Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
Муха О.С. Управление затратами на предприятии в условиях финансового риска (на примере ООО "Лечебно-оздоровительный центр "Марциальные воды&...полностью>>
'Документ'
Согласно Плану-графику реформирования муниципальных унитарных предприятий и муниципальных учреждений города Липецка на 2008 – 2009 годы и на основани...полностью>>
'Документ'
 будучи озабочены тем, что в результате человеческой деятельности произошло существенное увеличение концентрации парниковых газов в атмосфере, что т...полностью>>
'Регламент'
Об утверждении Административного регламента осуществления муниципальной функции по проведению антикоррупционной экспертизы муниципальных нормативных ...полностью>>

Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" эконометрика (1)

Главная > Программа дисциплины
Сохрани ссылку в одной из сетей:

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Тихоокеанский государственный университет

Утверждаю

Проректор по учебной работе

______________ С.В. Шалобанов

“_____” ________________200_ г.

Программа дисциплины

по кафедре "Экономическая кибернетика"

ЭКОНОМЕТРИКА

Утверждена научно-методическим советом университета для направлений подготовки (специальностей) в области экономики и управления

Специальности: 010502.65 «Прикладная информатика в экономике»

Хабаровск 2008 г.

Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных программ и стандартов профессионального образования с учетом особенностей региона и условий организации учебного процесса Тихоокеанского государственного технического университета.

Программу составил (и)

Порошина Л.А.

Старший преподаватель, кафедра «Экономическая кибернетика»

Ф.И.О. автора (ов)

Ученая степень, звание, кафедра

Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры

протокол № ______ от «____»__________________ 2007 г.

Зав. кафедрой_________«__»______ 200_г

___________Пазюк К.Т.

Подпись дата

Ф.И.О.

Программа рассмотрена и утверждена на заседании УМК и рекомендована к изданию

протокол № ______ от «____»_____________ 200_г

Председатель  УМК  _______«__»_______ 200_г

___________________

Подпись дата

Ф.И.О.

Директор  института  _______«__»_______ 200_г

Зубарев А.Е. _

(декан факультета) Подпись дата

Ф.И.О.

Директор  института  _______«__»_______ 200_г

________________ _

(декан факультета) Подпись дата

Ф.И.О.

  1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧА ДИСЦИПЛИНЫ

Эконометрика – это совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных, с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. При помощи этих методов выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией. Это - вводный курс эконометрики для студентов, специализирующихся в области экономики.

Акцент в курсе делается на содержательном смысле фактов, методов и подходов эконометрического анализа. Выводы и доказательства даются для ряда базовых формул и моделей, что позволяет студентам понять принципы построения эконометрической теории. Главный акцент делается на экономической интерпретации и приложениях рассматриваемых эконометрических моделей.

Эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария исследовать количественные выражения качественных зависимостей. При изучении дисциплины «Эконометрика» предполагается, что студент владеет основами теории вероятностей, математической статистики и матричной алгебры в объеме курса высшей математики для экономических специальностей.

Студенты должны получить базовые знания и навыки эконометрического анализа. Они должны уметь применять их в исследовании экономических процессов, а также понимать эконометрические методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей. В данном курсе студенты должны освоить традиционные эконометрические методы, предназначенные в основном для работы с данными перекрестных выборок.

В то же время, студенты должны понимать содержательные различия данных перекрестных выборок и временных рядов и те специфические эконометрические проблемы, которые возникают при работе с данными этих типов. Студенты должны приобрести навыки построения и развития моделей парной и множественной линейной регрессии, познакомиться с некоторыми видами нелинейных моделей и специальными методами эконометрического анализа и оценивания, понимая область и границы их применения в экономике. Рассматриваемые методы и модели должны быть освоены на практике с использованием реальных массивов экономических данных и современного эконометрического программного обеспечения.

Конечной целью изучения дисциплины является:

- ознакомление студентов с проблемами, возникающими при практическом применении различных количественных моделей экономической теории, таких как модели спроса, производства, совокупного потребления, инвестиций;

- формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков по применению статистических методов для исследования и обобщения эмпирических зависимостей экономических переменных, а также построения надежных прогнозов в банковском деле, финансах, различных сферах предпринимательской деятельности с целью обоснования принимаемых решений.

Основные задачи курса:

-   освоение методов эконометрического анализа статистических данных;

-   освоение методов построения адекватных статистическим данным моделей, имеющих соответствующую экономическую интерпретацию;

-   освоение методов статистического анализа стационарных и нестационарных временных рядов;

-   овладение навыками применения пакетов компьютерных программ эконометрического анализа статистических данных.

  1. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Студент должен знать:

- место, роль и возможности эконометрики в современной экономической науке и практике;

- особенности эконометрического метода;

- собирать и проводить статистическую обработку экономической информации с целью выявления основных характеристик числовой совокупности;

- особенности измерений в экономике;

- основные понятия и методы эконометрического моделирования;

- основные понятия, связанные с регрессионными моделями, временными рядами и системами одновременных уравнений;

- методы и особенности эконометрического прогнозирования социально-экономических процессов.

Студент должен уметь:

- осуществлять спецификацию эконометрической модели;

- обоснованно применять метод наименьших квадратов и его модификации;

- оценивать параметры эконометрической модели;

- оценивать значимость уравнений и параметров эконометрических моделей;

- использовать основные приемы и правила моделирования временных рядов;

- применять основные методы эконометрического прогнозирования.

3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ

Таблица 1. Объем дисциплины и виды учебной работы

Наименование

По учебным планам (УП)

с максимальной трудоёмкостью

с минимальной трудоёмкостью

Общая трудоёмкость дисциплины

по ГОС

по УП

120

136

Изучается в семестрах

7

Вид итогового контроля по семестрам

зачёт

экзамен

курсовой проект (КП)

курсовая работа (КР)

расчётно-графическая работа (РГР)

реферат (РФ)

домашние задания (ДЗ)

7

Аудиторные занятия по семестрам

Всего

лекции (Л)

лабораторные занятия (ЛР)

практические занятия (ПЗ)

7

68

34

-

34

Самостоятельная работа

Общий объем часов (С2)

В т.ч. на подготовку к лекциям

на подготовку к лабораторным занятиям

на подготовку к практическим занятиям

на выполнение КР

на выполнение РГР

на написание РФ

на выполнение ДЗ

7

68

34

-

34

-

-

-

-

4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ-

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий и работ

Таблица 2. Разделы дисциплины и виды занятий и работ

Раздел дисциплины

Л

ПЗ

С2

1

Методологические основы курса

1

 

1

2

Парная регрессия и корреляция

7

8

15

3

Множественная регрессия и корреляция

7

5

13

4

Метод наименьших квадратов

2

2

4

5

Системы экономических уравнений

3

2

7

6

Моделирование одномерных временных рядов

8

9

15

7

Динамические эконометрические модели

6

8

13

    1. Содержание разделов дисциплин

4.2.1. Методологические основы курса.

Предмет эконометрики. Место эконометрики в ряду экономических и математико-статистических дисциплин.

4.2.2. Парная регрессия и корреляция.

Содержание корреляционного анализа. Понятия функциональной, статистической и корреляционной зависимости. Типы связи экономических переменных: линейные и нелинейные связи. Статистическая зависимость (независимость) случайных переменных. Анализ линейной статистической связи экономических данных, корреляция. Нелинейная статистическая связь. Меры тесноты линейной связи переменных: парный, частный и множественный коэффициент корреляции. Проверка статистических гипотез для оценки значимости корреляции.

Задачи регрессионного анализа. Понятия регрессионного анализа: результирующая (зависимая, эндогенная) переменная у и объясняющие (прели кг орные, экзогенные) переменные X, функция регрессии у по X, возмущения. Регрессионные модели. Дисперсионный анализ в регрессии

Основные предпосылки регрессионного анализа. Уравнение регрессионной связи между у и X. Геометрическая интерпретация регрессии.

Метод наименьших квадратов для оценки параметров регрессионной модели, Статистические свойства оценок параметров. Стандартизованные коэффициенты регрессии и коэффициенты эластичности.

Построение точечных и интервальных прогнозов, основанных на моделях линейной регрессии. Построение и интерпретация доверительных интервалов. Общее качество регрессии: коэффициент детерминации R2. F-статистика и F-тест. Связь R2 с коэффициентами корреляции.

Статистическая значимость оценок коэффициентов парной ЛР: проверка гипотез с помощью t-статистик.

Нелинейные модели регрессии и линеаризующие преобразования.

Анализ вариации результирующего показателя и выборочный коэффициент детерминации. Проверка значимости уравнения регрессии и коэффициентов уравнения регрессии. Оценка качества регрессионной зависимости.

Линеаризация нелинейных зависимостей и их оценивание с помощью МНК. Спецификация случайного члена. Интерпретация линейных, логарифмических и линейно-логарифмических зависимостей.

4.2.3. Множественная регрессия и корреляция.

Классическая линейная модель множественной регрессии.

Описание и интерпретация модели с двумя и m объясняющими переменными. Примеры: функции спроса, функции заработка, производственные функции. Оценивание по МНК модели с двумя объясняющими переменными. Свойства коэффициентов модели. Мультиколлинеарность. Коэффициент детерминации . Скорректированный . Проверка гипотез с помощью t-статистик и F-статистик.

МНК-оценки модели с m объясняющими переменными в векторно-матричной форме. Свойства коэффициентов. F-тест для групп переменных. Оценивание производственных функций в объемной и темповой записи как моделей множественной регрессии.

Понятие мультиколлинеарности. Признаки и причины мультиколинеарности. Методы устранения мультиколлинеарности. Отбор наиболее существенных переменных в классической линейной модели множественной регрессии. Скорректированный коэффициент детерминации.

Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные в моделях линейной регрессии. Типы фиктивных переменных. Тест Чоу.

4.2.4. Метод наименьших квадратов.

Предпосылки использования МНК.

Понятие, последствия, обнаружение гетероскедастичности. Обнаружение автокорреляции. Тест Дарбина-Уотсона и его практическое использование. Взвешенный метод наименьших квадратов.

4.2.5. Системы экономических уравнений.

Понятие системы одновременных уравнений. Смещение и несостоятельность оценок при непосредственном оценивании. Структурная и приведенная формы эконометрической модели, построенной на базе систем одновременных уравнений.

Условия идентифицируемости уравнений системы. Идентификация систем одновременных уравнений (статистическое оценивание неизвестных значений параметров системы): идентификации рекурсивных систем, косвенный метод наименьших квадратов, двухшаговый МНК оценивания структурных параметров отдельного уравнения.

4.2.6. Моделирование одномерных временных рядов.

Понятие временного ряда и его отличия от случайной выборки. Составляющие временного ряда. Проверка гипотезы о неизменности среднего значения временного ряда как процедура проверки наличия тренда. Процедуры аналитического выравнивания (сглаживания) временного ряда. Подбор порядка аппроксимирующего полинома с помощью метода последовательных разностей.

Стационарные временные ряды и их характеристики. Понятия автокорреляции, автокорреляционной функции, временного лага, коэффициента автокорреляции, коррелограммы. Интерпретация коррелограмм.

Способы построения множественной регрессионной модели по временным рядам. Модели рядов, содержащих сезонную компоненту.

4.2.7. Динамические эконометрические модели.

Распределенные лаги: геометрический лаг, полиномиальный лаг. Преобразование Койка и непосредственное нелинейное оценивание параметров геометрического лага.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" эконометрика (2)

    Программа дисциплины
    Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных
  2. Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" эконометрическое моделирование

    Программа дисциплины
    Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных
  3. Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" методы социально-экономического прогнозирования

    Программа дисциплины
    Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных
  4. Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" прогнозирование национальной экономики

    Программа дисциплины
    Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных
  5. Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" многомерные статистические методы

    Программа дисциплины
    Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных

Другие похожие документы..