Рабочая программа дисциплины «Эконометрика» (стр. 2 )

Для специальности 080502 "Экономика и управление на предприятии (таможне)" (заочная ускоренная форма обучения)

3. СОДЕРЖАНИЕ КУРСА

ВВЕДЕНИЕ

Определение эконометрики. Цели и задачи эконометрики. Понятие эконометрического анализа. Пространственные и временные данные при моделировании эконометрических процессов. Основные классы эконометрических моделей. Теоретический и эмпирический уровни анализа совместимости модели с реальными экономическими данными. Типы зависимостей в эконометрических исследованиях. Элементы математической статистики, используемые при построении моделей. Этапы эконометрического исследования. Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей.

РАЗДЕЛ 1

ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ

ТЕМА 1 Линейная парная регрессия и корреляция

Спецификация модели. Ошибки спецификации модели. Графический, аналитический и экспериментальный методы выбора вида математической функции. Оценивание параметров линейной регрессии методом наименьших квадратов. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.

ТЕМА 2 Отбор факторов при построении множественной регрессии

Спецификация модели. Требования к факторам, включаемым во множественную регрессию. Коллинеарность факторов. Мультиколлинеарность факторов. Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Частные уравнения регрессии. Множественная корреляция. Частная корреляция. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции.

ТЕМА 3 Регрессионные модели с переменной структурой

Фиктивные переменные во множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов. Гомоскедастичность дисперсии остатков, гетероскедастичность остатков, автокорреляция остатков. Обобщенный метод наименьших квадратов.

РАЗДЕЛ 2

НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ И ИХ ЛИНЕАРИЗАЦИЯ

ТЕМА 4 Классы нелинейных регрессий

Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Оценка параметров методом наименьших квадратов. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам: нелинейная модель внутренне линейная и нелинейная модель внутренне нелинейная. Линеаризация нелинейной модели внутренне линейной и оценка ее параметров методом наименьших квадратов.

ТЕМА 5 Корреляция для нелинейной регрессии

Индекс корреляции, индекс детерминации. Проверка существенности в целом уравнения нелинейной регрессии. Оценка качества модели по средней ошибке аппроксимации.

РАЗДЕЛ 3

МОДЕЛИ СТАЦИОНАРНЫХ И НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

ТЕМА 6 Характеристики временных рядов

Основные элементы временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Моделирование тенденции временного ряда. Моделирование сезонных и циклических колебаний. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений.

ТЕМА 7 Изучение взаимосвязей по временным рядам

Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения тенденции. Автокорреляция в остатках. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках. Идентификация временных рядов.

РАЗДЕЛ 4

СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ

ТЕМА 8 Структурная и приведенная формы модели

Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Система линейных одновременных (взаимозависимых, совместных) уравнений. Структурная форма модели. Приведенная форма модели. Эндогенные и экзогенные переменные в системах одновременных уравнений.

ТЕМА 9 Проблема идентификации

Единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели. Идентифицируемые, неидентифицируемые и сверхидентифицируемые структурные модели. Условие идентифицируемости модели. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости уравнения системы. Методы оценивания параметров структурной модели: косвенный метод наименьших квадратов, двухшаговый метод наименьших квадратов, трехшаговый метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия с полной информацией, метод максимального правдоподобия при ограниченной информации. Применение систем эконометрических уравнений. Путевой анализ.

4. ПЛАНЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ

Занятие 1.1 Линейная парная регрессия и корреляция

План:

1.Рассчитать параметры линейной функции для характеристики зависимости двух признаков методом наименьших квадратов.

2.Построить уравнение регрессии.

3.Оценить тесноту связи изучаемых признаков с помощью линейного коэффициента парной корреляции.

4.Оценить качество построенной модели через коэффициент детерминации.

5.Найти среднее отклонение расчетных значений результативного признака от фактических с помощью средней ошибки аппроксимации.

6.Рассчитать средний коэффициент эластичности и интерпретировать результаты расчетов.

Контрольные вопросы:

1.Оценка параметров линейной парной регрессии.

2.Метод наименьших квадратов.

3.Понятие линейной парной регрессии.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5