Эконометрика

Beschreibung: 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.

Betrag der Credits: 5

Пререквизиты:

• Статистика

Arbeitsintensität der Disziplin:

Komponente: Компонент по выбору

Zyklus: 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

Lehrmethoden

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.

Bewertung des Wissens der Studierenden

Die Bewertungspolitik der Lernergebnisse nach Arbeitstyp

Bewertungsbogen

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

• 40% результата, полученного на экзамене;
• 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

 

где, Р₁, Р₂ – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

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 модель линейной регрессии. Предпосылки для применения метода наименьших квадратов. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о коэффициентах уравнения линейной регрессии. Интервальные оценки для коэффициентов уравнения линейной регрессии. Доверительные интервалы для зависимой переменной. Проверка общего качества уравнения регрессии. Коэффициент детерминации 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. Обнаружение 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.
• Агаларов, З. С. Эконометрика : учебник для вузов / З. С. Агаларов, А. И. Орлов. — 3-е изд. — Москва : Дашков и К, 2024. — 380 c. — ISBN 978-5-394-05570-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/144177.html
• Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. 432 с.
• Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2009. 465 с.
• Орлов, А. И. Эконометрика : учебник / А. И. Орлов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 525 c. — ISBN 978-5-4497-2540-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/134694.html
• 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. Ш. Эконометрика : учебник для студентов вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; под редакцией Н. Ш. Кремера. — 3-е изд. — Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2023. — 328 c. — ISBN 978-5-238-01720-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/141535.html
• Саркисян, Р. С. Эконометрика : учебное пособие / Р. С. Саркисян. — Новокузнецк : Знание-М, 2021. — 328 c. — ISBN 978-5-00187-114-9. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/120421.html
• Эконометрика: учебник для бакалавриата и магистратуры / С. В. Курышева [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.
• Рассел Дэвидсон Теория и методы эконометрики / Рассел Дэвидсон, Джеймс Г. Мак-Киннон. — Москва : Дело, 2018. — 936 c. — ISBN 978-5-7749-1205-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/95131.html
• Орлов, А. И. Эконометрика : учебное пособие / А. И. Орлов. — 4-е изд. — Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 676 c. — ISBN 978-5-4497-2467-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/133992.html
• Носко В.П. Эконометрика. В 2 книгах. Кн.1 / Носко В.П.. — Москва : Дело, 2021. — 704 c. — ISBN 978-5-85006-294-1 (кн.1), 978-5-85006-293-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/119176.html
• Носко В.П. Эконометрика. В 2 книгах. Кн.2 / Носко В.П.. — Москва : Дело, 2021. — 592 c. — ISBN 978-5-85006-295-8 (кн.2), 978-5-85006-293-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/119177.html

Дополнительная литература

• Еремеева Н.С. Эконометрика : лабораторный практикум в Excel. Учебное пособие / Еремеева Н.С., Лебедева Т.В.. — Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2016. — 159 c. — ISBN 978-5-7410-1509-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/61426.html
• Эконометрика : практикум / . — Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2016. — 157 c. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/66130.html
• Эконометрика. Парный регрессионный анализ : практикум / А. В. Логачёв, О. М. Логачёв, М. В. Пудова, С. Е. Хрущев. — Новосибирск : Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2020. — 184 c. — ISBN 978-5-7014-0958-1. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/106163.html
• Кошевой, О. С. Эконометрика : учебное пособие / О. С. Кошевой, Н. В. Некрылова. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. — 83 c. — ISBN 978-5-4497-3460-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/144501.html
• Буравлев А.И. Эконометрика : учебное пособие / Буравлев А.И.. — Москва : Лаборатория знаний, 2021. — 165 c. — ISBN 978-5-93208-571-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/109431.html
• Меньщикова, В. И. Эконометрика : учебное пособие / В. И. Меньщикова. — Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. — 129 c. — ISBN 978-5-8265-2846-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/148492.html