- •Федеральное агентство по образованию
- •Южно-уральский государственный университет
- •Факультет экономики и предпринимательства
- •Кафедра «предпринимательство и менеджмент»
- •Учебно-методический комплекс
- •Оглавление
- •Цель, задачи и содержание дисциплины
- •Календарно-тематический план работы студента
- •Рабочая программа
- •Ф едеральное агентство по образованию
- •Южно-уральский государственный университет
- •Факультет экономики и предпринимательства
- •Кафедра «предпринимательство и менеджмент»
- •Рабочая программа
- •1. Введение
- •2. Разделы дисциплины, виды и объем занятий
- •3. Требования к практическим видам занятий при освоении дисциплины
- •4. Рекомендуемая литература
- •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.
- •Краткий курс лекций
- •1. Предмет, метод и задачи курса «Эконометрика».
- •1.1. Соотношения между экономическими переменными.
- •Регрессионные модели как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений.
- •Линейные однофакторные регрессионные модели эконометрики.
- •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.
- •3. Линейная модель множественной регрессии
- •3.1. Обоснование и 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.
- •4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
- •4.1. Мультипликативные модели регрессии и их линеаризация.
- •4.2. Гиперболическая и логарифмическая регрессии. Полиномиальная и кусочно-полиномиальная регрессия.
- •4.3. Экспоненциальная и степенная регрессии.
- •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.
- •6 . Временные ряды.
- •6.1. Характеристики временных рядов. Выявление тренда в динамических рядах экономических показателей.
- •Моделирование сезонных и циклических колебаний.
- •6.3. Статистика Дарбина-Уотсона.
- •7.Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей
- •7.1. Измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками.
- •Анализ влияния отдельных факторных признаков на результативный признак.
- •Системы эконометрических уравнений.
- •18. Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.).
- •Вопросы к экзамену(зачету) по дисциплине «Эконометрика».
- •Контрольные задания по дисциплине «Эконометрика».
- •Рекомендуемая литература
Цель, задачи и содержание дисциплины
Дисциплина ДН-М.01 «Современные проблемы экономической науки. Эконометрика» является одной из основных в магистерской программе 521606 – Экономика фирмы и отраслевых рынков.
Цель дисциплины состоит в обучении слушателей методологии и методам решения задач экономического анализа на основе регрессионных эконометрических моделей.
Для достижения этой цели студенты должны выполнить следующие задачи:
- научиться строить линейные однофакторные регрессионные модели эконометрики;
- научиться строить нелинейные модели регрессии;
- научиться строить эконометрические модели множественной регрессии;
- научиться производить оценку качества эконометрических регрессионных моделей и осуществлять прогнозирование на их основе;
- научиться рассчитывать характеристики временных рядов, выявлять тренд в динамических рядах экономических показателей, моделировать сезонные и циклические колебания;
- изучить задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей;
- изучить системы эконометрических уравнений.
Успешное решение этих задач позволит получить знания в практике прогнозирования экономических характеристик предприятий и облегчит усвоение всех остальных экономических дисциплин.
В результате изучения дисциплины «Эконометрика», слушатель должен
Знать:
Аналитический инструментарий эконометрики;
Перспективы эконометрики;
Уметь:
Построить эконометрическую модель и оценить ее параметры средствами математической статистики;
Самостоятельно усваивать новые, современные разделы эконометрики;
Владеть:
Методологией и методами решения задач экономического анализа на основе регрессионных эконометрических моделей;
Специальной терминологией и лексикой данной дисциплины.
В дисциплине "Эконометрика" рассматриваются задачи эконометрики как науки о связях экономических явлений, условия и методы построения экономических регрессионных моделей по статистическим данным и временным рядам.
Изучение этих прикладных разделов математики занимает важное место в формировании экономистов высокой квалификации и служит основой для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.
Дисциплина служит мостом между базовыми эконометрическими знаниями и серьезным современным эконометрическим мышлением, является не столько ознакомительной, сколько специализированной, требующей углубленного и вдумчивого изучения. Кроме того, дисциплина нацелена на то, чтобы научить применять изученные методы на практике в работе с реальными данными и статистическими программами.
Современные проблемы экономической науки.
Эконометрика
Календарно-тематический план работы студента
|
ОЧНОЕ |
ЗАОЧНОЕ |
||
5,5(СОО) |
3,5(СПО) |
3(ВПО) |
||
Общее количество часов |
||||
В том числе: Лекции |
18 |
12 |
8 |
8 |
Практические занятия |
26 |
- |
- |
- |
Лабораторные работы |
- |
- |
- |
- |
Самостоятельная работа |
50 |
138 |
142 |
142 |
Отчетность (форма контроля): |
||||
Экзамен |
- |
- |
- |
- |
Зачет: |
3 семестр |
6 семестр |
4 семестр |
1 семестр |
Контрольные мероприятия (количество) |
||||
Контрольные работы |
1 |
1 |
1 |
1 |
Домашние контрольные задания |
7 |
7 |
7 |
7 |
Коллоквиумы |
- |
- |
- |
- |
Другие контрольные мероприятия |
- |
- |
- |
- |