1.3. Связь с другими дисциплинами Учебного плана

Перечень действующих дисциплин с указанием разделов (тем)

Перечень последующих дисциплин, видов работ

Математика (математический анализ, линейная алгебра)

Экономическая теория

Теория вероятностей и математическая статистика

Теория статистики

Социально-экономическая статистика

Оценка и анализ рисков

Анализ хозяйственной деятельности

Навыки, полученные в ходе изучения курса, могут быть применены при написании дипломных и курсовых работ.

Монологический (изложение теоретического материала в форме монолога)

М

Показательный (изложение материала с приемами показа)

П

Диалогический (изложение материала в форме беседы с вопросами и ответами)

Д

Эвристический (частично поисковый) (под руководством преподавателя студенты рассуждают, решают возникающие вопросы, анализируют, обобщают, делают выводы и решают поставленную задачу)

Э

Проблемное изложение (преподаватель ставит проблему и раскрывает доказательно пути ее решения)

ПБ

Исследовательский (студенты самостоятельно добывают знания в процессе разрешения проблемы, сравнивая различные варианты ее решения)

И

Программированный (организация аудиторной и самостоятельной работы студентов осуществляется в индивидуальном темпе и под контролем специальных технических средств)

ПГ

Другой метод, используемый преподавателем (формируется самостоятельно), при этом в п.п. 2.1.-2.4. дается его наименование, необходимые пояснения

Неделя

Кол. час

Вид занятия, тема и краткое содержание

Методы

1

2

Лекция. «Предмет и задачи курса».

Определение эконометрики.

Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.

Области применения эконометрических моделей.

Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.

М, П

2

Практическое занятие. «Предмет и задачи курса».

Определение эконометрики.

Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.

Области применения эконометрических моделей.

Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Знакомство с эконометрическим пакетом Eviews».

Область практического применения и возможности пакета Eviews.

Работа с пакетом: запуск программы, командная строка, рабочая область, создание рабочего файла, ввод временных периодов, импорт файлов из Excel, сохранение файлов.

Процедура нахождения описательных статистик.

Э, И

2

2

Лекция. «Парная регрессия и корреляция».

Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.

Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.

Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.

М, П

2

Практическое занятие. «Парная регрессия и корреляция».

Практическая значимость, смысл и назначение уравнения регрессии. Важность верного выбора типа математической функции при построении уравнения регрессии.

Парная регрессия. Применение метода наименьших квадратов для определения параметров уравнения парной регрессии.

Э, И

3

2

Лекция. «Парная регрессия и корреляция» (продолжение).

Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Коэффициент ковариации. Показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации.

Стандартная ошибка уравнения регрессии.

Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии в целом: t - критерий Стьюдента, F - критерий Фишера.

М, П, Д

2

Практическое занятие. «Парная регрессия и корреляция».

Процедура лианеризации нелинейных моделей регрессии.

Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Расчет коэффициента ковариации. Расчет показателей корреляции: линейного коэффициента корреляции, индекса корреляции, теоретического корреляционного отношения.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Применение Eviewsпри построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии».

Создание исходного файла с данными в среде Excel. Импорт данных в Еviews. Нахождение описательных статистик по каждой из переменных и интерпретация полученных результатов. Построение поля корреляции (график).

Расчет коэффициента парной корреляции (получение корреляционной матрицы)

Реализация метода наименьших квадратов. Интерпретация полученных результатов: параметров уравнения регрессии, стандартных ошибок, значений t - статистики и F – статистики, коэффициента детерминации.

Э, И

4

2

Лекция. «Множественная регрессия и корреляция»

Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.

М, П

2

Практическое занятие. «Парная регрессия и корреляция».

Расчет коэффициента детерминации.

Расчет стандартной ошибки уравнения регрессии.

Процедура оценки статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии в целом по t - критерию Стьюдента и F - критерию Фишера.

Э, И

5

2

Лекция. «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение).

Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация. Парные и частные коэффициенты корреляции. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации.

М, П

2

Практическое занятие. «Множественная регрессия и корреляция».

Область применения множественной регрессии. Особенности классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР). МНК при определении параметров уравнения множественной регрессии.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Применение Eviewsпри построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии».

Построение эмпирической и теоретической линий регрессии (график)

Построение и анализ графика остатков.

Построение доверительного интервала ожидаемого значения результативного признака по заданному точечному значению факторного признака.

Э, И

6

2

Лекция. «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение).

Оценка надежности показателей корреляции.

Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.

М, П

2

Практическое занятие. «Множественная регрессия и корреляция».

Расчет и интерпретация стандартизованных коэффициентов регрессии. Парные и частные коэффициенты корреляции.

Э, И

7

2

Лекция. «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение).

Мультиколлинеарность: причины и последствия. Методы обнаружения мультиколлинеарности. Методы устранения мультиколлинеарности.

М, П

2

Практическое занятие. «Множественная регрессия и корреляция».

Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции.

Процедура оценки качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Применение Eviewsпри построении и анализе многофакторной модели регрессии. Выявление мультиколлинеарности и гетероскедастичности модели. Проверка спецификации модели.»

Создание исходного файла с данными в среде Excel. Импорт данных в Еviews. Нахождение описательных статистик по каждой из переменных и интерпретация полученных результатов. Расчет корреляционной матрицы для всех переменных, включенных в модель.

Построение регрессионного уравнения МНК.

Э, И

8

2

Лекция. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии». Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подхода к моделированию.

Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Ошибки спецификации.

Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.

М, П

2

Практическое занятие. «Множественная регрессия и корреляция».

Проблема мультиколлинеарности. Практическая реализация методов устранения мультиколлинеарности.

Э, И

9

2

Лекция. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии» (продолжение).

Проблема гетероскедастичности. Автокорреляция. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции

П, Д

2

Практическое занятие. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии».

Различия статистического и эконометрического подхода к моделированию.

Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Ошибки спецификации.

Специфика обобщенной линейной модели множественной регрессии и обобщенного метода наименьших квадратов.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Применение Eviewsпри построении и анализе многофакторной модели регрессии. Выявление мультиколлинеарности и гетероскедастичности модели. Проверка спецификации модели.»

Оценка значимости параметров полученного уравнения и всей модели в целом.

Проверка наличия мультиколлинеарности в модели.

Проверка спецификации модели. Объяснение полученных результатов.

Э, И

10

2

Лекция. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии» (продолжение).

Фиктивные переменные: общий случай. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу.

Моделирование: влияние отсутствия переменной, которая должна быть включена; влияние включения в модель переменной, которая не должна быть включена. Замещающие переменные.

М, П

2

Практическое занятие. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии».

Методика выявления гетероскедастичности. Методика выявления автокорреляции. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции

Э, И

11

2

Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях»

Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.

Аналитическое выравнивание временных рядов. Оценка параметров уравнения тренда.

М, П

2

Практическое занятие. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии».

Область и особенности применения фиктивных переменных. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу.

Практическое моделирование: влияния отсутствия переменной, которая должна быть включена; влияния включения в модель переменной, которая не должна быть включена. Применение замещающих переменных.

Д, И

2

Лабораторное занятие. «Применение Eviewsпри построении и анализе многофакторной модели регрессии. Выявление мультиколлинеарности и гетероскедастичности модели. Проверка спецификации модели.»

Проверка гетероскедастичности в модели. Тест Готфельда – Кванта. White – тест. Объяснение полученных результатов.

Э, И

12

2

Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение).

Автокорреляция в остатках, ее измерение и интерпретация. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества трендового уравнения регрессии.

М, П

2

Практическое занятие. «Временные ряды в эконометрических исследованиях».

Особенности временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.

Применение и специфика аналитического выравнивания временных рядов. Расчет параметров уравнения тренда.

Э, И

13

2

Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение)

Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний: аддитивная и мультипликативная модели.

М, П

2

Практическое занятие. «Временные ряды в эконометрических исследованиях».

Измерение и интерпретация автокорреляции в остатках. Оценка качества трендового уравнения регрессии посредством критерия Дарбина-Уотсона.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Применение фиктивных переменных в регрессионных моделях».

Необходимость и особенности применения фиктивных переменных в моделях регрессии.

Расчет уравнения регрессии с фиктивными переменными. Интерпретация полученных результатов. Тест Чоу.

Э, И

14

2

Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение)

Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция рядов динамики и методы ее устранения.

Метод последовательных разностей. Интерпретация параметров уравнения регрессии, построенного по первым и вторым разностям.

Метод отклонения уровней ряда от основной тенденции. Метод включения фактора времени.

М, П

2

Практическое занятие. «Временные ряды в эконометрических исследованиях».

Алгоритм и особенности расчетов аддитивной и мультипликативной моделей при наличии периодических колебаний во временных рядах.

Методы устранения автокорреляции рядов динамики.

Э, И

15

2

Лекция. «Системы эконометрических уравнений».

Виды систем эконометрических уравнений. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных (совместных) уравнений.

М,ПБ

2

Практическое занятие. «Временные ряды в эконометрических исследованиях».

Применение метода последовательных разностей. Расчет и интерпретация параметров уравнения регрессии, построенного по первым и вторым разностям.

Специфика метода отклонения уровней ряда от основной тенденции и метода включения фактора времени.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Временные ряды в эконометрических исследованиях».

Применение и специфика аналитического выравнивания временных рядов. Расчет параметров уравнения тренда.

Измерение и интерпретация автокорреляции в остатках. Оценка качества трендового уравнения регрессии посредством критерия Дарбина-Уотсона.

Расчет аддитивной и мультипликативной моделей при наличии периодических колебаний во временных рядах.

Методика устранения автокорреляции рядов динамики.

Применение метода последовательных разностей. Расчет и интерпретация параметров уравнения регрессии, построенного по первым и вторым разностям.

Специфика метода отклонения уровней ряда от основной тенденции и метода включения фактора времени.

Э, И

16

2

Лекция. «Системы эконометрических уравнений» (продолжение).

Структурная и приведенная формы эконометрической модели.

Проблемы идентификации.

М

2

Практическое занятие. «Системы эконометрических уравнений».

Виды и особенности систем эконометрических уравнений (независимые системы, рекурсивные системы, системы одновременных (совместных) уравнений).

Особенности структурной и приведенной формы эконометрической модели.

Проблемы идентификации.

Общая схема алгоритма и расчет косвенного и двухшагового методов наименьших квадратов.

Практическое применение эконометрических моделей (модель Кейнса (статистическая и динамическая формы), модель Клейна).

Э, И

17

2

Лекция. «Системы эконометрических уравнений» (продолжение).

Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов, общая схема алгоритма расчетов.

М

2

Практическое занятие. «Системы эконометрических уравнений».

Общая схема алгоритма и расчет косвенного и двухшагового методов наименьших квадратов.

Контрольное занятие.

Э, И

2

Лабораторное занятие. «Системы эконометрических уравнений».

Определение эндогенных, экзогенных, лаговых и предопределенных переменных в предложенной модели.

Применение необходимого и достаточного условия идентифицируемости, определение того, идентифицируемо ли каждое уравнение модели. Вывод об идентифицируемости системы уравнений в целом.

Запись приведенной формы модели.

Определение метод оценки параметров модели и краткое описание алгоритма действий по его применению.

Э, И

18

2

Лекция. «Системы эконометрических уравнений» (продолжение).

Применение эконометрических моделей. Модель Кейнса (статистическая и динамическая формы). Модель Клейна

М,П

2

Практическое занятие. «Системы эконометрических уравнений».

Практическое применение эконометрических моделей (модель Кейнса (статистическая и динамическая формы), модель Клейна).

И, ПГ