Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
EMMiM_v_TS_UMK_ispravlennyy_nov_moy.doc
Скачиваний:
4
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
2.43 Mб
Скачать

Тема 5. Системы линейных одновременных уравнений. Идентификация систем одновременных уравнений. Двухшаговый, трехшаговый и косвенный мнк.

  1. Способы построения систем уравнений.

  2. Структурная и приведенная формы модели, выраженной системой одновременных уравнений.

  3. Проблема идентифицируемости модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости.

  4. Применение косвенного метода наименьших квадратов для оценки параметров идентифицируемого уравнения.

  5. Применение двухшагового метода наименьших квадратов для оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения.

Литература: 3, 4, 5, 9.

Тема 6. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена. Фиктивные переменные. Построение регрессионных моделей по неоднородным данным. Тест Чоу.

  1. Обобщенная линейная модель множественной регрессии.

  2. Проблема неоднородности данных в регрессионном смысле.

  3. Использование фиктивных переменных в линейных моделях регрессии.

  4. Интерпретация коэффициентов при фиктивных переменных. Примеры применения.

  5. Проверка гипотезы об однородности исходных данных по тесту Чоу.

  6. Применение фиктивных переменных при построении регрессионных моделей по неоднородным данным.

Литература: 3, 4, 5, 9.

Тема 7. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.

  1. Виды нелинейных регрессионных моделей.

  2. Основные способы преобразования нелинейных регрессионных уравнений к линейной форме.

  3. Интерпретация параметров степенных регрессионных моделей.

  4. Производственная функция Кобба–Дугласа как пример степенной регрессионной модели.

  5. Эластичность объема производства.

  6. Эффект от масштаба производства.

Литература: 3, 4, 5, 6.

Тема 8. Модели стационарных и нестационарных рядов. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.

  1. Понятия стационарного и нестационарного временных рядов.

  2. Идентификация стационарных временных рядов.

  3. Идентификация нестационарных временных рядов.

  4. Примеры использования моделей с распределенными лагами.

  5. Расчет краткосрочного и долгосрочного мультипликаторов, среднего и медианного лагов.

Литература: 3, 4, 5, 8.

6. Задания для самостоятельной работы студентов

Темы для самостоятельного изучения

Виды и содержание самостоятельной работы

  1. Понятие экономической модели. Роль моделей в экономической теории и принятии решений. Типы экономических моделей. Неполнота в экономических моделях. Основные этапы построения экономических моделей.

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [1, 2, 7]) .

  2. Работа с тестами (6.2).

  1. Модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов. Геометрическая интерпретация. Матричная форма записи. Линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок  2

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [ 3, 4, 5, 7]).

  2. Решение задач №№2.1 – 2.4. (6.1)

  3. Выводы по экономической интерпретации параметров в модели парной регрессии.

  4. Работа с тестами (6.2).

  5. Написание рефератов (6.3) [1,2,10]

  1. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Предпосылки регрессионного анализа. Адекватность, значимость и точность модели. Оценка значимости коэффициентов регрессии. Уравнение регрессии в стандартизованной форме. Пример построения линейной модели множественной регрессии. Экономическая интерпретация параметров модели

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [ 3, 4, 5, 7]).

  2. Решение задач №№3.1 – 3.6. (6.1)

  3. Выводы по экономической интерпретации параметров в модели множественной регрессии.

  4. Работа с тестами (6.2).

  5. Написание рефератов (6.3) [1,2,10]

  1. Гетероскедастичность. Тесты на гетероскедастичность: их преимущества и недостатки. Устранение гетероскедастичности. Автокорреляция. Тесты для проверки наличия автокорреляции остатков: их преимущества и недостатки. Мультиколлинеарность. Признаки и последствия наличия мультиколлинеарности. Устранение мультиколлинеарности

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [ 3, 4, 5, 7]).

  2. Решение задач №№4.1 – 4.6. (6.1).

  3. Выводы о наличии гетероскедастичности, автокорреляции и мультиколлинеарности.

  4. Работа с тестами (6.2).

5. Написание рефератов (6.3) [4,5,6]

  1. Системы линейных одновременных уравнений. Идентификация систем одновременных уравнений. Двухшаговый, трехшаговый и косвенный МНК

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [ 3, 4, 5, 9]).

  2. Решение задач №№5.1 – 5.8. (6.1).

  3. Работа с тестами (6.2).

  4. Написание рефератов (6.3) [11,12]

  1. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена. Фиктивные переменные. Построение регрессионных моделей по неоднородным данным. Тест Чоу

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [ 3, 4, 5, 9]).

  2. Решение задач №№6.1 – 6.5. (6.1).

  3. Выводы об однородности и неоднородности исходных данных в регрессионном смысле.

  4. Работа с тестами (6.2)

  5. Написание рефератов (6.3) [7]

  1. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [ 3, 4, 5, 6]).).

  2. Решение задач №№7.1 – 7.4. (6.1).

  3. Работа с тестами (6.2).

  4. Написание рефератов (6.3) [8]

  1. Модели стационарных и нестационарных рядов. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов

  1. Проработка учебного материала (по учебной и научной литературе [ 3, 4, 5, 8]).

  2. Решение задач №№8.1 – 8.3. (6.1).

  3. Работа с тестами (6.2).

  4. Написание рефератов (6.3) [3]

6.1. ЗАДАЧИ

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]