Эконометрика

内容描述: Эконометрика изучает количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Даёт инструментарий и методологию оценки параметров экономических моделей. Используется для прогнозирования экономических процессов. Изучаются виды моделей, этапы их построения, парная и множественная линейная и нелинейная регрессии, метод наименьших квадратов, критерии оценки качества уравнения регрессии.

贷款数: 5

Пререквизиты:

• Математика в экономике

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

零件: Компонент по выбору

循环次数: Базовые дисциплины

Цель

• Целью изучения дисциплины является изучение эконометрических моделей и методов, выработка навыков их применения для анализа социально-экономических явлений и процессов.

Задача

• Задачи: умение использовать методы эконометрики для прикладных целей. В частности, студенты должны уметь: – обосновывать закономерности изучаемого экономического объекта; – определять основные показатели, характеризующие объект; – устанавливать взаимосвязи между этими показателями; – формировать статистическую информацию о процессе; – специфицировать систему совместных уравнений (одно уравнение); – идентифицировать взаимосвязи между показателями в системе уравнений (одном уравнении); оценивать качество расчетов по модели; – выполнять практические расчеты по модели и делать экономико-математический анализ результатов. Уметь и иметь опыт эконометрического моделирования с использованием современных пакетов программ статистического анализа и мировых информационных ресурсов.

Результат обучения: знание и понимание

• обладает базовыми знаниями в области естественнонаучных (социальных, гуманитарных, экономических) дисциплин, способствующих формированию высокообразованной личности с широким кругозором и культурой мышления способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• знает тенденции социального развития общества, умеет адекватно ориентироваться в различных социальных ситуациях способен выполнять необходимые для составления финансовых разделов планов расчеты, обосновывать их и представлять результаты работы в соответствии с принятыми в организации стандартами

Результат обучения: формирование суждений

• владеет навыками принятия решений экономического и организационного характера в условиях неопределенности и риска способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты

Результат обучения: коммуникативные способности

• способен работать в команде, корректно отстаивать свою точку зрения, предлагать новые решения; умеет находить компромиссы, соотносить свое мнение с мнением коллектива способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• стремится к профессиональному и личностному росту владеет навыками приобретения новых специальных знаний, необходимых для повседневной профессиональной деятельности и продолжения образования в магистратуре

*TeachingMethods(zh-CN)*

При проведении учебных занятий предусматривается использование следующих образовательных технологий: - интерактивная лекция (применение следующих активных форм обучения: ведомая (управляемая) дискуссия или беседа; модерация; демонстрация слайдов или учебных фильмов; мозговой штурм; мотивационная речь); - построение сценариев развития различных ситуаций на основе заданных условий; - информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием профессиональных пакетов прикладных программ); - поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность студентов в процессе обучения); - решение учебных задач.

Темы лекционных занятий

• Введение в эконометрику. Понятие и сущность эконометрики. Практическое применение эконо-метрических моделей. Цели и задачи эконометрики. Этапы построения эко-нометрических моделей. Представление экономических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа. (Спецификация). Оценка параметров построенной модели. (Параметризация). Проверка качества найденных параметров модели. (Верификация). Использование построенных моделей для объяснения поведения ис-следуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания
• Базовые понятия теории вероятности и статистики. Вероятностный эксперимент, событие, вероятность. Случайная вели-чина. Числовые характеристики случайных величин. Законы распределений случайных величин. Таблицы распределений и их применение. Взаимосвязь случайных величин. Генеральная совокупность и выборка. Способы представления и обра-ботки статистических данных. Вычисление выборочных характеристик.
• Парная линейная регрессия. Взаимосвязи экономических переменных. Эндогенные и экзогенные переменные. Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Ин-терпретация уравнения регрессии. Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса-Маркова. Метод наименьших квадратов.
• Проверка качества уравнения регрессии. Классическая линейная регрессионная модель. Предпосылки метода наименьших квадратов. Анализ точности определения оценок коэффициен-тов регрессии. Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии. Доверительные интервалы для зависимой переменной. Проверка общего качества уравнения регрессии. Коэффициент детермина-ции R2
• Множественная линейная регрессия. Определение параметров уравнения регрессии. Расчет и интерпретация коэффициентов множественной линейной регрессии. Дисперсии и стандарт-ные ошибки коэффициентов. Интервальные оценки коэффициентов теорети-ческого уравнения регрессии. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии. Проверка общего качества уравнения регрессии. Проверка вы-полнимости предпосылок МНК. Статистика Дарбина-Уотсона
• Нелинейная регрессия. Логарифмические (лог-линейные) модели. Полулогарифмические мо-дели. Обратная модель. Степенная модель. Показательная модель. Преобразование случайного отклонения. Выбор формы модели. Проблемы спецификации.
• Гетероскедастичность. Суть гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Обна-ружение гетероскедастичности. Тесты на гетероскедастичность. Методы смягчения проблемы гетероскедастичности
• Автокорреляция. Суть и причины автокорреляции. Последствия автокорреляции. Обна-ружение автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона. Автокорреляция с ла-говой зависимой переменной. Методы устранения автокорреляции.
• Мультиколлинеарность. Суть мультиколлинеарности. Последствия мультиколлинеарности. Определение мультиколлинеарности. Методы устранения мультиколлинеарности.
• Фиктивные переменные в регрессионных моделях. Необходимость использования фиктивных переменных. Модели ANCOVA. Сравнение двух регрессий. Использование фиктивных перемен-ных в сезонном анализе. Фиктивная зависимая переменная. Тест Чоу.
• Динамические модели и прогнозирование. Общие сведения о временных рядах и задачах и анализа. Лаги в эко-номических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Авторегрессионные модели. Полиномиально распределеннные лаги Алмон. Оценка авторегрессионных моделей. Проблема автокорреляции остатков. Обнаружение и устранение. Прогнозирование с помощью временных рядов.
• Системы одновременных уравнений Необходимость использования систем уравнений. Составляющие си-стем уравнений. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для систем одновременных уравнений. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Инструментальные переменные. Проблема идентификации. Необ-ходимые и достаточные условия идентифицируемости. Оценка систем уравнений.

Основная литература

• Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с. Арженовский С.В. Системы одновременных уравнений. Текст лекций. Ростов н/Д: РГЭУ «РИНХ», 2002. 30 с. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. 432 с. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2009. 465 с. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Вильямс, 2007. 912 с. Магнус Я.Р, Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2007. 504 с. Эконометрика/ Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007. 575 с. Кремер Н., Путко Б. Эконометрика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 312 с. Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 863 с. Эконометрика: учебник для бакалавриата и магистратуры / С. В. Курышсва [и др.); под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Издательство Юрайт, 2016. Тимофеев, В. С. Эконометрика : учебник для академического бакалавриата / В. С. Тимофеев, Л. В. Фаддеенков, В. Ю. Щеколдин. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство Юрайт, 2016. Баум, К. Ф. Эконометрика. Применение пакета stata : учебник и практикум для вузов / К. Ф. Баум ; под ред. С. А. Айвазяна, Г. И. Пеникаса. — М.: Издательство Юрайт, 2016.