- •Министерство науки и образования российской федерации
- •Тема 1. Предмет, метод и задачи ЭконометрикИ 6
- •Тема 2. Линейные однофакторные регрессионные
- •Тема 3. Линейная модель множественной
- •Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их
- •4.6. Практический блок 56
- •4.7. Самостоятельная работа студентов 61
- •Тема 5. Оценка качества эконометрических
- •Тема 6. Временные ряды 112
- •Тема 7. Задачи экономического анализа, решаемые на основе эконометрических моделей 135
- •Тема 8. Системы эконометрических уравнений 167
- •Введение
- •1.2. Соотношения между экономическими переменными.
- •Регрессионные модели как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений.
- •Практический блок
- •Самостоятельная работа студентов Рекомендуемые темы рефератов
- •Литература для самостоятельной работы
- •Интернет-ресурсы:
- •Тема 2. Линейные однофакторные регрессионные модели эконометрики
- •2.7. Практический блок 22
- •2.8. Самостоятельная работа студентов 31
- •2.1. Определения. Линейная регрессионная модель для случая одной факторной переменной
- •Метод наименьших квадратов (мнк).
- •2.3. Свойства оценок мнк.
- •2.4.Регрессия по эмпирическим (выборочным) данным и теоретическая регрессия.
- •Таким образом, получено уравнение регрессии
- •2.5. Экономическая интерпретация параметров линейного уравнения регрессии.
- •2.6. Измерение и интерпретация случайной составляющей.
- •Практический блок Примеры
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •Самостоятельная работа студентов Литература для самостоятельной работы
- •Тема 3. Линейная модель множественной регрессии
- •3.6. Практический блок 42
- •3.7 Самостоятельная работа студентов 49
- •3.1. Отбор факторов при построении множественной регрессии.
- •3.2. Линейная регрессионная модель со многими переменными.
- •3.3. Оценка и интерпретация параметров.
- •3.4. Описание связей между макроэкономическими переменными.
- •3.5. Формирование регрессионных моделей на компьютере с помощью ппп Excel
- •3.5.1. Однофакторная регрессия.
- •3.5.2. Многофакторная регрессия.
- •Практический блок Примеры
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •Самостоятельная работа студентов Литература для самостоятельной работы
- •Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
- •4.6. Практический блок 56
- •4.7. Самостоятельная работа студентов 61
- •4.1. Общие понятия
- •4.2. Мультипликативные модели регрессии и их линеаризация.
- •4.3. Гиперболическая и логарифмическая регрессии. Полиномиальная и кусочно-полиномиальная регрессия.
- •4.4. Экспоненциальная и степенная однофакторная регрессии.
- •Формирование нелинейных однофакторных регрессионных моделей на компьютере с помощью ппп Excel
- •Практический блок Пример
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •Самостоятельная работа студентов Литература для самостоятельной работы
- •5.8. Практический блок 97
- •5.9. Самостоятельная работа студентов 111
- •5.1. Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные
- •5.2. Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов
- •5.3. Проверка значимости параметров линейной регрессии и подбор модели с использованием f-критериев
- •5.4. Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии
- •Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.
- •5.6. Обобщенный метод наименьших квадратов. Метод Главных Компонент.
- •5.7.Прогнозирование. Доверительный интервал прогноза.
- •Практический блок
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •3. Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.).
- •Самостоятельная работа студентов Литература для самостоятельной работы
- •6 . Временные ряды.
- •6.6. Практический блок 123
- •6.7. Самостоятельная работа студентов 134
- •6.1. Характеристики временных рядов. Выявление тренда в динамических рядах экономических показателей.
- •Моделирование сезонных и циклических колебаний.
- •6.3. Статистика Дарбина-Уотсона.
- •6.4. Динамические эконометрические модели
- •6.5. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом
- •Практический блок Пример.
- •Задания и задачи
- •Самостоятельная работа студентов Литература для самостоятельной работы
- •7.Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей
- •7.3. Практический блок 148
- •7.4. Самостоятельная работа студентов 166
- •7.1. Измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками.
- •Анализ влияния отдельных факторных признаков на результативный признак.
- •Практический блок Пример
- •Контрольные вопросы
- •Самостоятельная работа студентов Литература для самостоятельной работы
- •8. Системы эконометрических уравнений.
- •8.4. Практический блок 172
- •8.5. Самостоятельная работа студентов 181
- •8.1. Структура систем эконометрических уравнений
- •8.2. Проблема идентификации
- •Методы решения систем эконометрических уравнений
- •Практический блок
- •Самостоятельная работа студентов Литература для самостоятельной работы
- •Методические рекомендации
- •1. Методические рекомендации по изучению теоретического материала.
- •2. Методические рекомендации по решению практических задач.
- •3. Методические рекомендации по выполнению контрольных работ.
- •4. Требования к критериям оценки выполнения практических заданий, контрольных работ.
- •Вопросы для подготовки к зачету
- •Контрольные задания
- •Глоссарий
- •Список рекомендуемой литературы
- •Предметный указатель
- •Приложения
Вопросы для подготовки к зачету
Эконометрика: цели, методы, проблемы, типы переменных.
История отечественных и зарубежных эконометрических исследований.
Состояние и перспективы развития эконометрики.
Классификация эконометрических моделей.
Определения и основные понятия эконометрики.
Исследование взаимосвязи социально-экономических явлений.
Причинность, регрессия, корреляция.
Корреляционно-регрессионный анализ в экономике. Анализ и обобщение статистической информации.
Этапы эконометрического исследования.
Что такое линейная регрессия?
Дайте определения парной и множественной регрессии.
Что такое спецификация и параметризация уравнения регрессии? Как они осуществляются?
Какими могут быть критерии качества оценки линейной регрессии?
В чем сущность метода наименьших квадратов (МНК)?
Сформулируйте общую задачу статистической оценки параметров на примере оценки параметров линейной регрессии.
Сформулируйте свойства несмещенности, состоятельности и эффективности оценок параметров. Обладают ли этими свойствами оценки параметров линейной регрессии, полученные с помощью МНК?
В чем различие, смысловое и количественное, теоретических значений коэффициентов регрессии и их выборочных значений?
Какие факторы влияют на величину стандартных ошибок выборочных коэффициентов регрессии?
Как связаны выборочные коэффициенты регрессии с коэффициентом корреляции величин х и у?
Какой показатель характеризует долю объясненной с помощью регрессии дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной?
Из каких этапов состоит проверка качества оцененного уравнения регрессии?
Как рассчитывается и что показывает коэффициент детерминации R2?
В каких задачах эконометрики используется распределение Фишера?
Таблицы каких распределений используются при оценке качества линейной регрессии?
Какие показатели характеризуют независимость отклонений зависимой переменной от линии регрессии? Как осуществляется проверка этой независимости?
В каких случаях наблюдается положительная автокорреляция остатков?
Каковы особенности практического применения регрессионных моделей?
Как осуществляется прогнозирование экономических показателей с использованием моделей линейной регрессии?
Как можно оценить «естественный» уровень безработицы с использованием модели линейной регрессии?
В каких случаях необходимо уточнение линейной регрессионной модели и как оно осуществляется?
Когда необходимо выведение из рассмотрения незначимых объясняющих переменных и добавление новых переменных?
В каких случаях осуществляется построение нелинейных спецификаций уравнения регрессии с последующей их линеаризацией?
Приведите примеры нелинейных моделей регрессии и их линеаризацию.
Какие проблемы спецификации ошибок возникают при линеаризации уравнения регрессии?
В каких случаях возникают трудности использования множественной линейной регрессии в моделировании? В чем реальная ситуация может не соответствовать предпосылкам модели?
Что такое гомоскедастичность и гетероскедастичность? Каковы результаты использования линейной регрессионной модели в условиях каждой из них?
В чем сущность обобщенного МНК?
Временные ряды в экономике. Компоненты временного ряда. Тренд.
Оценка устойчивости тенденции.
Идентификация временного ряда. Авторегрессионные модели.
Модели с распределенными лагами.
Прогнозирование на основе временных рядов.
Методы выявления периодической компоненты. Модели сезонных колебаний.
Трендовые модели с независимыми значениями случайной составляющей.
Полиномиальный тренд.
Трендовые модели с сезонными колебаниями.
В чем суть метода экспоненциального сглаживания?
Что такое системы одновременных уравнений в экономическом моделировании?
Идентификация систем эконометрических уравнений.
Косвенный, двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов.
В чем заключается двухшаговый МНК? В каких случаях он применяется?
В чем заключается проблема автокорреляции остатков и как она проявляется?