- •Кафедра математических методов в экономике
- •Программа дисциплины
- •Раздел 1. Цель и задачи дисциплины
- •Раздел 2. Содержание программы
- •2.1 Выписка из Государственного образовательного стандарта
- •2.2 Содержание программы дисциплины
- •Раздел 3. Список рекомендуемой литературы1
- •Раздел 4. Рабочая программа
- •Перечень вопросов к экзамену
- •Методические рекомендации преподавателю
- •Методические рекомендации студенту
- •Выписка из гос впо 2000 г. По специальности «Математические методы в экономике
Раздел 3. Список рекомендуемой литературы1
Основная
* Писарева О.М. Методы прогнозирования развития социально-экономических систем. – М.: Высшая школа, 2007, - 591 с. (5 экз.)
* Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики.- Т.2.- М.: ЮНИТИ ДАНА, 2001. – 432 с. (1 экз)
Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.- 206с.
Канторович Г.Г Анализ временных рядов //Экономический журнал ВШЭ, 2002, № 1-4, 2003, № 1 //http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/
Луговская Л.В. Эконометрика в вопросах и ответах.- М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005. – 208 с.
Лукашин. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003.- 416 с.
2 Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник - 6-е издание. - М.: Дело, 2004. - 576 с. (118 экз.)
Носко В.П. Эконометрика Введение в анализ временных рядов: Курс лекций. М.: 2002- // http://www.iet.ru/mipt/2/text/curs_econometrics_lectures.htm
3 Практикум по эконометрике: Учебное пособие (под ред. И.И.Елисеевой). - М.: Финансы и статистика, 2001 .-192 с. (100 экз.)
Ханк Д.Э, Уичерн Д.У., Райтс А. Дж. Бизнес-прогнозирование. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 656 с.
* Эконометрика: Учебник (под ред. И.И.Елисеевой). - М.: Финансы и статистика, 2005.-576 с. (100 экз. издания 2001 года)
Арженовский А.В. Методы социально-экономического прогнозирования. М.: Изд-во «Дашков и К», 2008, 235 с.
4
Дополнительная
Бородич С.А. Эконометрика. – Мн.: Новое знание, 2006. – 408 с.
Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Гуляева Т.И. Эконометрика.- М.: Финансы и статистика, 2006.- 256 с.
Аистов А.В., Максимов А.Г. Эконометрика шаг за шагом. – М.: Изд. Дом ГУ ВШЭ, 2006.- 178 с.
Nau B. Forecasting, http://www.duke.edu/~rnau/411home.htm
Раздел 4. Рабочая программа
Темы лекций
№ |
Тема лекции |
К - во часов |
1 |
Введение в прогнозирование: виды экономических прогнозов; классификация методов прогнозирования. |
2 |
2 |
Временные ряды и их предварительный анализ |
4 |
3 |
Методы прогнозирования на основе моделей тренда и сезонности |
4 |
4 |
Адаптивные методы прогнозирования |
6 |
5 |
Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. Прогнозирование на основе ARIMA-моделей |
6 |
6 |
Моделирование адаптивных и рациональных ожиданий. |
2 |
7 |
Динамические эконометрические модели и их использование для прогнозирования |
6 |
8 |
Экспертные методы прогнозирования |
6 |
Итого |
34 |
|
Темы практических занятий
|
Тема |
К-во часов |
1 |
Методы предварительного анализа временных рядов |
2 |
2 |
Прогнозирование на основе моделей тренда и сезонности |
2 |
3 |
Адаптивные методы прогнозирования. Выбор оптимальных параметров адаптации. |
4 |
4 |
Прогнозирование на основе ARIMA моделей |
2 |
5 |
Прогнозирование на основе ARIMA моделей с регрессорами |
2 |
6 |
Моделирование адаптивных и рациональных ожиданий. |
2 |
7 |
Рекурсивная векторная авторегрессия. |
3 |
Итого |
17 |
|
Тематика лабораторных забот
№ |
Тема и содержание |
К-во часов |
1 |
Предварительный анализ временных рядов |
2 |
2 |
Прогнозирование на основе моделей тренда и сезонности |
2 |
3 |
Адаптивные методы прогнозирования. Выбор оптимальных параметров адаптации. |
2 |
4 |
Прогнозирование на основе ARIMA моделей |
4 |
5 |
Моделирование адаптивных и рациональных ожиданий. |
2 |
6 |
Рекурсивная векторная авторегрессия. |
2 |
7 |
Экспертные методы прогнозирования |
3 |
Итого |
17 |
|
Разделы курса, выносимые на самостоятельное изучение
№ |
Разделы курса |
Количество часов |
1 |
Методы сезонного сглаживания |
24 |
2 |
Экспертные методы прогнозирования, назначение, достоинства и недостатки |
48 |
3 |
Структурная векторная авторегрессия и ее использование для прогнозирования макроэкономической динамики |
20 |
Итого |
92 |
|