- •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
- •Федеральное 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
- •Требования к практическим видам занятий при освоении дисциплины
- •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.
- •2.1. Определения. Линейная регрессионная модель для случая одной факторной переменной.
- •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
- •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.
- •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.
- •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
Оглавление
|
Цель, задачи и содержание дисциплины |
6 |
|
Календарно-тематический план работы студента |
8 |
|
Программа дисциплины |
9 |
|
Методические рекомендации |
11 |
|
КРАТКИЙ КУРС ЛЕКЦИЙ 1. Предмет, метод и задачи курса «Эконометрика»
прогнозирования экономических явлений. 2. Линейные однофакторные регрессионные модели эконометрики. 2.1. Определения. Линейная регрессионная модель для случая одной факторной переменной. 2.2. Метод наименьших квадратов. 2.3. Свойства оценок МНК. 2.4. Регрессия по эмпирическим (выборочным) данным и теоретическая регрессия. 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
полиномиальная регрессия.
5. Оценка качества эконометрических регрессионных моделей и прогнозирование на их основе. 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 5.5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.
6. Временные ряды.
динамических рядах экономических показателей.
Практикум Контрольные вопросы к зачету по дисциплине Задания к контрольной работе Приложения 1-3 Список рекомендуемой литературы |
14 14 14
15 16
16 18 19
20
21 21 25
25 26 27 30
34
36 36
37 40
41
41 48
56
64
73
79 82 84
84 87 89
91
91
102 106 109 132 134 141 143
|