология эконометрического прогноза
Примеры моделей. Процедура прогноза. Проблема верификации прогноза. Оценка
точности прогноза. Доверительный интервал прогноза. Точный и приближенный методы
построения доверительного интервала.
Тема 12. Программные средства эконометрического анализа и прогнозирования
Пакеты, реализующие эконометрические методы (SPSS, EViews и др.). Их сравнительная
характеристика.
Особенности практического использования пакетов прикладных программ SPSS и EViews
(интерфейс, графические возможности, выполнение регрессионного анализа).
Возможности табличного процессора Microsoft Excel.
Перечень примерных вопросов и заданий для самостоятельной
работы
1. Метод наименьших квадратов. Линейная регрессионная модель с
двумя переменными.
2. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок.
3. Проверка гипотез в парной регрессии. Доверительные интервалы
для коэффициентов регрессии. Коэффициент детерминации.
4. Оценка максимального правдоподобия коэффициентов парной
регрессии.
5. Основные гипотезы множественной регрессии. Метод наименьших
квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.
6. Проверка гипотезы равенства нулю всех коэффициентов кроме
константы.
7. Проверка гипотезы равенства нулю последних q коэффициентов
регрессии.
8. Тест Чоу.
9. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.
10.Коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент
детерминации.
11.Мультиколлинеарность.
12.Фиктивные переменные.
13.Спецификация модели. Исключение существенной переменной.
14.Спецификация модели. Включение несущественной переменной.
15.Коэффициент частной корреляции.
16.Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших
квадратов.
17.Гетероскедастичность и корреляция во времени.
18.Гетероскедастичность. Метод взвешенных наименьших квадратов.
Коррекция мо-делей на гетероскедастичность.
19.Тесты Гольдфельдта–Куандта и Бреуша-Пагано.
20.Корреляция во времени. Оценивание моделей с автокорреляцией.
21.Тест Дарбина-Уотсона.
22.Модель скользящего среднего MA(q).
23.Модель авторегрессии AR(p).
24.Модели ARMA(p,q) и ARIMA(p,d,q).
25.Системы одновременных уравнений. Внешне несвязанные
уравнения.
26.Системы одновременных уравнений. На примере кривых спроса и
предложения.
27.Структурная и приведенная формы системы уравнений.
28.Идентифицируемость систем одновременных уравнений.
29.Основные идеи факторного анализа.
30.Основные идеи классификационного (кластерного) анализа.
Примерные темы рефератов
1. Принципы построения и использования эконометрических моделей
и методов в экономических исследованиях.
2. Исходные предпосылки эконометричеcкого моделирования.
3. Предпосылки классической регрессионной модели.
4. Классический метод наименьших квадратов.
5. Свойства оценок параметров модели, полученных классическим
МНК.
6. Процедуры отбора факторов эконометрических моделей (на
примерах).
7. Критерии качества эконометрических моделей (иллюстрация
использования).
8. Эконометрические модели с лаговыми переменными (примеры
применения).
9. Проблемы оценки параметров в моделях с лаговыми переменными.
10.Двухшаговый МНК. Примеры использования в моделях с лаговыми
переменными.
11.Предпосылки использования метода главных компонент в
экономических исследованиях.
12.Применение метода главных компонент в моделях рыночной
конъюнктуры.
13.Системы взаимозависимых уравнений как эконометрические
модели (примеры использования).
14.Методы оценки параметров взаимозависимых уравнений.
15.Примеры использования рекурсивных и блочно-рекурсивных
моделей в экономических исследованиях.
16.Одношаговый и двухшаговый МНК в оценке параметров системы
взаимозависимых уравнений (иллюстрация применения).
17.Модели с переменной структурой: причины изменчивости и
способы ее отображения в модели.
18.Приемы обнаружения изменчивости структуры модели (на
примерах).
19.Особенности оценки параметров модели с переменной структурой.
20.Процедура прогнозирования на основе эконометрической модели
(на примерах).
21.Проблемы верификации прогноза.
22.Точный и приближенный методы построения доверительных
интервалов прогноза (примеры расчетов).
23.Математическое обеспечение эконометрических моделей.
Примерный перечень вопросов к зачету
1. Каков экономический смысл коэффициента линейной
эконометрической модели?
2. Что показывает коэффициент эластичности?
3. Что показывает стандартизованный коэффициент уравнения
регрессии?
4. Перечислите предпосылки классического уравнения регрессии.
5. Что такое “несмещенная оценка коэффициента уравнения
регрессии”?
6. Что такое “эффективная оценка коэффициента уравнения
регрессии”?
7. Что такое “состоятельная оценка коэффициента уравнения
регрессии”?
8. Для чего в эконометрике используется критерий Стьюдента?
9. Что такое “статистически значимый коэффициент уравнения
регрессии”?
10.Что показывает критерий Фишера?
11.Для чего в эконометрике используется критерий Дарбина-Уотсона?
12.Что показывает коэффициент детерминации?
13.В каких случаях целесообразно применять обобщенный метод
наименьших квадратов?
14.Какой вид имеет уравнение авторегрессии первого порядка?
15.Какой вид имеет уравнение скользящего среднего?
16.Какой вид имеет уравнение авторегрессии–скользящего среднего?
17.Что такое “стационарная модель”?
18.Какое преобразование исходных данных нужно провести в случае
обнаружения авторегрессии первого порядка у возмущающих
переменных?
19.Какой критерий применяется для диагностики на
гетероскедастичность?
20.Какая предпосылка классической регрессионной модели нарушается
у модели с лаговыми переменными?
21.Каковы последствия включения в модель лаговых переменных?
22.Что представляют собой главные компоненты?
23.Что показывает первая главная компонента?
24.Что представляют собой коэффициенты при факторах в выражениях
главных компонент?
25.Какой метод целесообразно применять для оценки коэффициентов
модели с главными компонентами?
26.Каковы недостатки метода главных компонент?
27.Что представляет собой рекурсивная модель?
28.Что показывает коэффициент структурной формы системы
взаимозависимых уравнений?
29.Что показывает коэффициент прогнозной формы системы
взаимозависимых уравнений?
30.Что представляют собой “модели с переменной структурой”?
31.Каким методом можно оценить параметры модели с переменной
структурой?
32.Как определяется доверительный интервал прогноза?
33.Особенности оценки параметров нелинейной модели по методу
Гаусса-Зайделя.
Рекомендуемые информационные источники
Основная литература
1. Эконометрика: учебник, Кремер Н.Ш., Путко Б.А., ЮНИТИ-ДАНА, 2012 г.
(КнигаФонд).
2. Практика эконометрики: классика и современность: Учебник, Берндт Э.Р.,
ЮНИТИ-ДАНА, 2012 г.(КнигаФонд)
Дополнительная литература
1. Эконометрика: Учебное пособие, Балдин К.В., Быстров О.Ф., Соколов М.М.,
ЮНИТИ-ДАНА, 2012 г.
2. Эконометрика: Учебное пособие, Новиков А.И., Дашков и К, 2013 г.