1.2. Примерный тематический план

№		Название темы		Аудиторные часы по очной (дистанционной) форме обучения
				Лекции		Практические занятия
1		Предмет дисциплины. Цель, задачи и методы, используемые при ее изучении		2 (1)		2 (1)
2		Парный регрессионный анализ		3 (1)		3 (1)
3		Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез		4		3 (1)
4		Множественный регрессионный анализ		4 (1)		3 (1)
5		Преобразования и спецификация переменных регрессии		3 (1)		3 (1)
6		Оценивание систем одновременных уравнений		3 (1)		3 (1)
7		Моделирование и свойства регрессионных моделей с временными рядами		4 (1)		4 (1)
8		Нестационарные временные ряды		3 (1)		3 (1)
9		Модели с панельными данными		4 (1)		3 (1)
		Итого		30 (15)		28 (15)

1.3. Содержание дисциплины

Тема 1. Предмет дисциплины «прикладная эконометрика в предпринимательстве». Цель, задачи и методы, используемые при ее изучении

Предмет и задачи курса. Место дисциплины «Прикладная эконометрика в предпринимательстве» в системе изучаемых дисциплин. Краткая характеристика и логика построения и состава курса, основные рассматриваемые вопросы. Форма контроля освоения курса и приобретения знаний.

История создания и развития эконометрики. Основные понятия и особенности эконометрического метода. Связь эконометрики с другими дисциплинами.

Тема 2. Парный регрессионный анализ

Модель парной линейной регрессии. Регрессия методом наименьших квадратов. Примеры регрессии методом наименьших квадратов. Регрессия методом наименьших квадратов с одной независимой переменной. Два разложения для зависимой переменной. Интерпретация уравнения регрессии. Качество оценивания.

Тема 3. Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез

Типы данных и регрессионная модель. Предпосылки регрессионной модели с нестохастическими регрессорами. Случайные составляющие коэффициентов регрессии. Эксперимент Монте-Карло. Несмещенность коэффициентов регрессии. Точность коэффициентов регрессии. Теорема Гаусса-Маркова. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии. Доверительные интервалы. Односторонние t-критерии. F-критерий для проверки качества оценивания. Взаимосвязь между F-критерием общего качества регрессии и t-критерием для коэффициента наклона в парном регрессионном анализе. Парный регрессионный анализ в пакете STATA.

Тема 4. Множественный регрессионный анализ

Модель с двумя объясняющими переменными. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии. Свойства коэффициентов множественной регрессии. Мультиколлинеарность. Гетероскедастичность и ее последствия. Обнаружение гетероскедастичности. Множественный регрессионный анализ, выявление мультиколлинеарность и гетероскедастичности в пакете STATA.