Скачать 122.16 Kb.
|
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет экономики Отделение статистики, анализа данных и демографии Программа дисциплины ”Эконометрика-2” для направления 080100.68 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии - магистратура Авторы – профессор, к.т.н. В.П.Сиротин профессор, д.ф.-м.н. В.Д.Конаков Рекомендована секцией УМС Одобрена на заседании кафедры_____________________________ статистических методов Председатель Зав. кафедрой _____________________________ ____________________В.С. Мхитарян «_____» __________________ 20 г. «____»_____________________ 20 10 г. г Утверждена УС факультета _________________________________ Ученый секретарь _________________________________ « ____» ___________________20 г. Москва 2010
Курс рассчитан на студентов магистратуры, обучающихся по программе «Статистические методы анализа экономических и социальных программ» Цель преподавания курса – обучение студентов методам построения эконометрических моделей и интерпретации получаемых результатов, обеспечение возможности совершенствования знаний в области современных направлений развития эконометрики и практики ее применения. Задачи курса - изучение студентами традиционных и современных подходов к построению эконометрических моделей и методов их реализации, анализ условий применения различных методов в решении задач анализа экономических и социальных процессов, выработка умений и навыков эконометрического моделирования и содержательного анализа его результатов. Основные требования к студентам, приступающим к изучению курса: знание основ теория вероятностей, математической статистики, математического анализа, линейной алгебры, методов оптимальных решений, экономической статистики и эконометрики. В процессе изучения курса предусматривается чтение лекций по темам и проведение практических занятий в компьютерных классов с использованием прикладных программ Microsoft Excel, SPSS, STATISTICA, EViews, STATA. Для контроля знаний студентов и выработки у них навыков проведения эконометрических исследований предусмотрены домашние задания и рефераты. 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 и рефераты (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. Методология эконометрического исследования Методология эконометрического исследования. Этапы создания эконометрических моделей. Информационные технологии, используемые в эконометрике. Тема 2. Классическая линейная модель регрессии Оценивание параметров линейной модели методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Анализ регрессионных остатков. Построение регрессионной модели в условиях мультиколлинеарности регрессоров. Тема 3. Линейный регрессионный анализ при нарушении условий теоремы Гаусса-Маркова Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Применение метода наименьших квадратов для идентификации обобщенной регрессионной модели, ошибки в форме Уайта и в форме Невье-Веста. Обобщенный метод наименьших квадратов. Линейная модель регрессии с гетероскедастичными остатками. Тестирование гетероскедастичности. Линейная модель регрессии с автокоррелированными остатками. 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. Типологическая регрессия. Регрессионные модели с фиктивными переменными. Проверка гипотезы о регрессионной однородности двух групп наблюдений: критерий Чоу. Построение линейных регрессионных моделей по неоднородным данным. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Тема 5. Нелинейные регрессионные модели Классификация нелинейных регрессионных моделей. Линеаризация нелинейных моделей. Методы нелинейной оптимизации. Подбор линеаризующего преобразования (подход Бокса-Кокса). Модель с постоянными темпами роста (полулогарифмическая шкала). Полиномиальная регрессия. Идентификация производственной функции Кобба-Дугласа. Линейная модель вероятности. Модели бинарного выбора: логит-модель, пробит-модель. Оценивание параметров моделей бинарного выбора. Тема 6. Непараметрическая регрессия Оценка Надарая - Ватсона. Непараметрическая регрессия со случайными регрессорами. Непараметрическая регрессия с неслучайными регрессорами. Класс весовых непараметрических линейных оценок регрессии как обобщение оценок типа Надарая - Ватсона. Свойства оценок. Локально-полиномиальные оценки регрессии . Определение локально-полиномиальных оценок регрессии и их свойства. Тема 7. Одномерные модели 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. Многомерные модели временных рядов Многомерные ARMA модели. Введение векторные авторегрессионные модели. Модель VAR (p). Переход от VAR (p) к VAR (1). Условия стационарности. Векторное представление MA(∞). Многомерный процесс белого шума. Основные многомерные ARMA модели. Модель AR (1) и её обобщения. Операторы лага, матрица полиномов от операторов лага. Обращение многомерных ARMA моделей. Многомерные авто- и кросс - корреляции. Автоковариационная матрица и её свойства. Кросс-ковариации. Автокорреляционные матрицы. Автоковариационная производящая функция для векторных процессов (случай MA и AR процессов). Преобразования векторных процессов. Оценивание, прогнозирование и проверка гипотез для моделей VAR. Импульсные функции отклика и их свойства. Условная функция правдоподобия для векторной авторегрессии. ОМП для параметров модели. Тест отношения правдоподобия. Асимптотические распределения ОМП. Задачи прогнозирования для векторных AR (1) моделей. Дисперсии ошибок прогноза. Вложение произвольного процесса в векторный AR(1) процесс. Пример: вложение ARMA (2,1) в трёхмерную модель AR (1). Импульсные функции отклика и их свойства. Тема 9. Оценивание параметров линейной модели в условиях эндогенности. Обобщенный метод моментов Динамические модели со стационарными переменными. Авторегрессионная модель с распределенными лагами. Модели с нестационарными переменными. Понятие о коинтеграции временных рядов. Тема 10. Модели анализа панельных данных Понятие о регрессионных моделях по панельным данным. Модели с фиксированными и случайными эффектами. Динамические модели со стационарными переменными. Авторегрессионная модель с распределенными лагами. Модели с нестационарными переменными. Понятие о коинтеграции временных рядов. Тема 11. 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. Основная литература
Дополнительная литература:
|
Программа дисциплины " Эконометрика " для направления 080100. 62... Гос впо по специальности 080507. 65 Менеджмент организации, утвержденными 17 марта 2000, №234 эк/сп | Программа дисциплины " Многомерные статистические методы" для направления... Экстернат – самостоятельное изучение обучающимся дисциплин согласно основной образовательной программе высшего профессионального... | ||
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 «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.... | ||
Программа дисциплины «Территориальное стратегическое планирование»... ... | Программа дисциплины «Иностранный язык (английский)» для направления 080100. 62 «Экономика» ... |