- •Содержание учебно-методического комплекса дисциплины
- •Типовая учебная программа дисциплины –
- •Выписка из рабочих учебных планов
- •1. Общие сведения
- •1.1. Цель и задачи курса:
- •2. Организация и планирование курса
- •2.1 Курс лекционных занятий
- •2.2 Курс лабораторных занятий
- •2.3 Самостоятельная работа обучающегося под руководством преподавателя (сроп)
- •2.4Самостоятельная работа студента (срс)
- •3. Расписание модульно-рейтинговой проверки знаний обучающихся (график выполнения и сдачи заданий по дисциплине)
- •3. Карта учебно-методической обеспеченности дисциплины
- •3.1. Список литературы
- •3.2 Методическое обеспечение дисциплины
- •3.3 Перечень специализированных средств
- •4. Методические рекомендации по дисциплин
- •5. Лекционный комплекс.
- •Тема 1. «Сведения из теории вероятностей и математической статистики».
- •Вопрос 1. Введение в эконометрику.
- •Вопрос 2. Особенности статистических данных. Источники информации.
- •Вопрос 3. Выборка и генеральная совокупность.
- •Вопрос 4. Проверка (тестирование) статистических гипотез.
- •Вопрос 5. Точечные и интервальные оценки параметров.
- •Тема 2. Метод наименьших квадратов
- •Вопрос 1. Функция регрессии и основные задачи статистического анализа парной регрессии. Причины включения случайного члена в уравнение регрессии.
- •Лз 3. Метод наименьших квадратов
- •Лз 4 Метод наименьших квадратов.
- •Вопрос 2. Метод наименьших квадратов.
- •Тема 3. Модель множественной линейной регрессии
- •Вопрос 1. Множественная линейная регрессия.
- •Вопрос 2. Матричная форма записи модели множественной регрессии.
- •Тема 4. Классическая модель множественной линейной регрессии.
- •Вопрос 1. Классическая модель множественной регрессии.
- •Вопрос 2. Проверка статистической значимости коэффициентов линейной регрессии. T-статистика Стьюдента.
- •Лз 7. Классическая модель множественной линейной регрессии.
- •Тема 5. Коэффициент детерминации.
- •Вопрос 1. Коэффициент детерминации.
- •Вопрос 2. Проверка общего качества уравнения регрессии.
- •Вопрос 3. Проверка значимости коэффициента детерминации.
- •Тема 6. Спецификация переменных. Частная корреляция.
- •Вопрос 1. Спецификация переменных.
- •Вопрос 2. Последствия невключения в модель существенных переменных.
- •Вопрос 3. Включение в модель несущественных переменных.
- •Вопрос 4. Частная корреляция в модели множественной линейной регрессии.
- •Тема 7. Нелинейные эконометрические модели.
- •Вопрос 1. Нелинейные модели регрессии. Нелинейность по переменным и нелинейность по параметрам. Логарифмирование.
- •Вопрос 2. Эластичность и ее моделирование.
- •Тема 8. Мультиколлинеарность.
- •Вопрос 1. Явление мультиколлинеарности.
- •Определение наличия мультиколлинеарности.
- •Вопрос 2. Последствия мультиколлинеарности для оценок коэффициентов регрессии.
- •Вопрос 3. Методы устранения мультиколлинеарности
- •Вопрос 4. Фиктивные переменные.
- •Тема 9. Гетероскедастичность.
- •Вопрос 1. Сущность и причины возникновения гетероскедастичности.
- •Вопрос 2. Способы корректировки гетероскедастичности.
- •Тема 10. Динамический ряд.
- •Вопрос 1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа.
- •Лз 14. Динамический ряд.
- •Вопрос 2. Автокорреляция.
- •Вопрос 3. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.
- •Другую группу методов представляют методы статистического моделирования, наиболее распространенными из которых являются статические и динамические.
- •Лз 15 Динамический ряд.
- •Вопрос 3. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.
- •Вопрос 4. Система одновременных уравнений.
- •6. План лабораторных занятий
- •7. Материалы для срс срс №1 Основные аспекты эконометрического моделирования
- •Срс №2 Парный регрессионный анализ
- •Срс № 3 Множественный регрессионный анализ
- •Условие задачи
- •Алгоритм решения задания
- •Срс №4 Временные ряды и прогнозирование.
- •Срс №5 Регрессионные динамические модели.
- •3) Произвести теоретическое описание модели с распределенным лагом.
- •Срс № 6
- •Срс № 7 Системы одновременных уравнений.
- •8. Материалы по контролю и оценке учебных достижений обучающихся Вопросы для подготовки к экзамену по дисциплине
Срс №4 Временные ряды и прогнозирование.
1) Составить конспект, отразив и раскрыв в нем следующие вопросы:
1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа.
2. Стационарные временные ряды и их характеристики.
3. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.
Задание:
1. По данным выборки (см. таблицу 1), характеризующей численность безработной молодежи в Северо-Казахстанской области по данным статистического обследования, определить уравнения трендов (3), (5), (7), (9), (11), (13), (15), (17), (19) и (21); х– номер месяца,у– численность безработной молодежи.
Таблица 1
Количество безработной молодежи за 12 месяцев β-огода
|
х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
у |
695 |
687 |
670 |
655 |
639 |
622 |
605 |
626 |
642 |
665 |
679 |
691 |
2. На основе расчета коэффициентов автокорреляции М.Езекиэла и К.Фокса (1) и МАРЕ (средняя ошибка аппроксимации) – (2) определить, какой из построенных трендов наилучшим образом описывает динамику исследуемого показателя.
Используя мастер диаграмм MicrosoftExcel, построить графики (тренды) совместно с выборочными данными.
(1)
где lх = yх – ŷх.
(2)
Решение
а) Уравнение линейного тренда имеет следующий вид:
у = а + b∙x. (3)
Система линейных уравнений для нахождения параметров aиbследующая:
(4)
где n– количество месяцев.
б) Уравнение параболического тренда имеет следующий вид:
у = а + b∙x + с∙х2. (5)
Система линейных уравнений для нахождения параметров a,bисследующая:
(6)
где n– количество месяцев.
в) Уравнение тренда кубической параболы имеет следующий вид:
у = а + b∙x + с∙х2 + d∙х3 (7)
Система линейных уравнений для нахождения параметров a,b,сиdследующая:
(8)
где n– количество месяцев.
г)Уравнение тренда показательной функции имеет следующий вид:
у = а·bx (9)
Система линейных уравнений для нахождения параметров a иbследующая:
(10)
где n– количество месяцев.
д) уравнение тренда логарифмической параболы имеет следующий вид:
(11)
Система линейных уравнений для нахождения параметров a иbследующая:
(12)
где n– количество месяцев.
е) Система линейных уравнений для нахождения параметровa иbуравнения тренда функции
у = а + b·ln(x) (13)
имеет следующий вид:
(14)
где n– количество месяцев.
ж) Уравнение равносторонней гиперболы имеет следующий вид:
у = а + b/x (15)
Система линейных уравнений для нахождения параметров a и bследующая:
(16)
где n– количество месяцев.
з) Уравнение неравносторонней гиперболы имеет следующий вид:
(17)
Система линейных уравнений для нахождения параметров a и bследующая:
(18)
где n– количество месяцев.
и) Уравнение неравносторонней гиперболы имеет следующий вид:
(19)
Система линейных уравнений для нахождения параметров a и bследующая:
(20)
где n– количество месяцев.
к) ряд Фурье (в случае одной гармоники) имеет следующий вид:
уx = a0 + a1·cos(x) + b1·sin(x) (21)
Система линейных уравнений для нахождения параметровa, bисследующая:
(22)
Форма контроля:
Проверка конспекта (решения задач), устный опрос.
Литература:
1. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 320с.
2. Мухамедиев Б.М. Эконометрика и эконометрическое прогнозирование. – Алматы: Қазақ университеті. 2007. – 250с.
3. Эконометрика. Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2005.
