Имя материала: Эконометрика : учебное пособие в схемах и таблицах

Автор: С. А. Орехов

Предисловие

 

Эконометрику изучают студенты экономических специальностей высших учебных заведений в блоке естественно-научных дисциплин. Цель учебного курса — освоение способов моделирования и количественного анализа реальных социально-экономических явлений и процессов.

Настоящее издание подготовлено в соответствии с современными требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования, разработанного Министерством образования Российской Федерации в 2007 г.

Для подготовки бакалавров в пособии рассматриваются основные понятия эконометрики, линейные регрессионные модели и методы их идентификации, представлены основные методы построения эконометрических моделей, общие характеристики временных рядов, методы исследования тенденций вре-меннбго ряда, построения адаптивных моделей и анализа сезонных колебаний, многофакторные модели прогнозирования.

Для магистров образовательным стандартом предусмотрено описание особенностей регрессионных моделей с переменной структурой и стохастическими переменными, стационарных и нестационарных рядов, система одновременных уравнений.

Учебное пособие содержит схемы и таблицы с комментариями по основным темам курса «Эконометрика». В каждой главе даны основные понятия и способы действий по теме, приведены примеры применения математических и статистических методов в эконометрике на базе фактического материала, предложены тесты для самопроверки с ответами.

Системное и наглядное изложение содержания в схемах и таблицах позволит студентам — будущим экономистам — бы-

 

стро усвоить учебный материал при подготовке к лекциям, семинарам, зачетам и экзаменам.

Авторы выражают признательность О.В. Блиновой за помощь в подготовке пособия.

Пособие подготовлено авторским коллективом в составе: Орехов СЛ. — доктор экономических наук; Сердюкова Н.А. — доктор экономических наук; Гореева КМ. — кандидат экономических наук; Демидова JI.H. — кандидат экономических наук; Клизо-■ губЛ.М. — кандидат экономических наук; Швецова СТ. — кандидат педагогических наук.

Учебно-методический план дисциплины «Эконометрика»

 

По специальности «Статистика» и другим экономическим дисциплинам

 

 

 

 

Число кредитов (зачетных единиц)

 

В том числе

Самостоятельная работа

ТЕМА

Всего

лекции

семинары

Бакалавриат

1. Предмет эконометрики, ее цель, задачи и методы. Классы моделей. Этапы эконометрического моделирования.

1

42

10

16

16

2. Парная регрессия и корреляция

1

46

8

18

20

3. Множественная регрессия и корреляция

1

54

16

20

18

4. Временные ряды. Основные типы трендов и выявление компонент ряда.

Регрессионный анализ временных рядов

1

54

16

20

18

Всего

4

196

50

74

72

1 зачетная единица = 36 учебным часам

 

Вопросы к экзамену

по дисциплине «Эконометрика»

(Бакалавриат)

Эконометрика как наука. История развития эконометрики.

Предмет, цель и задачи эконометрики.

Эконометрическая модель — основа механизма экономе-трического моделирования. Классы моделей.

Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях экономических явлений.

Этапы эконометрического моделирования.

Понятия о детерминированных и стохастических процессах.

Статистическая зависимость (независимость) случайных переменных.

Понятие функциональной и статистической зависимостей.

Методы прогнозирования.

 

Спецификация эконометрических моделей.

Этапы проведения комплексного корреляционно-регрессионного анализа.

Регрессионная модель с одним уравнением и требования к ее построению.

Спецификация моделей парной регрессии.

Понятие о стандартной ошибке и оценка существенности коэффициентов регрессии.

Оценка параметров парной линейной регрессии и их экономическая интерпретация.

Расчет и интерпретация коэффициента корреляции для парной линейной регрессии.

Коэффициент детерминации и его характеристика.

Дисперсионный анализ: сущность и методика проведения.

Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.

Средняя ошибка аппроксимации.

S

I». 21. Нелинейные регрессии и их характеристика. Линеаризация в нелинейных регрессиях.

ІІ 22. Статистическое изучение парной нелинейной регресси-ронной эконометрической модели.

23. Расчет индекса корреляции для парной нелинейной регрессии.

||-. 24. Отбор факторных признаков при построении множественной регрессии.

.}    25. Оценка параметров множественной регрессии.

26.        Отбор факторных признаков при построении множе-

ственной регрессии.

27.        Множественная и частная корреляция,

в*    28. Задачи множественного корреляционно-регрессионного

Ишализа.

29. Понятие мультиколлинеарности и способы ее устранения. jo-tgO. Частный коэффициент корреляции.

3L /-критерий Стьюдента в оценке значимости коэффици-,корреляции.

Понятие о коэффициенте эластичности и его характери-

Р-коэффициент линейной регрессии и его применение.

Индексы множественной корреляции и детерминации и ^характеристика.

Прогнозирование по уравнению регрессии.

Предпосылки метода наименьших квадратов. 1 37. Гомоскедастичность и гетероскедастичность остатков.

 

Тесты проверки на гетероскедастичность и их характери-

Сущность обобщенного метода наименьших квадратов, то40.- Временнбй ряд и его составляющие.

 

Моделирование временных рядов.

Аддитивная и мультипликативная модель временного ряда.

Моделирование тенденции временнбго ряда. (, 44. Основные типы трендов и их распознавание.

 

Выявление сезонной компоненты во временнбм ряду.

Выявление случайной компоненты во временнбм ряду. і   47. Понятие автокорреляции и авторегрессии временнбго ряда. Виды автокорреляции.

48. Выявление автокорреляции остатков по критерию Дарби-^а^-Уотсона.

К:., 49. Методы коррелирования и проверка гипотез о коинтег-Щ рации.

|; I    50. Ряд Фурье и его применение в оценке тренда.

Вопросы к экзамену

по дисциплине «Эконометрика»

(Магистратура)

Тестирование гипотезы о коинтеграции временных рядов. Критерий Энгеля—Грангера. Критерий Дарбина—Уотсона.

Общие понятия о системе одновременных уравнений и ее составляющие.

Формы представления системы одновременных уравнений.

Задача идентификации уравнений системы. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости.

Косвенный метод наименьших квадратов: алгоритм и условия применения.

Двухшаговый метод наименьших квадратов: алгоритм и условия применения.

Классы динамических эконометрических моделей и их характеристика.

Характеристика моделей с распределенным лагом и оценка их параметров.

Выбор формы модели с распределенным лагом.

 

Лаговые модели Алмон.

Характеристика авторегрессионных моделей. Метод Койка.

Оценка параметров моделей авторегрессии методом инструментальной переменной.

Модели адаптивных ожиданий.

Модели частичной корректировки.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |