Эконометрика

Информация об авторах

Юсупова Майя Садулаевна – доцент кафедры «Высшая и прикладная математика»

Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины: овладение студентами теоретическими знаниями по основам современного эконометрического инструментария и практическими навыками для квалифицированного использования   методов обработки и анализа статистических данных для принятия решений и прогнозирования.       

Задачи дисциплины:

 - расширить и углубить теоретические и практические знания студентов по проведению сквозного   эконометрического анализа; освоить при рассмотрении проблем эконометрического анализа методы выбора правильной спецификации модели; научить студентов оценивать и анализировать парные и множественные регрессии с помощью математических методов.

Длительность изучения дисциплины: 18 недель                                             

Трудоёмкость дисциплины: 3 зачетные единицы  

В результате освоения дисциплины студент должен

знать: 

- схему моделирования технико-экономических процессов; методы эмпирического изучения связей и зависимостей в экономике, сущность возникающих здесь проблем и препятствий; основные программные продукты, реализующие экономико-математические методы;

уметь:

- принимать организационно-управленческие решения; обобщать и критически оценивать результаты, полученные отечественными и зарубежными исследователями, выявлять перспективные направления, составлять программу исследований; пользоваться пакетом прикладных программ для решения соответствующих   экономико-математических моделей.

владеть:

-основными приемами экономико-математического моделирования;теоретическими и экспериментальными методами эконометрического исследования экономических процессов.

Теоретический материал

Количество модулей -5.

Количество тем/лекций в каждом модуле: 6;9;9;4;1.

Практический материал

По данной дисциплине предусматривается выполнение практических работ и лабораторных по пяти рассматриваемым модулям. Всего 5 практических и 5 лабораторных работ.

Контрольно-измерительные материалы

В комплекте тестовых заданий имеется от 21 до 40 вопросов к каждому модулю, на ответы отводится 90 минут.

Модуль

Темы/Лекции

Материалы для сопровождения дисциплины

Контрольно-измерительные материалы

Направления подготовки

Модуль 1

1.Понятие о функциональной, статистической и корреляционной

зависимостях.

 2.Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.

3. Выбор формы однофакторной регрессионной модели.

4.Основные предпосылки применения метода наименьших квадратов в аппроксимации связей признаков социально-экономических явлений (условия Гаусса — Маркова).

 5.Построение регрессионной прямой методом наименьших квадратов.

 6.Измерение интенсивности линейной корреляционной связи.

1.Презентация

2.Лабораторная работа.

3.Практическая работа

Тест

        БД

специалитет

Модуль 2

1.Построение многофакторной линейной регрессионной модели.                                          

2. Многофакторная линейная регрессионная модель в нормированной размерности.                                                   

3. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей.                 

4.Измерение интенсивности множественной связи.                                                                     5.Проверка статистической существенности (значимости) параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи.                                               6.Проверка выполнимости предпосылок МНК. Статистика Дарбина — Уотсона.               

 7.Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели.                                             

8.Построение многофакторной регрессионной модели.                                                                          9.Прогнозирование взаимосвязей экономических явлений на основе факторных регрессионных моделей.

1.Презентация

2.Лабораторная работа.

3.Практическая работа

Тест

Модуль 3

1. Гетероскедастичность. Критерии Парка и Голдфелда — Квандта для обнаружения гетероскедастичности.                                                    2. Методы смягчения проблемы гетероскедастичности.                                          3. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина — Уотсона.                                                            

4. Мультиколлинеарность экзогенных переменных.                                                          5. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными.                                                      

6.Модели с фиктивными результативными признаками.                                                                7.Системы уравнений, используемых в эконометрике.                                                            8.Проблема идентифицируемости модели. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости.                                                    9.Методы оценивания параметров структурной модели. Косвенный метод наименьших квадратов. Двухшаговый метод наименьших квадратов.

1.Презентация

2.Лабораторная работа.

3.Практическая работа

Тест

Модуль 4

1. Модели регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ независимых переменных, но линейные по оцениваемым параметрам.                                     

2.Модели регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.                                      

3.Оценка степени тесноты связи между количественными переменными.                                   

4.Индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации для нелинейных моделей.

1.Презентация

2.Лабораторная работа.

3.Практическая работа

Тест

Модуль 5

1.Временные ряды в эконометрических исследованиях.

1.Презентация

2.Лабораторная работа.

3.Практическая работа

Тест