Программа дисциплины " Эконометрика " для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат
Скачать 316.41 Kb.
|
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет экономики Отделение статистики, анализа данных и демографии Программа дисциплины ”Эконометрика ” для направления 080100.62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии - бакалавриат Авторы – профессор, д.э.н. В.С.Мхитарян профессор, к.т.н. В.П.Сиротин доцент, к.т.н. Е.Д. Копнова Рекомендована секцией УМС Одобрена на заседании кафедры_____________________________ статистических методов Председатель Зав. кафедрой _____________________________ ____________________В.С. Мхитарян «_____» __________________ 20 г. «____»_____________________ 20 13 г. г Утверждена УС факультета _________________________________ Ученый секретарь _________________________________ « ____» ___________________20 г. Москва 2013
Современному экономисту необходимо уметь учитывать сложную взаимосвязь различных факторов, оказывающих существенное воздействие на важнейшие экономические и социальные процессы. Эконометрика, как наука, использует методы, модели и приемы экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария для количественного описания и моделирования социально-экономических явлений и процессов. Методы эконометрики расширяют возможности научного познания и принятия решений в задачах, где параметры модели не могут быть известны или контролируемы с достаточной точностью. Эконометрические методы и модели в настоящее время широко используются в экономике для поддержки принятия эффективных управленческих решений. Цель преподавания курса - 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. Задачами преподавания курса являются:
В результате изучения дисциплины студенты должны: иметь представление об основных приемах и методах количественной оценки социально-экономических процессов. знать методы спецификации, идентификации, верификации эконометрических моделей. уметь строить эконометрические модели, интерпретировать результаты моделирования, использовать модели для прогнозирования социально экономических процессов. Дисциплины, знание которых необходимо для изучения эконометрики: теория вероятностей, математическая статистика, математический анализ, линейная алгебра, многомерные статистические методы, статистические и демографические методы анализа. Курс ориентирован на теоретические и практические знания и умения, поэтому предусматривает лекции (2 час/нед) и практические занятия (2 час/нед). Практические занятия проводятся в компьютерных классах с применением пакетов прикладных программ SPSS, STATISTICA, EViews, STATA, а также табличного процессора Microsoft Excel. Для контроля знаний студентов предусмотрены две контрольные работы и четыре домашних задания. Предусмотрена также самостоятельная подготовка студентов. Тематический план учебной дисциплины
Базовые учебники
Формы контроля Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:
Каждая форма контроля оценивается по 10-балльной шкале. Итоговая оценка Z складывается из оценки А за активность на занятиях (10%), К - за аудиторные контрольные работы (10%), D - за домашние задания (20 %+20%=40%) и оценки за экзамен Э (40 %). Экзаменационный билет состоит из двух теоретических вопросов и двух задач. За экзамен отличная оценка может быть поставлена только при условии полного ответа на все 4 вопроса, свободного владения теоретическим материалом и практическими навыками. Хорошая оценка может быть поставлена только при условии хороших ответов, по крайней мере, на 3 из 4 экзаменационных вопросов, твердого знания основ курса. Удовлетворительная оценка ставится при правильных ответах на половину экзаменационных вопросов, при этом обязательны ответ на один теоретический вопрос и решение одной задачи. Итоговая оценка вычисляется по формуле:  . Результат округляется до целых единиц по правилам математики. Итоговая оценка выставляется в 5-балльной и 10-балльной системах в ведомость и зачетную книжку студента. Перевод в 5-балльную систему из 10-балльной системы осуществляется согласно следующему правилу: 0 ≤ Z ≤ 3 неудовлетворительно, 4 ≤ Z ≤ 5 удовлетворительно, 6 ≤ Z ≤ 7 хорошо, 8 ≤ Z ≤ 10 отлично. Содержание программы Тема 1. Основные понятия и определения, цель и задачи эконометрики. Особенности эконометрических моделей Предмет и содержание курса «Эконометрика». Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Понятие эконометрической модели. Основные этапы эконометрического моделирования. Информационные технологии в эконометрических исследованиях. Классификация переменных в эконометрических моделях. Понятия спецификации и идентификации модели. Классификация эконометрических моделей. Примеры эконометрических моделей Тема 2. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР) Основные понятия и задачи регрессионного анализа. Двумерная линейная регрессионная модель. КЛММР в матричном виде. МНК-оценки коэффициентов регрессии. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок. Оценка ковариационной матрицы оценок коэффициентов регрессии. Дисперсионный анализ регрессионной модели. Коэффициент детерминации и его свойства. Скорректированный коэффициент детерминации. Проверка гипотезы о нормальном распределении остатков модели. Оценка значимости уравнения в целом, оценка значимости отдельных коэффициентов регрессии. Построение интервальных оценок параметров регрессионной модели. Оценка эластичности объясняемой переменной в регрессионной модели. Прогнозные оценки значений зависимой переменной. Мультиколлинеарность факторов: причины, последствия для моделирования, методы преодоления: гребневая регрессия, пошаговые алгоритмы исключения и включения факторов уравнения регрессии, метод моделирования уравнения регрессии на главных компонентах. Проверка гипотезы о наличии линейных ограничений на коэффициенты регрессии. Тема 3. Обобщенная линейная модель множественной регрессии (ОЛММР). Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Обобщенная линейная модель множественной регрессии (ОЛММР). Обобщенный метод наименьших квадратов. ОЛММР с гетероскедастичными остатками. Причины и последствия гетероскедастичности для моделирования. Проверка гипотезы об отсутствии гетероскедастичности: Голдфельда-Квандта, Бреуша-Пагана, Бартлетта. Взвешенный МНК, как частный случай ОМНК. ОЛММР с автокоррелированными остатками. Причины автокорреляции регрессионных остатков. Автокорреляционная функция остатков. Проверка гипотез об отсутствии автокорреляции регрессионных остатков: критерий Дарбина-Уотсона. Оценка параметров модели с автокоррелированными остатками: процедура Кохрейна-Оркатта. Тема 4. Типологическая регрессия. Линейные регрессионные модели с переменной структурой Проблема неоднородности данных в регрессионном анализе. Типологизация объектов. Регрессионные модели с фиктивными переменными. Проверка гипотезы о регрессионной однородности двух групп наблюдений: критерий Чоу. Понятие о регрессионных моделях по панельным данным. Модели с фиксированными и случайными эффектами. Тема 5. Нелинейные модели регрессии Классификация нелинейных регрессионных моделей. Линеаризация нелинейных моделей. Гармонический анализ. Методы нелинейной оптимизации. Подбор линеаризующего преобразования (подход Бокса-Кокса). Модель с постоянными темпами роста (полулогарифмическая шкала). Полиномиальная регрессия. Идентификация производственной функции Кобба-Дугласа. Тема 6. Модели с дискретными зависимыми переменными Линейная модель вероятности. Модели бинарного выбора: логит-модель, пробит-модель. Оценивание параметров моделей бинарного выбора. Тема 7. Модели одномерных временных рядов Временной ряд: основные понятия и определения. Компонентный анализ временного ряда. Тренд-сезонные модели временных рядов. Адаптивные модели временных рядов. Проверка временного ряда на стационарность: анализ автокорреляционной функции, анализ частной автокорреляционной функции, статистики Дики-Фуллера. Модели стационарных временных рядов (ARMA). Методология Бокса-Дженкинса (ARIMA-модели). Тема 8. Модели многомерных временных рядов Динамические модели со стационарными переменными. Авторегрессионная модель с распределенными лагами (ADL). Модели с нестационарными переменными. Понятие о коинтеграции временных рядов. Тема 9. Системы регрессионных уравнений Классификация переменных в системах регрессионных уравнений. Виды систем: системы внешне не связанных уравнений, рекурсивные системы, системы одновременных уравнений (СОУ). Формы систем регрессионных уравнений: структурная и приведенная форма. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости СОУ. Оценивание параметров систем регрессионных уравнений: МНК, косвенный МНК, двухшаговый МНК, трехшаговый МНК. Основная литература
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | Программа дисциплины " Многомерные статистические методы" для направления... Экстернат – самостоятельное изучение обучающимся дисциплин согласно основной образовательной программе высшего профессионального... | | Программа дисциплины " Эконометрика-2" для направления 080100. 68... Гэ по русскому языку и литературе. Данная программа позволяет подготовиться к сдаче егэ. Особенностью данного курса является то,... |
 | Отделение статистики, анализа данных и демографии статистические... Методические рекомендации в помощь преподавателю: издание гаоу спо «Уфимский топливно – энергетический колледж». – Уфа, 2012г | | Аннотация рабочей программы учебной дисциплины «Эконометрика» для... |
| Пояснительная записка Цели и задачи дисциплины (модуля) Цель дисциплин ы «Эконометрика» Бардасов С. А. Эконометрика. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной формы обучения (бакалавр по направлению... | | Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика» Дисциплина «Эконометрика» является вариативной дисциплиной в математическом и естественнонаучном цикле дисциплин Федерального государственного... |
| Программа дисциплины «Российская экономика» для направления 080100. 62 «Экономика» ... | | Программа дисциплины «Экономика окружающей среды» для направления 080100. 68 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, проводящих занятия, учебных ассистентов и магистрантов направления подготовки 080100.... |
| Программа дисциплины Английский язык, 4 курс, экономика, 080100,... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности... | | Программа дисциплины Финансовая эконометрика для направления 080100.... Учебно-методический комплекс по «Рынку ценных бумаг» составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта... |
| Программа дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности... | | Программа дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности... |
| Программа дисциплины «Иностранный язык (английский)» для направления 080100. 62 «Экономика» ... | | Программа дисциплины «Территориальное стратегическое планирование»... ... |
| Программа дисциплины «Менеджмент» для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»... | | Программа дисциплины «Инвестиционные фонды» для направления 080100. 68 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100.... |
