close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

"Экономика" по профилю "Финансы и кредит" (080100)

код для вставкиСкачать
ФГБОУ ВПО «Ульяновская ГСХА им. П.А.Столыпина»
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
«ЭКОНОМЕТРИКА»
(наименование дисциплины (модуля))
Направление подготовки – 080100 «Экономика»
Профиль подготовки – «Финансы и кредит»
Квалификация (степень) выпускника – бакалавр
Форма обучения – очная, заочная
г. Ульяновск – 2012 г.
1. Цели освоения дисциплины
Цель освоения дисциплины «Эконометрика»: дать научное представление
о методах, моделях и приемах, позволяющих получать количественные выражения
закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием математико-статистического инструментария.
Основными задачами учебной дисциплины «Эконометрика» являются:
— расширение и углубление теоретических знаний о качественных особенностях экономических и социальных систем, количественных взаимосвязях и закономерностях их развития;
— овладение методологией и методикой построения и применения эконометрических моделей, как для анализа состояния, так и для оценки закономерностей
развития указанных систем;
— изучение наиболее типичных эконометрических моделей и получение навыков практической работы с ними.
2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО
Дисциплина «Эконометрика» входит в профессиональный цикл дисциплин
направления «Экономика» (цикл Б3.Б.3), базовая часть и предназначена для студентов 3 года обучения (5 семестр) очной формы и для студентов 3 курса (5 семестр)
полного срока обучения, 2 курса (3 семестр) сокращенного срока обучения заочной
формы и 2 курса второе высшее образование.
Для успешного освоения курса студенты должны изучить такие дисциплины,
как «Микроэкономика», «Макроэкономика», «Статистика», «Информатика», «Математический анализ», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Основы компьютерных технологий». Минимальные требования к «входным» знаниям,
необходимым для успешного освоения данной дисциплины – удовлетворительное
усвоение программ по указанным выше дисциплинам.
Одновременно курс «Эконометрика» создает основу для экономических дисциплин «Экономика предприятий (организаций)», «Экономический анализ», «Маркетинг», «Менеджмент», «Финансовый анализ», «Инвестиционная стратегия».
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате
освоения дисциплины
3.1. Профессиональные компетенции
Изучение дисциплины «Эконометрика» направлено на формирование у студентов профессиональных компетенций:
- способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем (ОК-4);
- способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для
решения поставленных экономических задач (ПК-4);
- способен на основе описания экономических процессов и явлений строить
стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6).
3.2. В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
знать:
- сущность, задачи, критерии и принципы эконометрики, этапы эконометрического
моделирования;
- статистические методы оценивания параметров эконометрической моделей;
- технологию статистической проверки различных гипотез;
- приемы интерпретации результатов эконометрического моделирования.
уметь:
- осуществлять спецификацию и идентификацию эконометрических моделей;
- проверять адекватность построенных моделей и значимость их параметров;
- интерпретировать содержательный смысл параметров регрессионных моделей;
- применять эконометрические модели в практике экономического анализа;
- осуществлять прогнозные расчеты с помощью построенных эконометрических моделей;
- давать статистическую оценку значимости таких искажающих эффектов, как гетероскедастичность остатков зависимой переменной, мультиколлинеарность объясняющих переменных, автокорреляция.
владеть
- методами количественной оценки социально-экономических процессов;
- навыками построения эконометрических моделей и оценивания их параметров и
содержательной интерпретации формальных результатов;
- основами моделирования с помощью пакета прикладных программ EXCEL.
4. Структура и содержание дисциплины
Общая трудоѐмкость дисциплины составляет 3 зачѐтных единицы, 108 час. Очная форма обучения
лекции
семестр
практические занятия
5
5
1
2,3
4
8
2
4
2
4
4
12
3
Множественная линейная регрессия
5
4,5, 12
6
6
6
21
4
5
Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
Временные ряды
5
5
7
8,9
2
4
4
4
9
19
4
18
18
65
10
Раздел дисциплины
(тема)
Форма итогового контроля – зачет
Всего по видам учебной работы
5
5
6
8
108 36
всего
всего
1
2
Предмет эконометрики
Парная линейная регрессия
неделя семестра
подготовка к
контрольной раиндивидуальные
боте
расчеты
подготовка докладов, рефератов,
эссе
подготовка к устным опросам, к
тестированию
Виды учебной работы, включая самостоятельную работу
студентов и трудоѐмкость
Аудиторная
Самостоятельная работа
конработа
троль
самостоятельной
работы
семестр
№
п/п
6
4
4
8
1
1
7
8
2
4
8
5
7
1
2
8
32
7
15
Формы
текущего
контроля успеваемости
(по неделям семестра)
Формы
промежуточной
аттестации
(по семестрам)
устный опрос
проверка индивидуальных расчетов,
тестирование (3)
контрольная работа (6), проверка индивидуальных расчетов
(6),
тестирование(6)
устный опрос (7)
заслушивание и
обсуждение рефератов (9)
контрольная работа (9),
тестирование(9)
3
1
1
2
Парная линейная регрессия
5
3
3
1
3
Множественная линейная регрессия
5
3
4
2
4
Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
5
3
1
5
Временные ряды
5
3
5
3
Форма итогового контроля – зачет
Всего по видам учебной работы
выполнение тестов
5
индивидуальные расчеты
Предмет эконометрики
всего
1
практические
занятия
лекции
ССО
всего
Раздел дисциплины
ПСО
№
п/п
Виды учебной работы, включая самостоятельную работу
студентов и трудоѐмкость
Аудиторная работа
Самостоятельная работа
подготовка
к зачету
самостоятельное изучение тем дисциплины
Курс
Формы
текущего
контроля успеваемости
Формы
промежуточной
аттестации
вопросы на зачете
6
6
2
18
12
4
2
2
35
21
10
4
1
12
8
4
1
1
22
12
8
2
10
6
93
59
26
8
4
Контроль самостоятельной
работы
Общая трудоѐмкость дисциплины составляет 3 зачѐтных единицы, 108 час. Заочная форма обучения
1
4
4
1
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
зачет
Общая трудоѐмкость дисциплины составляет 3 зачѐтных единицы, 108 час. 2 высшее образование
1
Предмет эконометрики
2
0,5
0,5
2
Парная линейная регрессия
2
3
1
3
Множественная линейная регрессия
2
3
1
4
Нелинейные модели регрессии и их
линеаризация
2
0,5
5
Временные ряды
2
1
Форма итогового контроля – зачет
Всего по видам учебной работы
8
выполнение тестов
индивидуальные расчеты
самостоятельное изучение тем дисциплины
всего
практические
занятия
Раздел дисциплины
всего
№
п/п
Виды учебной работы, включая самостоятельную работу
студентов и трудоѐмкость
Аудиторная работа
Самостоятельная работа
Подготовка Контроль самок зачету
стоятельной работы
лекции
Курс
вопросы на зачете
6
6
2
18
12
4
2
2
35
21
10
4
0,5
14
10
4
1
22
12
8
4
4
95
61
Формы
текущего
контроля успеваемости
Формы
промежуточной
аттестации
26
1
2
8
4
4
1
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
проверка расчетов,
устный опрос,
вопросы на зачете
зачет
Матрица соотнесения тем/разделов учебной дисциплины/модуля и формируемых в них профессиональных и общекультурных компетенций
Компетенции
Темы, разделы дисциплины
общее количество
ОК-4 ПК-4 ПК-6
компетенций
1
1. Предмет эконометрики: Эконометрика как наука. Задачи, критерии и +
принципы эконометрики. Этапы эконометрического моделирования. Возможности статистических и математических методов в эконометрических
расчетах
+
3
2. Парная линейная регрессия: Спецификация модели. Оценка параметров
+
+
линейной регрессии. Оценка существенности уравнения регрессии и ее параметров. Прогнозирование в линейной регрессии
+
3
3. Множественная линейная регрессия: Отбор факторов и выбор формы
+
+
уравнения регрессии. Оценка параметров регрессии по методу наименьших
квадратов (МНК). Свойства МНК-оценок. Оценка качества уравнения множественной регрессии. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Обобщенный метод наименьших квадратов, гетероскедастичность и автокоррелированность случайных остатков
+
3
4. Нелинейные модели и их линеаризация: Виды нелинейной регрессии.
+
+
Методы нелинейного оценивания регрессионных параметров. Корреляция для
нелинейной регрессии. Оценка существенности нелинейной регрессии
5. Временные ряды: Понятие временных рядов, их виды. Модели временно+
+
+
3
го ряда. Моделирование тенденции временного ряда. Моделирование сезонных и циклических колебаний. Моделирование тенденции временного ряда
при наличии структурных изменений
Итого
х
х
х
х
5. Образовательные технологии
Организация занятий по дисциплине «Эконометрика» проводится по
видам учебной работы: лекции, семинарские и практические занятия, текущий контроль.
В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки бакалавра менеджмента 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 темы предлагаются для самостоятельного изучения с обязательным составлением конспекта (контролируется).
Семинарские и практические занятия проводятся в специальной аудитории (№41), оборудованной необходимыми наглядными материалами.
Самостоятельная работа по дисциплине включает:
 самоподготовку к учебным занятиям по конспектам, учебной литературе и с помощью электронных ресурсов (контролируются конспекты и
др.);
 оформление и подготовку рефератов, докладов, эссе;
 подготовку к текущему тестированию по разделам дисциплины (изучение учебных тем);
 подготовку к контрольной работе по темам «Множественная линейная
регрессия», «Временные ряды».
Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, составляют не менее 20 % аудиторных занятий, по данной дисциплине планируется
12 часов. Занятия лекционного типа для соответствующих групп студентов
составляют не более 50 % аудиторных занятий.
Программы проведения активных и интерактивных занятий по дисциплинам учебного плана:
Интерактивные
лекции, час
№
п/п
Наименование темы
1.
2.
3.
4.
5.
Предмет эконометрики
Парная линейная
регрессия
Множественная линейная регрессия
Нелинейные модели регрессии и их
линеаризация
Временные ряды
Виды активных и интерактивных
практических занятий, час
компьюконкурс
разбор кон- третерные
нажереферакретных
симуляции ситуаций
ры
тов
2
2
2
2
2
2
2
2
1. Интерактивные лекции по темам «Предмет эконометрики», «Множественная линейная регрессия», «Временные ряды» 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. Последние моменты студентами могут конспектироваться.
Презентационный материал находится у ведущего преподавателя.
2. Одно из практических занятий по теме «Нелинейные модели регрессии и их линеаризация» проводится в форме разбора конкретной ситуации.
Анализ конкретных ситуаций (case-study) — метод активизации учебнопознавательной деятельности обучаемых, при котором студенты и преподаватели участвуют в непосредственном обсуждении конкретных ситуаций или задач. Данный метод характеризуется следующими признаками:
 наличие конкретной ситуации;
 разработка группой (подгруппами или индивидуально) вариантов решения ситуаций;
 публичная защита разработанных вариантов разрешения ситуаций с
последующим оппонированием;
 подведение итогов и оценка результатов занятия.
Предлагается рассмотрение ситуации-проблемы изучения взаимосвязей
конкретного экономического явления. Цель студентов: провести критический
анализ взаимосвязей исходя из теоретических и эмпирических данных развития
экономического явления, обосновать возможные формы связи, провести их статистическую значимость.
Студенты при подготовке к занятию должны прослушать лекции по
данной теме, проработать конспект лекций и рекомендованную учебную литературу. Они должны быть ознакомлены с целями и задачами, которые будут решаться в ходе занятия.
Чтобы максимально активизировать работу с кейсом, вовлечь студентов в процесс анализа ситуации и принятия решений, каждая студенческая
группа разбивается на подгруппы (5-7 человек), которые выбирают себе модератора (руководителя). На нем лежит ответственность за организацию работы подгруппы, распределение вопросов между ее участниками и принимаемые решения. Именно модератор делает доклад о результатах работы его
подгруппы.
3. Компьютерные симуляции по практическим занятиям на тему
«Множественная линейная регрессия», «Временные ряды» проводятся в
компьютерном классе (аудитория № 41). Выполняются многовариантные
решения задач, разработка моделей и их оценивание с использованием компьютерных технологий (ППП «Excel», «STAT5», интегрированная система
«Statistika»).
4. Тренажеры подразумевают под собой решение тестов по дисциплине «Эконометрика» с целью закрепления пройденного материала. Полная
электронная база тестов имеется у ведущего преподавателя.
5. Конкурс рефератов проводится в завершение изучения дисциплины
«Эконометрика». Тема реферата «Использование эконометрических методов
при изучении взаимосвязей экономических явлений». Объект изучения (конкретное экономическое явление) выбирается студентом самостоятельно.
План реферата:
Введение
1. Теоретические основы развития экономического явления
2. Объект и методы исследования
3. Изучение корреляционных связей между явлениями
4. Исследование динамики развития экономического явления
Заключение.
Система оценки рефератов – балльная (от 1 до 5 баллов).
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебнометодическое обеспечение самостоятельной работы студентов
6.1. Вопросы для самоконтроля
Тема 1.
1. Назовите плюсы и минусы моделирования как инструмента исследования
экономических процессов и явлений.
2. Может ли выходная переменная модели быть одновременно и входной переменной? Если да, то в каких случаях?
3. Как Вы считаете, какая из моделей: детерминистская или стохастическая
является более адекватной?
4. Как Вы считаете, если результаты (эндогенные переменные, выходные параметры) модели явно неверные, в чем может быть причина неудачного моделирования?
5. Как Вы считаете, каковы минусы агрегирования при макроэкономическом
моделировании?
6. В чем заключается специфичность определения точности измерений социально-экономических явлений?
7. Как Вы считаете, почему изучаемая дисциплина появилась в российском
образовании сравнительно недавно?
Тема 2.
1. Объясните, чем вызвано появление в модели парной регрессии стохастической переменной ε ?
2. Почему перед построением модели парной линейной регрессии необходимо рассчитывать коэффициент корреляции?
3. Объясните смысл понятия «число степеней свободы».
4. По каким вычислениям можно судить о значимости модели в целом?
5. Зачем необходимо рассчитывать t-критерий Стьюдента?
6. Зачем необходимо оценивать интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии?
7. В каких пределах должна находиться ошибка аппроксимации, чтобы можно было сделать вывод о хорошем подборе модели к исходным данным?
Тема 3.
1. Почему необходимо часто строить модель множественной регрессии; приведите примеры экономических процессов и явлений, в которых Вы бы применяли данную модель?
2. В чем отличие целей построения модели парной регрессии и модели множественной регрессии?
3. В чем Вы идите специфику спецификации модели множественной регрессии?
4. Каким требованиям должны отвечать факторы модели множественной
регрессии и почему?
5. Как должны соотноситься коэффициенты детерминации для m и m+1 факторов модели?
6. Объясните практическое применение в экономике частных коэффициентов
эластичности.
7. В чем заключается смысл расчета скорректированного индекса корреляции
и какова связь его с индексом корреляции при различных количествах вводимых в модель факторах?
Тема 4.
1. Назовите все виды моделей, нелинейных относительно включаемых переменных и оцениваемых параметров.
2. Какой нелинейной функцией может быть заменена парабола второй степени, если не наблюдается смена направленности связи признаков?
3. В чем отличие применений МНК к моделям, нелинейным относительно
включаемых переменных и оцениваемых параметров?
4. Как определяются коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей?
5. Назовите показатели корреляции, используемые при нелинейных соотношениях рассматриваемых признаков?
6. В чем смысл средней ошибки аппроксимации и как она определяется?
Тема 5.
1. Объясните, почему временной ряд представляет собой совокупность трендовой, циклической и случайной компоненты?
2. Какой вид связи между соседними уровнями ряда характеризует коэффициент автокорреляции?
3. В чем сходство и различие коэффициента корреляции в регрессионном
анализе и коэффициента автокорреляции?
4. Объясните, что представляет собой структура временного ряда? Какой
анализ позволяет ее определять?
5. Как регрессионный анализ применяется в моделировании одномерных
временных рядов?
6. Какой критерий лежит при выборе построения аддитивной или мультипликативной модели временного ряда?
7. Назовите положительные и отрицательные моменты в построении кусочно-линейных и единого уравнения тренда при наличии структурных изменений в динамике переменных.
8. Каков критерий выбора построения модели временного ряда при наличии
структурных изменений в динамике переменных?
6.2. Задачи для контроля самостоятельной работы
Тема 2.
Задача 1
Имеются статистические данные, описывающие зависимость уровня
рентабельности на предприятии (у) от удельного веса продовольственных товаров в товарообороте (х)
Удельный вес продовольственных товаров в товарообороте, %
Уровень рентабельности, %
74,2
73,5
77,0
84,3
67,3
70,1
83,1
3,62
3,80
2,77
2,12
4,33
4,01
2,01
Задание:
1. Рассчитайте параметры уравнения линейной парной регрессии.
2. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
3. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи факторов с результатом.
4. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнения.
5. Оцените с помощью F- критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
6. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение
фактора увеличится на 7 % от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости α = 0,05.
Задача 2
Для трех видов продукции А, В и С модели зависимости удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим
образом:
УА = 600,
УВ = 80 + 0,7х,
УС = 40х0,5.
Задание:
1.Определите коэффициенты эластичности по каждому виду продукции и поясните их смысл.
2. Сравните при х = 1000 эластичность затрат для продукции В и С.
3. Определите, каким должен быть объем выпускаемой продукции,
чтобы коэффициенты эластичности для продукции В и С были равны.
Задача 3
По 20 фермам области получена информация, представленная в таблице:
Показатель
Среднее значение
Коэффициент вариации
Урожайность, ц/га
27
20
Внесено удобрений на 1 га
посева, кг
5
15
Фактическое значение F-критерия Фишера составило 45.
Задание:
1. Определите линейный коэффициент детерминации.
2. Постройте уравнение линейной регрессии.
3. Найдите обобщающий коэффициент эластичности.
4. С вероятностью 0,95 укажите доверительный интервал
ожидаемого значения урожайности в предположении роста количества внесенных удобрений на 10 % от своего среднего уровня.
Задача 4
Для двух видов продукции А и Б зависимость расходов предприятия
у (тыс. руб.) от объема производства х (шт.) характеризуется данными,
представленными в таблице:
Уравнение регрессии
Показатели корреляции Число наблюдений
уА = 160 + 0,8х
0,85
30
0,6
УБ = 50х
0,72
25
Задание:
1. Поясните смысл величин 0,8 и 0,6 в уравнениях регрессии.
2. Сравните эластичность расходов от объема производства для продукции А
и Б при выпуске продукции А в 500 единиц.
3. Определите каким должен быть выпуск продукции А, чтобы эластичность
ее расходов совпадала с эластичностью расходов на продукцию Б.
4. Оцените значимость каждого уровня регрессии с помощью F-критерия
Фишера.
Тема 3.
Задача 1
По совокупности на 30 предприятиях концерна изучается зависимость
прибыли У (тыс. руб.) от выработки продукции на одного работника Х1 (ед.)
и индекса цен на продукцию Х2 (%):
Среднее значение
Пр
изнак
Y
X1
X2
Варианты
2
3
200
240
45
48
100
115
1
250
47
112
4
280
50
118
Среднее
квадратическое
отклонение
Варианты
1
2
3
4
38 34 36 40
12 10 12 14
21 20 22 23
Парный коэффициент
корреляции
r
yx1
r
yx2
r
x1x2
1
0.68
0.63
0.42
Варианты
2
3
0.65 0.67
0.60 0.61
0.40 0.44
4
0.69
0.65
0.43
Задание:
1. Постройте линейные уравнения парной регрессии, оцените их значимость
с помощью F- критерия Фишера.
2. Найдите уравнение множественной регрессии в стандартизованном и натуральном масштабе.
3. Рассчитайте множественный коэффициент корреляции, общий и частные
критерии Фишера и сделайте выводы.
Задача 2
По 30 заводам, выпускающим продукцию А, изучается зависимость потребления электроэнергии У (тыс. кВт.ч) от производства продукции Х1 (тыс.
ед.) и уровня механизации труда Х2 (%):
При
знак
Y
X1
X2
Среднее значение
1
1000
420
41.5
Варианты
2
3
900
1050
410
425
41.0
42.0
Среднее
квадратическое
отклонение
Варианты
1
2
3
27
26
28
45
43
44
18
17
19
Парный коэффициент
корреляции
r
yx1
yx2
r
x1x2
r
1
0.77
0.43
0.38
Варианты
2
0.75
0.42
0.37
3
0.78
0.44
0.39
Задание:
1. Постройте уравнение множественной регрессии в стандартизованном и натуральном масштабе.
2. Определите показатели частной и множественной корреляции.
3.Найдите частные коэффициенты эластичности и сравните их с βкоэффициентами.
4. Рассчитайте общий и частные F – критерии Фишера.
Задача 3
По 25 предприятиям концерна изучается зависимость потребления материалов У (т) от энерговооруженности труда Х1 (кВт.ч на одного рабочего)
и объема произведенной продукции Х2 (тыс.ед.):
Среднее значение
При
знак
Y
X1
X2
1
12.0
14.3
10.0
Варианты
2
3
13.0
11.0
14.4
14.2
11.0
10.0
Среднее квадратическое отклонение
Варианты
1
2
3
2.0
2.5
2.1
0.5
0.6
0.4
1.8
1.6
1.7
Парный коэффициент
корреляции
Варианты
1
2
3
r
yx1
0.52
0.53
0.51
r
yx2
0.84
0.85
0.82
r
x1x2
0.43
0.42
0.43
Задание:
1. Постройте уравнение множественной регрессии в стандартизованной и натуральной форме и поясните экономический смысл его параметров.
2. Определите частные коэффициенты эластичности.
3. Найдите частные и множественный коэффициенты корреляции.
4. Оцените значимость уравнения регрессии с помощью F- критерия Фишера.
Тема 4.
Задача 1
Исследуя спрос на телевизоры марки N, аналитический отдел компании АВС по данным, собранным по 19 торговым точкам компании, выявил
следующую зависимость:
ln y = 10,5 – 0,8 ln x + ε
(2.5) (-4,0)
где у – объем продаж телевизоров марки N в отдельной торговой точке;
х - средняя цена телевизора в данной торговой точке;
В скобках приведены фактические значения t-критерия Стьюдента для
параметров уравнения регрессии.
Задание:
До проведения этого исследования администрация компании предполагала, что эластичность спроса по цене для телевизоров марки N составляет
– 0,9. Подтвердилось ли предположение администрации результатами исследования?
Задача 2
Пусть имеется следующая модель регрессии, характеризующая зависимость у от х:
У=8–7х+ε
Известно также, что rxy = - 0,5; n =20.
Задание:
1. Постройте доверительный интервал для коэффициента регрессии
в этой модели: а) с вероятностью 90%; б) с вероятностью 99 %.
2. Проанализируйте результаты, полученные в п. 1, и поясните причины их различий.
Задача 3
Моделирование прибыли фирмы по уравнению у=аbx привело к результатам, представленным в таблице:
№ п/п
Прибыль, тыс. руб., у
№ п/п
Прибыль, тыс. руб., у
ФактичеРасчетная
ФактичеРасчетная
ская
ская
1
10
11
5
18
20
2
12
11
6
11
11
3
15
17
7
13
14
4
17
15
8
19
16
Задание:
Оцените качество модели. Для этого:
а) определите ошибку аппроксимации;
б) найдите показатель тесноты связи прибыли с исследуемым в модели фактором;
в) рассчитайте F-критерий Фишера. Сделайте выводы.
Задача 4
Зависимость объема производства у (тыс. ед.) от численности занятых х (чел.) по 15 заводам концерна характеризуется следующим образом:
Уравнение регрессии
у = 30 – 0,4х + 0,04х2
Доля остаточной дисперсии в общей
20%
Задание: Определите:
а) индекс корреляции;
б) значимость уравнения регрессии;
в) коэффициент эластичности, предполагая, что численность занятых
составляет 30 человек.
Задача 5
По группе 10 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессии себестоимости единицы продукции у (тыс. руб.)
от уровня технической оснащенности х (тыс. руб.):
у = 20 +
700
. Доля остаточной дисперсии в общей дисперсии составила 0,19.
х
Задание: Определите:
а) коэффициент эластичности, предполагая, что стоимость активных
производственных фондов составляет 200 тыс. руб.
б) индекс корреляции;
в) F- критерий Фишера. Сделайте выводы.
Задача 6
Зависимость спроса на товар К от его цены характеризуется по 20 наблюдениям уравнением: lg y = 1,75 – 0,35 lg x. Доля остаточной дисперсии в
общей составила 18 %.
Задание:
1. Запишите данное уравнение в виде степенной функции.
2. Оцените эластичность спроса на товар в зависимости от его цены.
3. Определите индекс корреляции и оцените значимость уравнения
регрессии через F- критерий Фишера. Сделайте выводы.
Тема 5.
Задача 1
Администрация банка изучает динамику депозитов физических лиц за
ряд лет (млн.$ в сопоставимых ценах):
Показатели
Время, лет
Депозиты физических лиц, x
Вариант
1,2,3
1
2
3
Значение показателей
1
2
1
2
2
6
3
4
3
7
5
6
4
3
2
3
5
10
7
8
Сумма
6
12
8
9
7
13
9
10
28
53
35
42
В каждом варианте найти x 2 .
Задание:
1. Постройте уравнение линейного тренда и дайте интерпретацию его
параметров.
2. Определите коэффициент детерминации для линейного тренда.
3. Администрация банка предполагает, что среднегодовой абсолютный
прирост депозитов физических лиц составляет не менее 2,5 млн. $.
Подтверждается ли это предположение результатами, которые вы
получили?
Задача 2
Имеются данные об урожайности культур в сельскохозяйственных
предприятиях …… области:
Варианты
1
2
3
Показатели
Годы
Урожайность
зерновых, ц/га
Урожайность сахарной
свеклы, ц/га
Урожайность подсолнечника, ц/га
1
2
3
4
5
6
7
8
10,2
10,7
11,7
13,1
14,9
17,2
20,0
23
62
73
87
96
114
118
142
158
4,1
5,8
6,7
7,2
8,0
10,1
11,9
12,3
Задание:
1. Обоснуйте выбор типа уравнения тренда.
2. Рассчитайте параметры уравнения тренда.
3.Дайте прогноз урожайности культур на следующий год.
Задача 3
Имеются следующие данные об уровне безработицы yt (%) за 8 месяцев:
Варианты
1
2
3
Месяц
1
2
3
4
5
6
7
8
yt
8,8
7,8
9,1
8,6
7,6
9,0
8,4
7,4
8,9
8,1
7,1
8,6
7,9
6,9
8,5
7,6
6,6
8,4
7,4
6,4
8,3
7,0
6,0
8,0
Задание:
1. Определите коэффициенты автокорреляции уровней этого ряда
первого и второго порядка.
2. Обоснуйте выбор уравнения тренда и определите его параметры.
6.3. Примеры тестов для контроля знаний
Тема 1.
1.Эконометрическая модель - это модель:
а) гипотетического экономического объекта;
б) конкретно-существующего экономического объекта, построенная на гипотетических данных;
в) конкретно-существующего экономического объекта, построенная на статистических данных.
2.Модель, отражающая положительную зависимость предложения денег от
ставки процента, является:
а) мезомоделью;
б) макромоделью;
в) микромоделью.
3. Название «эконометрика» введено
а) в середине прошлого века норвежским статистиком И.Фишером
б) в 1926 году норвежским экономистом и статистиком Р.Фришем
в) в 1930 г. норвежским экономистом и статистиком Р.Фришем
4. Эконометрика переводится как
а) экономические методы
б) измерения в экономике
в) количественные характеристики экономических явлений
5.Предметом эконометрики являются факторы, формирующие развитие
а) социальных явлений и процессов
б) производственных явлений и процессов
в) экономических явлений и процессов
6. Этап ………. – выбор общего вида модели
а) параметризации
б) идентификации
в) постановочный
7. Этап …… - реализуется статистический анализ модели и оценивание ее
параметров
а) параметризации
б) идентификации
в) постановочный
8. Этап …. проверяются достоверность и адекватность модели
а) верификации
б) идентификации
в) интерпретации
9. Этап …. – теоретический анализ сущности изучаемого процесса
а) верификации
б) идентификации
в) априорный
Тема 2.
1.Объясняющая переменная это – переменная…
а) которая характеризует результат функционирования экономической системы
б) которая характеризует эффективность и описывает условия функционирования экономической системы
в) поддающаяся, регистрации, описывающая условия функционирования реальной экономической системы
2. Если Fфакт<Fтабл то:
а) нулевая гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность
б) нулевая гипотеза не отклоняется и признается статистическая незначимость и ненадежность уравнения регрессии
в) нулевая гипотеза не отклоняется и признается статистическая значимость
и надежность
3. Задачами регрессионного анализа являются:
а) определение формы зависимости между переменными, оценка функции
регрессии
б) исследование объективно существующих связей между явлениями
в) прогноз значений зависимой переменной, измерение тесноты связи между
переменными
4. Случайная величина включает влияние…….в модели факторов, случайных
ошибок и особенностей измерения
а)неучтенных
б) учтенных и неучтенных
в) учтенных
5. Для оценки качества подбора линейной функции рассчитывается:
а) коэффициент корреляции
б) коэффициент регрессии
в) коэффициент детерминации
6. Гомоскедастичность – дисперсия каждого отклонения……………..х
а) неодинакова для всех значений
б) одинакова для всех значений
в) одинакова не для всех значений
7. Оценки параметров регрессии должны отвечать определенным критериям,
они должны быть:
а) эффективными, несмещенными
б) реалистичными, эффективными
в) несмещенными, состоятельными, эффективными
8. До регрессионного анализа следует проводить:
а) индексный анализ
б) корреляционный анализ
в) дисперсионный анализ
Тема 3.
1.Мультиколлинеарность - это связь между…….
а) признаками
б) уровнями
в) явлениями
2. В эконометрике коэффициенты корреляции:
а) имеют самостоятельного значение
б) не имеют самостоятельного значения
в) имеют важное значение
3. Требования к факторам, включаемых во множественную регрессию:
а) факторы должны быть интеркоррелированы и находится в функциональной зависимости
б) по величине парных коэффициентов корреляции обнаруживается явная
коллинеарность факторов
в) они должны быть количественно измеримы
4. Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции,
тем………..результаты множественной регрессии
а) меньше мультиколлинеарность факторов и надежнее
б) сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее
в) сильнее мульколлинеарность факторов и надежнее
5. В парной зависимости стандартизованный коэффициент регрессии есть не
что иное, как………
а) скорректированный коэффициент множественной регрессии
б) линейный коэффициент корреляции
в) коэффициент детерминации
6. Коэффициенты интеркорреляции:
а) корреляции между зависимыми переменными
б) корреляции между объясняющими переменными
в) корреляции между результатом и переменными
7. Для построения уравнения множественной регрессии применяются следующие методы:
а) выбор формы связи, включения, исключения
б) выбор формы связи, шаговый регрессионный анализ, исключения
в) шаговый регрессионный анализ, исключения, включения
8. Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения
вопроса о…..
а) определении формы зависимости между переменными
б) спецификации модели
в) формулировке проблемы
9. Практическая значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью:
а) F- критерия Фишера
б) частного F- критерия
в) показателя множественной корреляции
Тема 5.
1.Метод аналитического выравнивания применяется:
а) выравнивания ряда динамики по прямой
б) измерения тренда
в) выявления тренда
г) расчета среднего арифметического
2. Тренд – это
а) случайные отклонения от общей тенденции развития динамического ряда
б) общая тенденция развития динамического ряда
в) абсолютное изменение уровней динамического ряда
г) влияние времени на развитие динамического ряда
3. Уравнение прямолинейной функции отображает динамику развития
а) равномерное
б) с замедлением роста в конце периода
в) с переменным ускорением
г) равноускоренное
4.Равномерное развитие в рядах динамики со стабильными абсолютными
приростами отображается функцией
а) гиперболы
б) полулогарифмической
в) параболы второго порядка
г) прямолинейной
5Определение тенденции развития ряда динамики в результате последовательного расчета средних величин за периоды, сдвигаемые на одну дату
а) аналитическое выравнивание
б) метод укрупнения
в) метод скользящей средней
г) выравнивание по среднегодовому абсолютному приросту
6.4. Примерные вопросы к зачету
Эконометрика как наука
Задачи эконометрики
Охарактеризуйте корреляционный и регрессионный методы анализа
Парная линейная регрессия: ее сущность и задачи.
Ошибки спецификации линейной регрессии и их устранение.
Ошибки выборки и измерения.
Сущность метода наименьших квадратов.
Охарактеризуйте параметры уравнения, коэффициенты корреляции и
детерминации в линейной регрессии
9. Охарактеризуйте показатели качества построенной линейной модели.
10. Охарактеризуйте показатели оценки значимости коэффициентов линейной регрессии и их прогноз.
11. Сущность метода множественной регрессии.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
12. Назовите требования, предъявляемые к факторам при их включении во
множественную регрессию.
13. Коллинеарность факторов и ее устранение.
14. Мультиколлинеарность и ее устранение.
15. Спецификация модели множественной регрессии.
16. Оценка параметров уравнения множественной регрессии (линейная и
степенная функция).
17. Стандартизованные коэффициенты регрессии: сущность и оценка
18. Охарактеризуйте показатели качества множественной регрессии.
19. Охарактеризуйте показатели тесноты связи между признаками во множественной регрессии.
20. Охарактеризуйте коэффициенты эластичности во множественной регрессии
21. Регрессионные модели с переменной структурой.
22. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
23. Сущность временного ряда и факторы, определяющие его значения
24. Систематическая и случайная составляющие ряда. Модели временного
ряда.
25. Основные этапы анализа временных рядов.
26. Трендовая компонента временного ряда и методы определения тренда.
27. Аналитическое выравнивание временных рядов.
28. Моделирование сезонных и циклических колебаний.
29. Кусочно-линейные модели регрессии.
30. Линейные регрессионные модели с автокоррелированными остатками.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) Основная литература
1. Колемаев В.А.Эконометрика: Допущено Министерством образования РФ
в качестве учебника для студентов высших учебных заведений / В.А. Колемаев. - М.: Инфра-М, 2010. - 160 с.
2. Валентинов В.А. Эконометрика. Учебное пособие.- Москва: Дашков и К,
2010.436
с.
ЭБС
IPRbooks
//
режим
доступа
http://www.iprbookshop.ru/11007.html
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. 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, обучаю-
щихся по специальностям экономики и управления. / Н.Ш. Кремер, Б.А.
Путко. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. - 328 с.
б) Дополнительная литература:
6. Афанасьев В.Н. и др. Эконометрика: Учебник/В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев, Т.И. Гуляева; под ред. В.Н. Афанасьева.-М.: Финансы и статистика, 2005. – 256 с.
7. Буравлѐв А.И. Эконометрика. Учебное пособие.- Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012.- 168 с. - ЭБС IPRbooks // режим доступа http://www.iprbookshop.ru/12284.html
8. Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы
и статистика, 2008. – 480 с.
9. Дозорова Т.А., Аштаева Е.И. Рабочая тетрадь по эконометрике. – Ульяновск, Ульяновская ГСХА им. П.А.Столыпина, 2012. - 43 с. // ЭБ УГСХА,
режим доступа //http://www.iib.ugsha.ru/
10.Луговская Л.В. Эконометрика в вопросах и ответах: учеб. пособие. – М,:
ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005. – 208 с.
11. 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
12. 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 и Интернет- ресурсы:
1.
Издания статистических сборников, выпускаемых Федеральной службой государственной статистики России: Российский статистический ежегодник, Россия в цифрах, Регионы России и др.
2.
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.
3.
Электронная библиотека УГСХА - ЭБ УГСХА, режим доступа
//http://www.lib.ugsha.ru/
4.
Компьютерные программы по статистической обработке и анализу информации: EXСEL, STATISTICA, STAT5 и др.
5.
Интернет-тест-тренажеры.
6.
Ссылки на журналы по эконометрике режим доступа:
http://www.econometriclinks.com
7.
Информационные сайты в Internet.
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
Компьютерный класс № 41 с выходом в Internet
Комплект мультимедийного оборудования, презентации лекций в формате «Microsoft PowerPoint»
Наборы тестовых заданий, банк фактических данных годовых отчетов
сельскохозяйственных организаций Ульяновской области (кабинет самостоятельной работы студентов № 46).
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с
учетом рекомендаций и ООП ВПО по направлению подготовки 080100.62
«Экономика» по профилю «Финансы и кредит».
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа