III. ОБЪЕМ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ

Объём дисциплины и виды учебной работы представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Состав и объем дисциплины

Вид учебной работы Всего часов Распределение по семестрам в часах
Номер семестра
VII VIII
Общая трудоемкость дисциплины
Аудиторные занятия
Лекции (Л)
Практические занятия (ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР) и (или) другие виды аудиторных занятий
Самостоятельная работа (СРС)
Курсовой проект Курсовая работа
Реферат и (или) другие виды самостоятельной работы
Вид итогового контроля: – зачёт, – экзамен. зачёт +
Объем работы в соответствии с ГОС и учебным планом

IV. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Название тем и объем занятий

Названия тем для изучения и объем занятий по видам учебной работы в часах представлены в таблице 2.


Таблица 2 – Разделы дисциплины, виды и объем занятий

Номер раздела, темы Наименование разделов, тем дисциплины Объем занятий по видам в часах
Всего Л ПЗ С ЛР СРС
Предмет эконометрического анализа
Линейная модель множественной регрессии
Показатели качества регрессии
Мультиколлинеарность
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками
Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
Временные ряды
Система линейных одновременных уравнений
ИТОГО

Содержание и методические рекомендации разделов и тем дисциплины

Тема 1. Предмет эконометрического анализа

Основные задачи эконометрики. Типы данных: пространственные данные, временные ряды. Модели. Типы моделей: модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, система линейных одновременных уравнений.

Тема 2. Линейная модель множественной регрессии

Сущность регрессионного анализа. Регрессионный анализ и причинно-следственные отношения. Эконометрическая интерпретация линейной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Прогнозирование, доверительные интервалы прогнозирования.



Тема 3. Показатели качества регрессии

Оценка дисперсии (ESS, RSS, TSS). Множественный коэффициент корреляции R. Коэффициенты детерминации R2 и R2adj. Надежность уравнения (F-статистика). Статистическая значимость коэффициентов регрессии (T-статистика).


Тема 4. Мультиколлинеарность

Понятие коллинеарности и ее виды. Причины возникновения мультиколлинеарности и ее последствия. Оценки коэффициентов в случае коллинеарности. Методы выявления мультиколлинеарности, коэффициенты частной корреляции. Корректирующие процедуры.

Тема 5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными

и автокоррелированными остатками

Природа гетероскедастичности. Причины возникновения непостоянства дисперсии ошибок. МНК-оценки в случае гетероскедастичности. Последствия использования МНК в случае гетероскедастичности. Выявление гетероскедастичности: графический метод, тест Гольдфреда-Квандта (Goldfeld-Quandt), тест Уайта (White’s test). Обощенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Положительная и отрицательная автокорреляция. Выявление автокорреляции: графические методы, тест Дарбина-Уотсона (Durbin-Watson).

Тема 6. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)

Понятие фиктивных переменных (dummy). ANOVA-модели. Тест Чоу для выявления переменной структуры. Интерпретация dummy-переменных. Правило для использования фиктивных переменных.

Тема 7. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация

Два класса нелинейных регрессий: регрессии нелинейные по параметрам, регрессии нелинейные по переменным. Виды уравнений нелинейных регрессий. Интерпретация коэффициентов нелинейной регрессии, коэффициент эластичности. Корреляция для нелинейной регрессии. Линеаризация нелинейных моделей.

Тема 8. Временные ряды

Характеристика модели временного ряда. Основные элементы временного ряда. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, и их идентификация. Автокорреляция уровней временного ряда. Лаги. Аналитическое выравнивание временного ряда. Линейный и нелинейные тренды. Моделирование сезонных колебаний с применением фиктивных переменных. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда. Прогнозирование по моделям временных рядов.



Тема 9. Система линейных одновременных уравнений

Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Системы независимых уравнений. Системы линейных одновременных уравнений. Структурная и приведенная формы эконометрической модели. Проблема идентификации при переходе приведенной формы к структурной форме модели. Оценивание параметров структурной модели. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый МНК.


2712394435164770.html
2712475443629487.html
    PR.RU™