
- •Эконометрика и экономико-математические методы и модели Учебно-методический комплекс
- •Состав и структура умк
- •Эконометрика
- •И экономико-математические
- •Методы и модели
- •Учебная программа для специальностей:
- •Составила: Мокеева о.А., к. Ф.-м. Н., доцент
- •Учебная программа составлена на основе учебной программы «Эконометрика и экономико-математические методы и модели», утвержденной 31 августа 2010 г., регистрационный номер уд-046-10/баз.
- •Заведующий кафедрой
- •Пояснительная записка
- •Примерный тематический план
- •Содержание учебного материала
- •Тема 1. Теоретические основы математического моделирования
- •Тема 2. Модели парной регрессии
- •Информационно-методическая часть Основная литература Учебники
- •Дополнительная литература Учебники
- •Наглядные и методические пособия
- •Тема 1 теоретические основы экономико-математического моделирования
- •1. Понятие о модели и моделировании
- •2. Классификация моделей
- •3. Экономико-математическая модель
- •4. Этапы экономико-математического моделирования
- •5. Принципы построения экономико-математических моделей
- •6. Общая характеристика экономико-математических методов
- •7. Эконометрика как наука
- •8. Эконометрика и другие науки
- •9. Эконометрические модели и их типы
- •10. Этапы эконометрического моделирования
- •11. Пример эконометрического исследования
- •12. Эконометрическое моделирование
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 2 модели парной регрессии
- •1. Корреляционный и регрессионный анализы
- •2. Спецификация модели
- •3. Параметризация модели
- •4. Оценка тесноты связи между количественными переменными
- •5. Проверка общего качества уравнения регрессии
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Лабораторная работа «Парная линейная регрессия и корреляция»
- •1. Постановочный этап
- •2. Спецификация модели
- •3. Параметризация модели
- •4. Верификация модели
- •5. Прогнозирование
- •Сурс спецификация и параметризация парной нелинейной регрессионной модели
- •1. Количество часов сурс на тему – 2.
- •Теоретические вопросы (определяет преподаватель)
- •Практические задания (вариант определяет преподаватель)
- •Методические указания
- •Литература
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 3 модели множественной регрессии
- •1. Постановочный этап
- •3. Параметризация модели
- •4. Верификация модели
- •4.1. Статистическая значимость параметров регрессии
- •4.2. Проверка общего качества модели множественной регрессии
- •4.3. Предпосылки мнк
- •5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей
- •6. Фиктивные переменные
- •7. Введение фиктивных переменных в модель
- •8. Тест Чоу
- •9. Фиктивные переменные и сезонность
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Лабораторная работа «Множественная линейная регрессия и корреляция»
- •Порядок выполнения работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 4 эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений
- •1. Проблема гетероскедастичности
- •2. Автокорреляция остатков регрессионной модели
- •3. Мультиколлинеарность факторов
- •Эконометрический анализ модельных предположений для множественной линейной регрессионной модели
- •1. Количество часов сурс на тему – 2.
- •Теоретические вопросы (определяет преподаватель)
- •Отчет по лабораторной и самостоятельной управляемой работе «Множественная регрессия и корреляция» студента _____________________________________ гр. ______
- •1. Постановочный этап.
- •4. Верификация модели.
- •Литература
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 5 моделирование одномерных временных рядов
- •1. Динамические эконометрические модели
- •2. Компоненты временного ряда
- •3. Выравнивание временного ряда
- •4. Общая схема моделирования временного ряда
- •5. Автокорреляция остатков временного ряда
- •6. Анализ структурной стабильности тенденции
- •Примеры решения заданий
- •1.2Подобрать линию тренда, которая лучше всего описывает фактические данные и на ее основе сделать прогноз на 3 недели вперед. Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Лабораторная работа «Анализ структуры временного ряда»
- •Порядок выполнения работы
- •2. Спецификация, параметризация и верификация модели.
- •3. Прогнозирование
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 6 системы одновременных уравнений
- •1. Системы уравнений, используемые в эконометрике
- •2. Структурная и приведенная формы моделей
- •3. Проблема идентифицируемости модели
- •4. Методы оценивания параметров структурной модели
- •5. Практика применения систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 7 модели сетевого планирования
- •1.2.11. Области применения моделей сетевого планирования
- •2. Основные понятия и элементы сетевого графика
- •3. Правила построения сетевого графика
- •4. Временные параметры сетевого графика
- •5. Линейный график Ганта
- •6. Задачи оптимизации сетевого графика
- •7. Модели сетевого планирования в условиях неопределенности
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 8 модели межотраслевого баланса
- •1. Понятие балансовой модели
- •2. Схема межотраслевого баланса
- •3. Варианты расчетов по балансовой модели
- •4. Модель отраслевого баланса в условиях ограничений на используемые внешние ресурсы
- •5. Из истории метода межотраслевого баланса
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 9 модели теории игр
- •1. Понятие игры, виды игр
- •2. Принцип минимакса
- •3. Упрощение матричных игр
- •1.2.24. Решение матричных игр без седловых точек
- •1.35. Игры с природой
- •1.46. Критерий Байеса
- •1.57. Критерий Лапласа
- •1.68. Максиминный критерий Вальда
- •1.79. Критерий Сэвиджа (минимаксного риска)
- •1.810. Критерий обобщенного максимума Гурвица
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Решение:
- •1.10Критерий Вальда
- •1.11Критерий Сэвиджа
- •1.12Критерий Гурвица
- •1.13Критерий Байеса
- •1.15Критерий Лапласа
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 10 модели массового обслуживания
- •1. Основные понятия систем массового обслуживания
- •2. Классификации систем массового обслуживания
- •3. Простейшие системы массового обслуживания
- •4. Примеры
- •5. Основные показатели эффективности системы массового обслуживания
- •5.1. Одноканальная система массового обслуживания с отказами
- •5.2. Многоканальная система массового обслуживания с отказами
- •5.3. Одноканальная система массового обслуживания с ожиданием и ограничением на длину очереди
- •5.4. Многоканальная система массового обслуживания с ожиданием и ограничением на длину очереди
- •5.5. Одноканальная система массового обслуживания с ожиданием и неограниченной очередью
- •3.3.6. Многоканальная система массового обслуживания с ожиданием и неограниченной очередью
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 11 модели управления товарными запасами
- •1. Основные теоретические сведения
- •2. Понятие о системах управления запасами
- •3. Простейшая модель оптимального размера партии поставки
- •4. Модель с учетом неудовлетворенных требований
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Информационно-методическая часть Основная литература Учебники
- •Дополнительная литература Учебники
- •Наглядные и методические пособия
Задания для самостоятельной работы
Задание 1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации для следующей версии модифицированной модели Кейнса:
где С – расходы на потребление; Y – доход; I – инвестиции; G – государственные расходы; t – текущий период; t-1 – предыдущий период, определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели. Определить метод оценки параметров модели. Записать приведенную форму модели.
Задание 2. Применив необходимое и достаточное условие идентификации для следующей макроэкономической модели (упрощённой версии модели Клейна):
где С – потребление; I – инвестиции; Y – доход; T – налоги; К – запас капитала; t – текущий период; t-1 – предыдущий период, определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели. Определить метод оценки параметров модели. Записать приведенную форму модели.
Задание 3. Предложение и спрос на рынке характеризуется следующей моделью:
где
– спрос на товар; – предложение
количества товара; p
– цена, по которой заключаются сделки.
Применив необходимое и достаточное условие идентификации для этой модели, определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели. Определить метод оценки параметров модели. Записать приведенную форму модели.
Вопросы для самоконтроля
1. Дайте определение системы одновременных уравнений.
2. Каковы основные причины использования одновременных уравнений в экономике?
3. Как классифицируются системы одновременных уравнений?
4. Как определяется система независимых уравнений?
5. Каким способом осуществляется оценка параметров системы независимых уравнений?
6. Как определяется система рекурсивных уравнений?
7. Каким способом осуществляется оценка параметров системы рекурсивных уравнений?
8. Как определяется система взаимосвязанных уравнений?
9. Почему обычный МНК практически не используется для оценки систем одновременных уравнений?
10. Как определяются структурная и приведенная формы модели? В чем состоит их основное различие?
11. В чем различие между эндогенными и экзогенными переменными системы уравнений?
12. В чем состоят проблемы идентификации модели?
13. Приведите причины неидентифицируемости и сверхидентифицируемости модели.
14. Приведите необходимые и достаточные признаки идентифицируемости модели.
15. В чем состоит сущность косвенного МНК?
16. Для решения каких систем используется КМНК?
17. В чем состоит сущность двухшагового МНК?
18. Для решения каких систем используется ДМНК?
19. Приведите пример статической модели Кейнса.
20. Приведите примеры динамических моделей Кейнса и Клейна.
Тема 7 модели сетевого планирования
Основные понятия: сетевой график, работа, событие, полный и критические пути, сроки совершения событий, оптимизация сетевого графика.
1.2.11. Области применения моделей сетевого планирования
Метод сетевого планирования и управления используется при планировании сложных комплексов взаимосвязанных работ. К ним, в частности, относятся:
1) строительство и реконструкция каких-либо объектов;
2) выполнение научно-исследовательских и конструкторских работ;
3) подготовка производства к выпуску продукции;
4) перевооружение армии;
5) развертывание системы медицинских или профилактических мероприятий.
Характерной особенностью таких проектов является то, что они состоят из ряда отдельных, элементарных работ. Эти работы обуславливают друг друга так, что выполнение одних не может быть начато раньше, чем завершены некоторые другие.
Анализ сетевой модели позволяет:
четко выявить взаимосвязь различных этапов проекта, условия начала тех или иных работ;
определить срок выполнения проекта;
выявить возможности задержки начала каждой работы или удлинения срока ее выполнения;
оптимизировать время выполнения проекта или ресурсы, требуемые для его выполнения.