2.5. Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными

Номер раздела, темы, занятия

Название раздела, темы, занятия; перечень изучаемых вопросов

Количество

аудиторных часов

Материальное обеспечение занятия (наглядные, методические пособия и др)

Литература

Формы контроля знаний

Лекции

Практические занятия

Лабораторные занятия

Управляемая самостоятельная работа студента

1

2

3

4

5

6

7

8

9

2.1

Определение эконометрики, ее предмет и область применения

1

Введение

1. Основные понятия и принципы моделирования социально-экономических процессов: определение эконометрики; взаимоотношения эконометрики с экономической теорией, статистикой, экономико-математическими методами. Области применения эконометрических моделей.

2. Классификация эконометрических моделей.

3. Этапы построения эконометрических моделей.

1

[1- 9]

Текущий опрос

2.2

Парная регрессия и корреляция

4

4

1. Определение двумерной случайной величины, функция распределения, закон распределения.

2. Числовые характеристики двумерной случайной величины.

3. Понятие стохастической зависимости, регрессии и корреляции. Основные задачи корреляционного и регрессионного анализа.

4. Математические методы выявления наличия корреляционных связей:

-- метод взаимозависимых параллельных рядов;

-- метод статистических группировок;

-- корреляционная таблица;

-- графический метод.

5. Методы проверки существенности статистических связей:

-- критерий проверки существенности статистических связей;

-- дисперсионный анализ проверки объективности связи

1

[1-9]

Текущий опрос

6. Линейные однофакторные регрессионные модели:

-- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов;

-- условия применения метода наименьших квадратов;

-- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации).

7. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R= ).

1

2

[1- 9]

Выдача

задания расчётно-графической работы №1

8. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации: - критерий Стьюдента.

9. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации; - критерий Фишера.

2

2

[1- 9]

Текущий опрос

2.3

Модели множественной линейной регрессии

4

2

[1-9]

Текущий опрос

1. Построение многофакторной линейной регрессионной модели.

2. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей.

3. Измерение интенсивности множественной связи.

2

2

[1- 9]

Текущий опрос

4. Проверка существенности параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи.

5. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели

2

2.4

Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений

2

2

[1]-[9]

Текущий опрос

1. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности.

2. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции.

3. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод

наименьших квадратов.

4. Мультиколлинеарность экзогенных переменных. Методы устранения мультиколлинеарности.

2

2

[1- 9]

Текущий опрос

2.5

Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными

2

2

[1-9]

Текущий опрос

1. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу.

2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными

(ANCOVA – модели).

3. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.

2

2

[1- 9]

Текущий опрос

Защита РГР

2.6

Системы эконометрических уравнений

2

2

[1- 9]

1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели.

2. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели.

3. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.

2

2

[1- 9]

Текущий опрос

2.7

Моделирование одномерных временных рядов

3

2

[1- 9]

1. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда.

2. Методы определения основной тенденции развития:

-- сглаживание динамических рядов;

-- проверка гипотезы о существовании тенденции;

-- метод скользящей средней;

-- метод укрупнения интервалов;

-- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу).

3. Математические модели тренда:

-- выбор функции тренда;

-- этапы построения трендовых моделей.

2

2

[1- 9]

Текущий опрос

4. Математические модели сезонных колебаний:

-- методы определения сезонных колебаний;

-- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье.

5. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений:

-- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики;

-- прогнозирование по трендовым моделям.

1

[1- 9]

Текущий опрос

2.8

Изучение взаимосвязей на основе временных рядов

1

2

[1- 9]

1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др.

2. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).

1

2

[1- 9]

Текущий опрос

2.9

Современное состояние и перспективы развития эконометрики

1

[1- 9]

1. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий.

2. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.

1

[1- 9]

Тест по темам 2.6-2.9

Итого

20

16