Краткое дидактическое описание дисциплины

2015-11-27

318

Обсуждений (0)

0.00 из 5.00 0 оценок

⇐ Предыдущая 123 4 Следующая ⇒

От студентов требуется систематическое посещение лекций и лабораторных занятий, выполнения упражнений, полученных ими на лекциях и семинарах, самостоятельное изучение литературы. Контроль осуществляется при помощи письменного контрольного задания, требующего от них комплексного освоения материала. В течение курса студенты должны провести самостоятельное эконометрическое исследование.

Критерием оценки знаний по курсу является знание понятий, определений и основных фактов в их взаимосвязи, умение доказывать элементарные утверждения, выводимые из определений и исходных предположений. Умение применять полученные теоретические знания в простых реальных экономических ситуациях, связанных с анализом экономических данных и построением линеаризуемых экономических моделей, а также способность знакомиться по публикациям с уже разработанными эконометрическими моделями.

Трудоемкость дисциплины (очная форма обучение)- 3 зачетные единицы (68 часов)

Трудоемкость дисциплины (заочная форма обучение)- 3 зачетные единицы (99 часов)

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Код разделов и тем	Раздел, тема дисциплины*	Содержание
Тема 1	Эконометрика в менеджменте	Эконометрика и ее место в системе управленческой науке. Экономическая, математическая и эконометрическая модели. Современное понимание прикладного эконометрического исследования в менеджменте. Основные этапы прикладного эконометрического исследования в менеджменте.
Тема 2	Парная линейная регрессионная модель.	Парная регрессионная модель. Теоретическая и выборочная регрессии. Экономическая интерпретация случайной составляющей. Проблема выбора регрессионной функции. Диаграмма рассеяния. Парная линейная регрессионная модель (ПЛРМ). Задача оценивания параметров ПЛРМ. Метод наименьших квадратов (МНК) оценки коэффициентов ПЛРМ. Коэффициент корреляции. Примеры подгонки модели линейной связи к реальным данным экономической статистики (модели спроса, расходов и др.). Фиктивная линейная связь. Частная корреляция.
Тема 3	Множественная линейная регрессионная модель.	Множественная линейная регрессионная модель (МЛРМ). Метод наименьших квадратов оценки коэффициентов МЛРМ. Матричное выражение МНК-оценок коэффициентов МЛРМ. Геометрическая интерпретация МНК.
Тема 4	Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным.	Степень соответствия линии регрессии имеющимся данным. Коэффициент детерминации. Свойства коэффициента детерминации. Поправка коэффициента детерминации на увеличение числа объясняющих переменных – скорректированный коэффициент детерминации. Свойства скорректированного коэффициента детерминации.
Тема 5	Нелинейные регрессионные модели.	Нелинейные регрессионные модели. Преобразования модели с целью сведения ее к линейной. Предположения о случайном члене. Линейная в логарифмах модель как модель с постоянной эластичностью. Полулогарифмическая модель – модель с постоянными темпами роста. Преобразования при построении кривых Филлипса, Кейнса и Энгеля. Полиномиальная регрессия. Выбор между моделями. Выбор между линейной и логарифмической моделью. Тест Бокса-Кокса. Процедура Зарембки.
Тема 6	Статистические свойства МНК- оценок.	Классическая линейная регрессионная модель. Условия Гаусса-Маркова и их интерпретация. Предположение о нормальном распределении случайной составляющей. Числовые характеристики оценок коэффициентов классической линейной регрессионной модели. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии случайной составляющей. Оценки числовых характеристик оценок коэффициентов классической линейной регрессионной модели. Статистические свойства оценок коэффициентов КЛММР в предположении о нормальном распределении случайной составляющей.
Тема 7	Проверка гипотез относительно возможных значений коэффициентов МЛРМ.	Проверка гипотез относительно коэффициентов регрессии. Проверка гипотезы о равенстве коэффициента линейного регрессионного уравнения некоторому гипотетическому числу. Проверка гипотезы о незначимом отличии от нуля коэффициента регрессионного уравнения. t-статистика коэффициента регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессионного уравнения. Проверка гипотезы о значимости регрессии в целом. F- статистика регрессии. Общий подход к проверке гипотез о наличии ограничений на коэффициенты регрессионного уравнения: сравнение регрессии с ограничениями и регрессии без ограничений. Проверка гипотезы об одновременном равенстве нулю нескольких коэффициентов регрессионного уравнения. Проверка гипотезы о наличии линейных ограничений на коэффициенты. Тест Чоу.
Тема 8	Мультиколлинеарность.	Полная мультиколлинеарность. Частная мультиколлинеарность. Теоретические последствия наличия в модели мультиколлинеарности. Признаки наличия мультиколлинеарности. Подходы к устранению мультиколлинеарности в данных (факторный анализ, смещенные методы оценивания и др.)
Тема 9	Ошибки спецификации.	Теоретические последствия ошибок спецификации: невключения в модель существенной объясняющей переменной, включения в модель несущественной объясняющей переменной, неправильный выбор формы связи между переменными. Статистика Дарбина-Уотсона для проверки существования упущенных переменных. Тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных. Проверка гипотезы о группе излишних переменных (F-тест на улучшение качества оценивания).
Тема 10	Процедуры отбора объясняющих переменных.	Два подхода к отбору наиболее существенно влияющих переменных. Процедура «Все возможные регрессии». Методы ограниченного перебора (процедуры пошагового присоединения переменных, процедуры пошагового удаления переменных). Процедуры пошагового присоединения-удаления переменных.
Тема 11	Обобщенный метод наименьших квадратов.	Обобщенный метод наименьших квадратов оценки коэффициентов регрессионной модели с остаточным членом, для которого нарушены условия Гаусса-Маркова о гомоскедастичности и отсутствии автокорреляции ошибок. Теорема Айткена. Дисперсии оценок, полученных обобщенным методом наименьших квадратов. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов.
Тема 12	Гетероскедастиченость.	Модели с гетероскедастичным случайным членом. Экономические причины гетероскедастичности. Последствия наличия в модели гетероскедастичности для МНК-оценок коэффициентов и стандартных ошибок. Тесты на гетероскедастичность. Тест ранговой корреляции Спирмена, тест Голфелда-Квандта, тест Бреуша-Пагана, тест Уайта. Взвешенный метод наименьших квадратов оценки коэффициентов при известных дисперсиях случайного члена в каждом наблюдении как частный случай ОМНК. Оценка коэффициентов неизвестных дисперсиях случайной составляющей. Стандартные ошибки в форме Уайта. Двухшаговая процедура коррекции на гетероскедастичность.
Тема 13	Автокорреляция случайного члена.	Понятие об автокорреляции случайной составляющей. Экономические причины автокорреляции. Последствия автокорреляции для свойств оценок коэффициентов и стандартных ошибок. Автокорреляция первого порядка. Графическое обнаружение автокорреляции. Статистика Дарбина-Уотсона обнаружения автокорреляции первого порядка. Условия применения статистики Дарбина-Уотсона. Статистика Дарбина обнаружения автокорреляции первого порядка в моделях с лаговой зависимой переменной. Анализ коррелограммы остатков регрессии. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов для оценки коэффициентов регрессионного уравнения при наличии автокорреляции первого порядка. Поправка Прайса-Уинсена для первого наблюдения. Метод поиска на сетке Хилдтет-Лу. Тест множителей Лагранжа для обнаружения автокорреляции более высокого порядка.
Тема 14	Метод максимального правдоподобия.	Метод максимального правдоподобия получения статистических оценок неизвестных параметров распределения. Свойства оценок максимального правдоподобия. Оценка максимального правдоподобия в линейных моделях регрессии. Проверка гипотез.
Тема 15	Дискретные зависимые переменные.	Модели бинарного и множественного выбора. Линейная модель вероятности. Logit- и Probit- модели. Проверка гипотез. Предельные эффекты.
Тема 16	Панельные данные	Модели со случайным и фиксированным эффектоим. Тест Хаусмана.

2015-11-27

318

Обсуждений (0)

0.00 из 5.00 0 оценок

⇐ Предыдущая 123 4 Следующая ⇒

Обсуждение в статье: Краткое дидактическое описание дисциплины

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓