МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН Казахский национальный технический университет имени К.И.Сатпаева

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ
КАЗАХСТАН
Казахский национальный технический университет имени К.И.Сатпаева
Институт информационных и телекоммуникационных технологий
Кафедра «Математика»
«УТВЕРЖДАЮ»
Директор института
_________Ахметов Б.С.
«09» ноября 2013г.
ПРОГРАММА КУРСА (SYLLABUS)
по дисциплине «Эконометрика»
специальность – 5B070500 –«Математическое и компьютерное
моделирование»
Форма обучения - дневная
Всего - 3 кредита
Курс - 4
Семестр -7
Лекций - 30 часов
Практические работы -15 часов
Рубежный контроль (количество) - 2
СРС - 45 часов
СРСП (аудиторных) - 15 часов
СРСП (офис) - 45 часов
Всего аудиторных - 60 часов
Всего внеаудиторных - 75 часов
Трудоемкость
-135 часов
Экзамен - 7 семестр
Алматы 2013
Программа курса составлена: к.т.н., доцентом Велямовым Т.Т., кафедры
«Математика» на основании рабочей учебной программы по дисциплине
«Эконометрика».
Рассмотрена на заседании кафедры «Математика»
«_09_»__ноября_ 2013 г. Протокол №_2_
Зав. кафедрой «Математика»
Сатыбалдиев О.С.
Одобрена научно- методическим советом ИИТТ
«_____»________2013г. Протокол №____
Председатель НМС
Ахметов Б.С.
Сведения о составителях: Велямов Турганжан Турсунович – кандидат
технических наук, доцент
Офис: кафедра «Математика»
Адрес: г. Алматы, Сатпаева - 22, КазНТУ , ауд.810 ГУК
инд. 480013
Тел.: 257-71-93
Факс:
Е-mail: fea_vel@mail.ru
1 Цели и задачи дисциплины.
1.1 Цель преподавания дисциплины:
Дать студентам научное представление о методах, моделях и приемах,
позволяющих получать количественные выражения закономерностям
экономической теории на базе экономической статистики с использованием
математико-статистического инструментария.
1.2 Задачи дисциплины:
- усвоить методы количественной оценки социально-экономических
процессов;
- изучить методы построения эконометрических моделей;
научиться оценивать параметры моделей и интерпретировать
полученные результаты.
1.3 Пререквизиты дисциплины.
«Высшая математика», «Теории вероятности и математической
статистика».
1.4 Постреквизиты дисциплины.
«Общая
теория
статистики»,
"Математическая
статистика»
«Информатика».
2 Система оценки знаний студентов.
Таблица 1
2.1 Распределение рейтинговых процентов по видам контроля
Вид итогового
контроля
Экзамен
Виды контроля
Итоговый контроль
Рубежный контроль
Текущий контроль
Проценты
100
100
100
Таблица 2
Календарный график сдачи всех видов контроля по дисциплине
«Эконометрика»
Недели 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15
Виды СР СР С СР СР СР СР
Р
СР СР СР СР СР СР РК2
контро П
П
Р
П
П РК1
П
П
П
П КР
ля
Недель
2
1
2
2
2
1
2
2
2
2
1
2
1
2
2
ное
кол-во
контро
ля
Виды контроля:
СР - самостоятельная работа, Р-рефераты, П- практические работы, КРкурсовая работа, РК- рубежный контроль.
Таблица 3
Оценка знаний студентов
Оценка
Отлично
Хорошо
Буквенный
эквивалент
А
АВ+
4
В процентах %
В баллах
95-100
90-94
85-89
4
3,67
3,33
Удовлетворительно
Неудовлетворительно
В
ВС+
С
СD+
D
F
80-84
75-79
70-74
65-69
60-64
55-59
50-54
0-49
3,0
2,67
2,33
2,0
1,67
1,33
1,0
0
3 Содержание дисциплины.
Таблица 4
3.1 Распределение часов по видам занятий
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Количество академических часов
Лекция Практ. СРСП СРС
работы
Введение
2
1
3
3
Модель парной регрессии (МНК)
2
1
3
3
Модель парной регрессии (МПР)
2
1
3
3
Определение
вида
нелинейной
2
1
3
3
эконометрической
модели.
Сведение
нелинейной модели к линейной
2
1
3
3
Гиперболическая регрессионная модель и
определение её параметров
Степенные модели регрессии
2
1
3
3
Логарифмические модели регрессии
Сбор данных. Определение связи между
2
1
3
3
показателями.
Содержательный
анализ.
Выбор результативного признака
Наименование темы лекции
Выявление
зависимости
между
результативным признаком и факторными
Методы
выявления
мультиколлинеарности
Отбор существенных факторов. Бета –
коэффициенты
Построение уравнения методом пошаговой
регрессии
Проверка общего качества уравнения.
Проверка
значимости
коэффициентов
регрессии.
2
1
3
3
2
1
3
3
2
1
3
3
2
1
3
3
2
1
3
3
Интерпретация
значений
регрессионной
статистики, полученных
пакетом Анализ
данных.
Прогнозирование значений экономических
показателей. Точность прогноза.
Понятия рядов динамики, их свойства.
5
2
1
3
3
2
1
3
3
Классификация рядов динамики. Показатели
изменения уровней ряда динамики.
15 Автокорреляция. Аналитические модели для
выравнивания рядов динамики
Всего (часов)
2
1
3
3
30
15
45
45
3.2 . Содержание лекций.
1. Введение. Предмет и задачи эконометрики. Область применения
эконометрики. Связь эконометрики с математическими дисциплинами.
2. Модель парной регрессии (МПР). Причинные связи, регрессия и
корреляция. Коэффициент корреляции, детерминации, виды регрессии,
каноническая интерпретация коэффициентов регрессии.
3. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов для вычисления
коэффициентов уравнения. Проверка адекватности модели регрессии.
Средняя ошибка аппроксимации. Критерий Фишера и Стьюдента Проверка
значимости параметров модели регрессии.
4. Нелинейная регрессия. Нелинейные модели. Выбор формы
эконометрической модели. Нелинейные модели относительно переменных.
Нелинейные модели относительно параметров
5.Определение вида нелинейной эконометрической модели.
Сведение нелинейной модели к линейной. Гиперболическая регрессионная
модель и определение её параметров.
6.Степенные модели регрессии. Логарифмические модели регрессии.
7. Множественная линейная регрессия (МЛР). Сбор данных.
Определение связи между показателями. Содержательный анализ. Выбор
результативного признака.
8. Множественная линейная регрессия (МЛР). Выявление
зависимости
между
результативным
признаком
и
факторными
признаками.Корреляционная матрица.
9.
Множественная
линейная
регрессия
(МЛР).
Расчет
корреляционной матрицы. Методы выявления мультиколлинеарности.
Способ устранения мультиколлинеарности.
10. Множественная линейная регрессия (МЛР). Отбор существенных
факторов. Бета –коэффициенты.
11. Множественная линейная регрессия (МЛР). Построение
уравнения методом пошаговой регрессии. Проверка статистической
значимости.
12. Множественная линейная регрессия (МЛР). Проверка общего
качества уравнения. Проверка значимости коэффициентов регрессии.
13. Множественная линейная регрессия (МЛР). Интерпретация
значений регрессионной статистики, полученных пакетом Анализ данных.
Прогнозирование значений экономических показателей. Точность
прогноза.
6
14.Динамические ряды. Определение вида ряда динамики и основных
показателей. Расчет основных и обобщенных показателей рядов динамики.
Методы группирования и скользяйщей средней(механическое сглаживание).
15.Динамические ряды. Автокорреляция уровней рядов динамики.
Аналитические модели рядов динамики. Расчет коэффициентов ряда Фурье.
Учет сезонных колебаний в рядах динамики. Аддитивные и
мультипликативные модели прогнозирования.
3.3 Темы практических работ и их содержание.
№
1-5
Тема проведения
Модель парной регрессии (МПР)
Форма проведения
Выполнение индивидуальных заданий на
компьютере, письменная интерпретация
полученных результатов
Контрольная работа, (письменно)
6
Нелинейная регрессия
Выполнение индивидуальных заданий на
компьютере, письменная интерпретация
полученных результатов.
7-10 Множественная линейная регрессия Выполнение индивидуальных заданий на
(МЛР).
компьютере, письменная интерпретация
полученных результатов.
11-13 Динамические ряды
Выполнение индивидуальных заданий на
компьютере, письменная интерпретация
полученных результатов.
Контрольная работа – письменно.
14-15 Защита проектов
Презентация проекта на кафедральной
конференции.
3.4. График выполнения и сдачи заданий по СРС
№
1
2
3
4
5
6
Тема задания
Расчеты основных коэффициентов:
Корреляции, детерминации,
регрессии и их экономическая
интерпретация письменно
Решение индивидуальных задач с
помощью пакета Анализ данных.
Прогнозирование и письменная
интерпретация результатов
Модель парной регрессии (МПР)
Анализ корреляционной матрицы
по самостоятельно собранным
данным
Построение множественной
регрессионной модели с
использованием метода пошаговой
регрессии и пакета Анализа данных
Защита проектов
Форма контроля
Представление работы в
письменном виде, блиц
опрос по работе.
Срок сдачи
3 неделя
Представление работы в
письменном виде, Блиц
опрос по работе
5 неделя
Контрольная работа.
Защита проекта
Письменная работа
Блиц опрос по работе
6-7 неделя
Кафедральная
контрольная
12 неделя
13 неделя
Презентация проекта на
кафедральной
7
10 неделя
14 -15 неделя
конференции
Таблица 5
3.5.График проведения занятий
№
Дата
Время
Наименование тем
Лекции
1
2
3
4
5
30.08.13
30.08.13
03.09.13
10.09.13
10.09.13
6
7
8
17.09.13 16.30
24.09.13 15.25
01.10.13 16.30
Введение
Модель парной регрессии (МПР)
Парная регрессия (МНК)
Нелинейная регрессия
Определение вида нелинейной эконометрической модели.
Сведение нелинейной модели к линейной.
Степенные модели регрессии.
Множественная линейная регрессия (МЛР)
Множественная линейная регрессия (МЛР).
9
08.10.13 15.25
Множественная линейная регрессия (МЛР)
10
11
12
13
14
15.10.13
22.10.13
29.10.13
05.11.13
12.11.13
Множественная линейная регрессия (МЛР).
Множественная линейная регрессия (МЛР).
Множественная линейная регрессия (МЛР).
Множественная линейная регрессия (МЛР)
Динамические ряды.
15
19.11.13 15.25
Динамические ряды.
30.08.13
10.09.13
24.09.13
08.10.13
22.10.13
05.11.13
19.11.13
26.11.13
Практические работы
Модель парной регрессии (МПР)
Модель парной регрессии (МПР)
Нелинейная регрессия
Нелинейная регрессия
Множественная линейная регрессия (МЛР).
Множественная линейная регрессия (МЛР).
Множественная линейная регрессия (МЛР).
Динамические ряды
1
2
3
4
5
6
7
8
15.25
16.30
15.25
16.30
15.25
16.30
15.25
16.30
15.25
15.25
17.25
17.25
17.25
17.25
17.25
17.25
17.25
17.25
8
Учебно-методические материалы по дисциплине
Основная литература
1. И.И. Елисеева. Эконометрика. -М.: «Финансы и статистика», 2002
2. С.А. Бородич. Эконометрика Минск ООО «Новое знание» 2001.
3. Кристофер Доугерти. Введение в эконометрику. -М., 1997.
4. Рахметова Р.У. Краткий курс по эконометрике. Учебное пособие. Алматы.
2009. -67 с.
Дополнительная литература
5. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Практикум по прикладной статистике и
эконометрике. – М.: ЮНИТИ, 2001.
6. Емельянов И.Г. Эконометрия и прогнозирование. -М.: Экономика, 1985. 207с.
7. Джонстон Дж . Эконометрические методы. –М.: Статистика, 1980.
8. А.Ю. Козлов, В.Ф. Шишов Пакет анализа MS EXCEL в экономическостатистических расчетах.
Периодическая литература
9. Статистические сборники
10.Ежемесячный информационно-аналитический журнал
9
10