Форма обучения: заочная

 

№	Разделы и темы	Общая трудоемкость	занятия лекционного типа	занятия семинарского типа	в т.ч. лабораторная работа	Самостоятельная работа	в т.ч.контпктная работа
	Введение в эконометрику
	Модели парной регрессии
	Модель множествен­ной регрессии
	Различные аспекты множественной регрессии.
	Обобщения множественной регрессии
	Временные ряды в эконометрических исследованиях
	Итого

 

 

Содержание курса

Тема 1. Введение в эконометрику

Эконометрика и ее место в ряду других экономических и статистических дисциплин. Типы моделей, которые применяются для анализа или прогноза. Типы данных при моделировании экономических процессов. Основные стадии процесса эконометрического моделирования. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

 

Тема 2. Модель парной регрессии

Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные за­дачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа. Линейные и нелинейные виды уравнений регрессии. Метод наименьших квадратов. Классическая линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса – Маркова. Оценка дисперсии ошибок. Критерий Стьюдента для проверки гипотез. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации. F-статистика для проверки гипотез. Оценка параметров методом максимального правдоподобия. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

 

Тема 3. Модель множественной регрессии

Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова. Статистические свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Проверка статистических гипотез (t-критерий). Проверка статистических гипотез (F-критерий). Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии

Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные. Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных. Спецификация модели. Объединение статистических выборок, тест Чоу. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Компетенции ОК-1 ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Тема 5. Обобщения множественной регрессии

Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность. Корреляция по времени, авторегрессия. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

 

Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях

Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Автокорреляция уровней ряда. Виды моделей регрессии временных рядов. Метод отклонений от тренда. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина – Уотсона. Модель с распределенным лагом. Модели авторегрессии. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п	Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин	Номера тем данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1.	Финансовый менеджмент	+	+
2.	Статистика		+	+	+	+	+

Содержание семинарских, практических занятий или лабораторных работ

Тема 2. Модель парной регрессии

 

1. Построение линейного уравнения парной регрессии. Метод наименьших квадратов оценки для параметров линейного уравнения парной регрессии.

2. Криволинейные уравнения парной регрессии. Нормальная система метода наименьших квадратов оценки параметров.

3. Оценка дисперсии ошибок. Критерий Стьюдента для проверки гипотез.

4. Коэффициент детерминации. F-статистика для проверки гипотез. Оценка параметров методом максимального правдоподобия.

Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Тема 3. Модель множественной регрессии

 

1. Классическая линейная модель множественной регрессии. Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов.

2. Статистические свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии.

3. Проверка статистических гипотез (t-критерий и F-критерий).

4. Нелинейные модели множественной регрессии. Оценка параметров методом наименьших квадратов.

Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии

1. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.

2. Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных.

3. Спецификация модели. Объединение статистических выборок, тест Чоу.

4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Тема 5. Обобщения множественной регрессии

1. Стохастические регрессоры.

2. Обобщенный метод наименьших квадратов.

3. Гетероскедастичность. Корреляция по времени, авторегрессия.

Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях

1. Показатели изменения уровней временного ряда.

2. Виды трендовых моделей временных рядов.

3. Оценка параметров трендовых моделей временных рядов различными методами.

Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

Лабораторной работы

Целью выполнения лабораторной работы является приобретение студентами навыков и умений, необходимых для профессиональной деятельности выпускника.

Дидактическими целями лабораторного практикума являются:

• экспериментальное подтверждение и проверка существующих теоретических положений;
• формирование практических умений и навыков работы с измерительными приборами, аппаратами, компьютерной техникой, лабораторными установками, технологическим оборудованием, составляющих часть профессиональной подготовки;
• формирование исследовательских умений наблюдать, сравнивать, анализировать, устанавливать зависимости, делать выводы, самостоятельно вести исследования, оформлять результаты;
• повышение познавательной активности и самостоятельности работы студентов в ходе выполнения лабораторного практикума путем организации поэтапного контроля их работы;
• усиление практической направленности образовательного процесса;
• реализация личностно-ориентированного подхода;
• углубление теоретических знаний и освоение приемов, методов и способов исследования объектов изучения.

Тема 2. Модель парной регрессии Лабораторная работа 1. Нахождение параметров регрессии и оценок качества регрессии несколькими способами (по формуле, графическим, через формулы Excel, через Анализ данных). Интерпретация параметров регрессии. Точечный и интервальный прогноз для коэффициентов регрессии. Построение точечного и интервального прогноза для результата. Анализ влияния размера и качества выборки на построенный прогноз.

Тема 3. Модель множественной регрессии Лабораторная работа 2 Построение линейной и основных нелинейных моделей для заданных данных. Сравнение их параметров и выбор и обоснование наилучшей модели.

Тема 3. Модель множественной регрессии Лабораторная работа 3 Построение и анализ матрицы парных коэффициентов корреляции. Построение и анализ модели множественной линейной регрессия. Коэффициент множественной детерминации и его свойства.

Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии Лабораторная работа 4 Построение модели множественной регрессии. Проверка гипотез о значимости модели в целом и о значимости каждого коэффициента в отдельности. Построение модели, содержащей только значимые коэффициенты методом пошаговой регрессии вперед и методом пошаговой регрессии назад.

Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии Лабораторная работа 5 Включение фиктивных переменных в модель множественной регрессии.

Тема 5. Обобщения множественной регрессии Лабораторная работа 6 Выбор функциональной формы модели. Ошибки спецификации модели. Мультиколлинеарность. Тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных.Методы борьбы с мультиколлинеарностью.

Тема 5. Обобщения множественной регрессии Лабораторная работа 7 Гетероскедатичность остатков. Применение теста Годфелда – Квандта. Обобщенный МНК. Автокорреляция остатков. Статистика Дарбина-Уотсона.

Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях Лабораторная работа 8 Анализ структуры временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели. Взаимосвязь двух временных рядов. «Ложная» корреляция. Метод исключения тренда, метод включения в модель фактора времени

Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях Лабораторная работа 9 Системы одновременных уравнений. Проблема идентификации модели. Косвенный и двухшаговый МНК.

При фронтальной форме организации занятий все студенты выполняют одновременно одну и ту же работу. При групповой форме организации занятий одна и та же работа выполняется подгруппами по 2-5 человек. При индивидуальной форме организации занятий каждый студент выполняет индивидуальное задание.

Процесс проведения лабораторного практикума можно разбить на теоретическую, экспериментальную и заключительную части.

Теоретическая часть готовит студента к выполнению экспериментальной части лабораторной работы.

Прежде чем приступить к выполнению работы студент должен изучить соответствующий раздел теоретического курса, ознакомиться с устройством и назначением используемого в работе оборудования, уяснить цель работы и методику эксперимента.

В процессе теоретической подготовки студенты изучают:

• теоретические основы работы;
• цели и задачи работы;
• обоснование значимости лабораторного практикума в профессиональной подготовке;
• задания лабораторной работы и подходы (методы, способы, приемы) к их выполнению;
• требования к результатам работы;
• правила техники безопасности при эксплуатации технических средств;
• указания по самоконтролю результатов выполнения заданий.

Перед началом лабораторной работы преподаватель проверяет теоретическую готовность студента к выполнению работы и принимает решение о допуске к эксперименту.

Экспериментальная часть является основным структурным элементом лабораторной работы.

В ходе экспериментальной части работы студенты:

• самостоятельно выполняют задания практикума;
• составляют описания проводимых исследований;
• готовят данные для составления отчета по работе.

По ходу проведения эксперимента преподаватель дает дополнительные разъяснения, отвечает на вопросы студентов. Самостоятельной работе может предшествовать пробное выполнение заданий под руководством преподавателя.

Заключительная часть лабораторной работы включает:

• анализ результатов эксперимента с применением методики обработки;
• выводы по результатам выполнения заданий;
• самоконтроль результатов выполнения заданий;
• прием отчетов студентов по выполненной работе, оценка результатов.