close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

"Эконометрика" для студентов направления Экономика (080100)

код для вставкиСкачать
ФГБОУ ВПО «Ульяновская ГСХА им. П.А.Столыпина»
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
«ЭКОНОМЕТРИКА»
Направление подготовки
080100.68 - Экономика
Магистерская программа «Региональная экономика»
Квалификация (степень) выпускника _____магистр
Форма обучения _ очная__________________________________________
г. Ульяновск - 2012 г.
1. Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины: обучение магистрантов методологии и методике
построения и применения эконометрических моделей
для
анализа
состояния и
оценки перспектив развития экономических
систем
в условиях
взаимосвязей
между
их внутренними
и внешними
факторами.
Задачи дисциплины:
– расширение и углубление теоретических знаний о качественных
особенностях
экономических систем, количественных взаимосвязях
и закономерностях их развития;
– овладение методологией и методикой построения, анализа
и применения эконометрических моделей, как для анализа состояния, так
и для оценки перспектив развития указанных систем;
– изучение наиболее типичных моделей и получение навыков
практической работы с ними для прогнозирования.
2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО
Дисциплина «Эконометрика» относится к профессиональному циклу
дисциплин направления подготовки магистров. Входит в блок М2.Б3.,
базовая часть. Дисциплина осваивается в 2 семестре.
Для усвоения данного курса необходимы знания математических и
статистических
дисциплинам,
изучаемых
программой
080100.68
«Экономика».
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате
освоения дисциплины
3.1. Общекультурные и профессиональные компетенции
Изучение дисциплины «Эконометрика» направлено на формирование у
магистрантов компетенций:
способность к самостоятельному освоению новых методов
исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля
своей профессиональной деятельности (ОК-2);
способность анализировать и использовать различные источники
информации для проведения экономических расчетов (ПК-9);
способность разрабатывать варианты управленческих решений и
обосновывать их выбор на основе критериев их социально-экономической
эффективности (ПК-12).
3.2. В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
знать:
статистические методы оценивания параметров эконометрической
моделей;
- приемы интерпретации результатов эконометрического моделирования и
их прогнозирования на перспективу;
- технологию моделирования временных рядов и изучения взаимосвязей по
временным рядам.
уметь:
- осуществлять спецификацию и идентификацию эконометрических моделей;
- применять эконометрические модели в научном исследовании;
- осуществлять прогнозные расчеты с помощью построенных
эконометрических моделей с использованием программных продуктов;
- давать статистическую оценку значимости таких искажающих эффектов,
как
гетероскедастичность
остатков
зависимой
переменной,
мультиколлинеарность объясняющих переменных, автокорреляция.
владеть
- навыками построения эконометрических моделей и оценивания их
параметров и содержательной интерпретации формальных результатов;
- основами моделирования с помощью различных прикладных программ.
1.
2.
3.
4.
5.
Линейная модель
множественной
регрессии
Автокорреляция
случайных
отклонений
Гетороскедастичн
ость случайных
отклонений
Мультиколленеар
ность
Фиктивные
переменные
Неделя семестра
Семестр
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет _5__зачетных единицы, __180_час.
Формы
Виды учебной работы, включая
текущего
самостоятельную работу студентов контроля
и трудоемкость (в часах)
успеваемости
(по неделям
лаборат
№
Раздел
семестра)
орноп/п дисциплины
Форма
самостоя
практич
промежуточн
лекци
тельная
еские и
итого
ой
и
работа,
семинар
аттестации
КСР
ские
(по
занятия
семестрам)
2
3 4
1
5
6
7
8
9
1
2
10
10
опрос
8
8
опрос
8
8
опрос
8+1
9
опрос
8+1
11
опрос
1
2
3
Нелинейная
6. регрессия
2
Временные ряды и
7. прогнозирование
3
Регрессионные
8. динамические
модели
Системы
9. одновременных
уравнений
Экзамен
Итого
4
9
5
1
1
6
2
2
7
8+2
20+2
8
9
13
проверка
расчетов, опрос
25
проверка
расчетов, опрос
4
2
4
22+2
30
проверка
расчетов, опрос
5
2
4
22+2
30
Контрольная
работа
36
36
150+10
180
9
6
14
Экзамен в
устной или
письменной
форме,
проверка
индивидуальн
ого задания
Тема 1. Линейная модель множественной регрессии
Тема 2. Автокорреляция случайных отклонений
Причины и последствия автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона.
Методы устранения автокорреляции. Автокорреляционная схема первого
порядка AR (1). Оценка коэффициента авторегрессии. Методы КохранаОркатта и Хилдрета-Лу. H-статистика Дарбина для моделей с лаговой
зависимой переменной.
Тема 3. Гетероскедастичность случайных отклонений
Последствия гетероскедастичности. Обнаружение гетероскедантичности,
тест Голдфелда-Кванта. Метод взвешенных наименьших квадратов.
Тема 4. Мультиколленеарность
Последствия
мельтиколлинеарности.
Признаки
наличия
мультиколлинеарности.
Методы
устранения
мультиколлинеарности.
Преобразование переменных.
Тема 5. Фиктивные переменные
Количество альтернатив качественной переменной и число фиктивных
переменных. Регрессионные ANOVA и ANCOVA – модели. Использование
фиктивных переменных в анализе сезонных колебаний.
Тема 6. Нелинейная регрессия
Степенные модели. Производственная функция Кобба-Дугласа. Обратная
модель. Полиномиальная модель. Показательная модель. Выбор модели.
Виды ошибок спецификации, их обнаружение и корректировка.
Исследование остаточного члена модели.
Тема 7. Временные ряды и прогнозирование
Основная тенденция развития и отклонения от нее. Стационарные временные
ряды.
Автокорреляционная
функция,
коррелограмма,
частная
автокорреляционная функция. Аналитическое выравнивание временного
ряда. Прогнозирование на основе моделей временных рядов. Понятие об
автокорреляционных
моделях,
моделях
скользящей
средней
и
авторегрессионной модели скользящей средней.
Тема 8. Регрессионные динамические модели
Лаги в экономических моделях. Модели с лагами в независимых
переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов.
Преобразование Койка. Полиноминально распределенные лаги Алмон.
Авторегрессионные модели. Модель адаптивных ожиданий, модель
потребления Фридмена. Понятие об авторегрессионной условно
гетероскедастической модели (ARCH), об обобщенной автореррессионной
условно гетероскедастической модели (GARCH). Понятие о нестационарных
временных рядах.
Тема 9. Системы одновременных уравнений
Эндогенные переменные. Экзогенные переменные. Структурные уравнения
модели. Уравнения в приведенной форме. Предопределенные переменные.
Косвенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные.
Необходимые и достаточные условия идентичности. Метод наимельших
квадратов для рекурсивных моделей. Двушаговый и трехшаговый методы
наименьших квадратов. Кейнсианская модель формирования доходов.
Модель формирования спроса и предложения.
Матрица формирования компетенций по дисциплине «Эконометрика»
№
п/п
Темы дисциплины
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Линейная модель
множественной регрессии
Автокорреляция
случайных отклонений
Гетороскедастичность
случайных отклонений
Мультиколленеарность
Фиктивные переменные
Нелинейная регрессия
Временные
ряды
и
прогнозирование
Регрессионные
динамические модели
Системы одновременных
уравнений
Количество
часов
(аудит
орная
+само
стояте
льная)
10
8
8
9
11
13
25
30
30
Общекультурные и
профессиональные компетенции
ОК-2
ОК-4
ПК-12
х
х
х
Общее
количество
компетенций
3
х
1
х
1
х
х
х
х
х
х
х
1
2
2
3
х
х
х
3
х
х
х
3
х
5. Образовательные технологии
Организация занятий по дисциплине «Эконометрика» проводится по
видам учебной работы – лекции, практические занятия, текущий контроль.
В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению
подготовки магистра экономики реализация компетентностного подхода
предусматривает использование в учебном процессе активных и
интерактивных форм проведения занятий в сочетании с внеаудиторной
работой с целью формирования и развития профессиональных навыков
обучающихся.
Часть лекционных занятий проводится в поточной аудитории с
применением мультимедийного проектора в виде учебной презентации.
Основные моменты лекционных занятий конспектируются. Отдельные
вопросы предлагаются для самостоятельного изучения.
Практические занятия предполагают обсуждение теоретических
вопросов в соответствии с содержанием разделов дисциплины; решение
задач.
Самостоятельная работа по дисциплине включает:
 самостоятельное изучение отдельных тем и вопросов курса по учебной
литературе и с помощью электронных ресурсов (контролируются
конспекты, проводятся экспресс-опросы);
 решение задач по темам дисциплины;
 подготовку к устным опросам и контрольным работам по темам
дисциплины.
Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах,
составляют не менее 40 % аудиторных занятий, по данной дисциплине
запланировано 9 часов.
Программа проведения практических, активных и интерактивных занятий
по дисциплине
Наименование темы
Интеракт
Виды активных и
ивные
интерактивных
лекции
занятий
Компьютерные
симуляции
Нелинейная регрессия
1
Временные ряды и прогнозирование
2
Системы одновременных уравнений
2
2
Регрессионные динамические модели
2
1. Интерактивные лекции по темам «Нелинейная регрессия»,
«Временные ряды и прогнозирование»,
«Системы одновременных
уравнений» позволяют в данном формате быстро и легко усваивать
информацию,
представленную
визуально.
В
процессе
лекций
демонстрируются презентации по темам, где последовательно излагаются
основные вопросы, схематично изображены отдельные особенности, а также
представлен информационный материал. Последние моменты студентами
могут конспектироваться. Презентационный материал находится у ведущего
преподавателя.
2. Практическое занятие по темам «Регрессионные динамические
модели» и
«Системы одновременных уравнений» проводится в
компьютерном классе с программным обеспечением MS EXCEL и STAT и
выходом в Internet. В качестве исходных данных для выполнения занятия
желательно использовать официальные российские и зарубежные источники
статистической информации по сельскому хозяйству, итоги маркетинговых
исследований и др. Практические работы выполняются по индивидуальным
вариантам. Решение и анализ полученных результатов лабораторных работ
оформляется в текстовом редакторе MS WORD в соответствии с
требованиями соответствующих стандартов и сдаются на следующем
занятии.
Задания к семинарскому занятию:
1.
Разработать эконометрическую модель в соответствие с темой
магистерской диссертации.
2. Подготовить доклад по методологии эконометрического моделирования
и презентацию, которые являются средством промежуточного контроля.
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной
аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение
самостоятельной работы
Контрольные вопросы к экзамену
1.Несмещенность оценки.
2. Эффективность оценки.
3. Состоятельность оценки.
4. Выборочная ковариация и ее свойства.
5. Выборочная дисперсия и ее свойства.
6. Коэффициент корреляции.
7. Вывод выражений для коэффициентов регрессии парной линейной
регрессии методом наименьших квадратов.
8. Интерпретация линейного уравнения регрессии.
9. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии.
10. Условия Гаусса - Маркова. Формулировка теоремы Гаусса - Маркова.
11. t - тесты для коэффициентов регрессии.
12. Коэффициент детерминации.
13. F - тест на качество оценивания.
14. Линеаризация уравнения.
15. Линеаризация уравнения.
16. Линеаризация уравнения.
17. Вывод коэффициентов множественной линейной регрессии.
18. Множественная регрессия в нелинейных моделях. Производственная
функция Кобба - Дугласа.
19. Стандартные ошибки коэффициентов множественной регрессии.
20. t - тесты и доверительные интервалы параметров уравнения в случае
множественной регрессии.
21. Коэффициент детерминации в случае множественной регрессии.
Скорректированный коэффициент детерминации.
22. F - тест в случае множественной регрессии.
23. Гетероскедастичность (неодинаковый разброс).
24. Обнаружение гетероскедастичности (тесты Парка, Спирмена, ГолдфелдаКвандта).
25. Устранение (смягчение) гетероскедастичности. Метод взвешенных
наименьших квадратов.
26. Автокорреляция. Возможные причины автокорреляции.
27. Обнаружение автокорреляции. Критерий Дарбина - Уотсона.
28. Метод Кохрана-Оркатта.
29. Метод Хилдрета-Лу.
30.
Последствия
мультиколлинеарности.
Методы
обнаружения
мультиколлинеарности.
31. Частные коэффициенты корреляции.
32. Процедура последовательного присоединения элементов.
33. Фиктивные переменные ANCOVA- модели.
34. Сравнение двух регрессий. Тест Чоу.
35. Фиктивные переменные в сезонном анализе.
36. Фиктивная зависимая переменная.
37. Выборочный коэффициент корреляции для лагов 1,2.
38. Уравнение линейного тренда и оценка его значимости.
39. Точечный и интервальный прогноз среднего и индивидуальных значений
ряда на следующий период.
40. Полиномиальный тренд. Подбор порядка полинома с помощью метода
последовательных разностей.
41. Распределение Койка.
42. Полиномиально распределенные лаги Алмон.
43. Модель потребления Фридмена.
44. Тест Чоу на устойчивость регрессионной модели.
45. Модель адаптивных ожиданий.
46. Модель частичной корректировки.
47. Проверка идентификации уравнений модели системы одновременных
уравнений. Приведенная форма модели.
48. Модель Кейнса.
49. Косвенный метод наименьших квадратов.
50. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
51. Трехшаговый метод наименьших квадратов.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература
1. Эконометрика: Учебник для магистрантов / Под ред. Елисеевой И.И.
– М: Издательство Юрайт, 2012. – 453 с.
2. Кремер Н.Ш. Эконометрика: Рекомендовано Министерством
образования РФ в качестве учебника для студентов высших учебных
заведений.
Рекомендовано
Учебно-методическим
центром
"Профессиональный учебник" в качестве учебника для студентов
высших учебных заведений, обучающихся по специальностям
экономики и управления. / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. - 3-е изд.,
перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. - 328 с.
3. Мхитарян, В.С. Эконометрика: учебно-практическое пособие /
В.С.Мхитарян, М.Ю.Архипова, В.П.Сиротин. – М.: ЕАОИ, 2012. – 224
с.
ЭБС
IPRbooks
//
режим
доступа
http://www.iprbookshop.ru/11125.html
4. Эконометрика: Учебник / Под ред. проф. В.Б.Уткина. – 2-е изд. – М.:
Дашков и К, 2011.- 564 с. - ЭБС IPRbooks // режим доступа http://www.iprbookshop.ru/5265.html
5. Валентинов В.А. Эконометрика. Учебное пособие.- Москва: Дашков и
К, 2010.- 436 с. - ЭБС IPRbooks // режим доступа http://www.iprbookshop.ru/11007.html
б) дополнительная литература
6. Буравлѐв А.И. Эконометрика. Учебное пособие.- Москва: БИНОМ.
Лаборатория знаний, 2012.- 168 с. - ЭБС IPRbooks // режим доступа http://www.iprbookshop.ru/12284.html
7. Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.:
Финансы и статистика, 2008. – 480 с.
8. Эконометрика: учеб. пособие /Яковлев А.В. – Саратов: Изд-во «Ай
Пи Эр Медиа, 2011. - 336 с. - ЭБС IPRbooks // режим доступа http://www.iprbookshop.ru/946.html
9. Эконометрика: учеб. пособие / Яковлев А.В. – Саратов: Научная книга,
2012. – 223 с. - ЭБС IPRbooks // режим доступа http://www.iprbookshop.ru/6266.html
в) программное обеспечение
MS EXCEL, MS WORD, пакет прикладных программ STAT5
г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
Росстат – www.gks.ru
Всероссийская сельскохозяйственная перепись – www.perepis2006.ru
Центральный Банк России – www.cbr.ru
Всемирная торговая организация – www.wto.org
Международный валютный фонд – www.imf.org
Всемирный банк - www.worldbank.org
Министерство Финансов РФ – www.minfin.gov.ru
Европейский банк реконструкции и развития – www.ebrd.com
Организация экономического сотрудничества и развития –
www.oecd.org
(Банки
статистических
данных
Организации
экономического сотрудничества и развития – http://www.oecdilibrary.org/statistics . Банки статистических данных по сельскому
хозяйству Организации экономического сотрудничества и развития –
http://www.agrioutlook.org/pages/0,2987,en_36774715_36775671_1_1_1_1_1,00.html)
Международная организации труда - www.ilo.org
Евростат.
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/publications/recently_pub
lished
Национальная служба сельскохозяйственной статистики США (NASS –
National Agricultural Statistics Service) – www.nass.usda.gov
Национальное бюро статистики по рынку труда США – www.bls.gov
Национальное бюро экономических исследований США
–
www.nber.org
Бюро экономического анализа США (Bureau of Economic Analysis) –
http://www.bea.gov
Бюро переписей США (U.S. Census Bureau) – http://census.gov
Единый архив статистических и эконометрических данных ВШЭ –
http://sophist.hse.ru/db/oprosy.shtml?ts=2
Econometric
Software
Links
Econometrics
Journal
–
http://www.econ.vu.nl/econometriclinks/software.html
Econometric Laboratory Software Archive – http://elsa.berkeley.edu/
Квантиль. Международный эконометрический журнал на русском
языке – http://www.quantile.ru/
Эконометрическое общество – http://edirc.repec.org/data/essssea.html
Периодические издания: журналы «Прикладная эконометрика» (режим
доступа:
http://www.znanium.com/catalog),
Международный
эконометрический журнал на русском языке «Квантиль» (режим
доступа: http://www.quantile.ru), «Вопросы статистики», «Вопросы
экономики», «Регион: экономика и социология», «Российская
экономика:
прогнозы
и
тенденции»,
«Российский
внешнеэкономический вестник», «Российский экономический журнал»
и др.
Электронная библиотека УГСХА - ЭБ УГСХА, режим доступа
//http://www.lib.ugsha.ru/
Ссылки на журналы по эконометрике режим доступа:
http://www.econometriclinks.com
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Для преподавания дисциплины необходима мультимедийная
лекционная аудитория и компьютерный класс с необходимым программным
обеспечением и с доступом в сеть Интернет (аудитория № 41).
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с
учетом рекомендаций и ООП ВПО по направлению подготовки 080100.68 –
«Экономика».
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа