Реферат: Программа дисциплины дс. 10."Эконометрика" для студентов

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию



ОБНИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ (ИАТЭ)






УТВЕРЖДАЮ




Проректор по учебной работе


___________________ С.Б. Бурухин





«______»____________ 200__ г.



^ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ


ДС.10.“Эконометрика”


для студентов 5 курса специальности 010501 “Прикладная математика и информатика”

специализация “Применение математических методов в финансовой и страховой деятельности”


Форма обучения: очная

Объем дисциплины и виды учебной работы по очной форме в соответствии с учебным планом


Вид учебной работы

Всего часов

Семестры

9










Общая трудоемкость дисциплины

96

96










Аудиторные занятия

52

52










Лекции

39

39










Практические занятия и семинары

13

13










Лабораторные работы

0

0










Курсовой проект (работа)

0

0










Самостоятельная работа

44

44










Расчетно-графические работы

0

0










Вид итогового контроля (зачет, экзамен)




Экзамен











Обнинск 2008


Программу составил:


___________________ Поленков В.Н., ст. преп. кафедры ЭЭММИ


Программа рассмотрена на заседании кафедры “ЭЭММИ” (протокол № __ от __.__.200_ г.)


Заведующий кафедрой ЭЭММИ


___________________ Гусев В.Ю.


«____»_____________ 200__ г.


СОГЛАСОВАНО


Начальник УМУ


_______________ Соколова Ю.Д.


«____»_____________ 200__ г.

Декан

Социально-экономического факультета


___________________ Тябин В.Н.


«____»_____________ 200__ г.



^ 1. Цели и задачи дисциплины.


Общая характеристика специальности 010501 «Прикладная математика и информатика» (квалификация – математик, системный программист):

Сферами профессиональной деятельности математика, системного программиста являются научно-исследовательские центры, государственные органы управления, образовательные учреждения и организации различных форм собственности, использующие методы прикладной математики и компьютерные технологии в своей работе.

Математик, системный программист подготовлен преимущественно к выполнению исследовательской деятельности в областях, использующих методы прикладной математики и компьютерные технологии; созданию и использованию математических моделей процессов и объектов; разработке и применению современных математических методов и программного обеспечения для решения задач науки, техники, экономики и управления; использованию информационных технологий в проектно-конструкторской, управленческой и финансовой деятельности.


Целью учебной дисциплины «Эконометрика» является освоение основ и практических навыков построения и анализа регрессионных моделей на базе имеющихся статистических данных.

Изучение дисциплины обеспечивает реализацию требований государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в области эконометрики по вопросам:

понятия и основных направлений эконометрики

базовых параметров оценки массивов экономических данных

построения простейших моделей регрессионной зависимости

оценки качества построенной модели регрессии

процедур оценки параметров модели регрессии

выявления основных недостатков регрессионных моделей и методик их устранения

построения моделей регрессии на базе временных рядов


^ 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.


В результате изучения дисциплины студент должен

знать: основные параметры оценки массивов данных и временных рядов, теоретические основы получения оценок параметров в уравнениях регрессии, основные методики поиска и устранения возможных дефектов построенных регрессионных моделей.


уметь: строить и анализировать линейные и нелинейные регрессионные модели на основе имеющихся экономических данных, пользоваться критериями проверки качества построенной модели, строить модели на базе временных рядов.


иметь навыки: выявления взаимосвязей между экономическими показателями.


^ 3. Содержание дисциплины


3.1. Лекции


Лекция 1 (2 часа). Определение эконометрики.

Предмет эконометрики. Особенности эконометрического метода. Измерения в экономике. Диаграмма рассеяния. Меры изменчивости и связи переменных.


Лекция 2, 3, 4 (6 часов). Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.

Лекция 2. Базовые понятия теории вероятностей: случайная величина, числовые характеристики случайных величин, законы распределения случайных величин. Спецификация модели. Линейная регрессия и корреляция.

Лекция 3. Оценка параметров линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Прямая и обратная модели парной линейной регрессии. Модель пропорциональной связи.

Лекция 4. Показатели качества регрессии. Коэффициент детерминации. Процентное изменение факторов в линейной модели связи (показатели эластичности). Фиктивная линейная связь. Процедура очистки переменных. Частный коэффициент корреляции.


Лекция 5 (2 часа). Множественная линейная регрессия и корреляция.

Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Выбор формы уравнения регрессии. Оценка параметров уравнения множественной линейной регрессии. Основные предположения о модели множественной линейной регрессии.


Лекция 6 (2 часа). Проверка гипотез в модели множественной линейной регрессии.

Проверка гипотезы значимости регрессии в целом. F-критерий Фишера. Проверка гипотезы значимости отдельных параметров в уравнении регрессии. T-критерий Стьюдента. Доверительные интервалы для коэффициентов. Скорректированный коэффициент детерминации.


Лекция 7 (2 часа). Использование программного пакета Excel в эконометрике.

Настройка программного модуля «Анализ данных». Построение корреляционных и ковариационных матриц. Построение и анализ моделей множественной линейной регрессии. Интерпретация результатов.

Лекция 8 (2 часа). Варианты развития моделей множественной регрессии.

Использование фиктивных переменных в моделях множественной регрессии. Применение фиктивных переменных в анализе сезонности. Нелинейные модели регрессии: модели, нелинейные относительно входящих в модель переменных; модели, нелинейные относительно входящих в модель параметров. Процедура линеаризации модели. Линеаризуемые и нелинеаризуемые модели.

Лекция 9 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: гетероскедастичность.

Суть гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Обнаружение гетероскедастичности: графические методы и статистические критерии (Голдфелда-Квандта, Уайта). Методы смягчения проблемы гетероскедастичности. Обобщенный метод наименьших квадратов.


Лекция 10 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: автокоррелированность.

Суть и причины автокорреляции. Последствия автокорреляции. Обнаружение автокорреляции: графические методы, статистические критерии (Дарбина-Уотсона, Бройша-Годфри). Методы устранения автокорреляции (итерационная процедура Кохрейна-Оркатта).


Лекция 11 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: мультиколлинеарность.

Суть мультиколлинеарности. Последствия мультиколлинеарности. Обнаружение мультиколлинеарности: коэффициент возрастания дисперсии. Методы устранения мультиколлинеарности.


Лекция 12 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: отличное от нормального распределение ошибок.

Нормальный закон распределения. Функция плотности нормального распределения, ее график. Оценка нормальности распределения ошибок в модели. Графические методы (диаграмма квантиль-квантиль, диаграмма плотности), статистические критерии (Жарка-Бера). Показатели асимметрии и эксцесса.


Лекция 13 (2 часа). Системы эконометрических уравнений.

Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Проблема идентификации.


Лекция 14 (2 часа). Оценка параметров систем эконометрических уравнений.

Оценивание параметров структурной модели. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Метод максимального правдоподобия. Применение систем эконометрических уравнений.


Лекция 15 (2 часа). Введение в анализ временных рядов.

Понятие временного ряда. Стационарность временного ряда. Автоковариация и автокорреляция. Коррелограмма и ее построение. Процесс «белого шума». Процесс авторегрессии порядка р. Оператор запаздывания. Процесс скользящего среднего порядка q.


Лекция 16 (2 часа). Идентификация временных рядов.

Процесс ARMA. Условия стационарности процесса ARMA. Идентификация порядков авторегрессии и скользящего среднего в процессе ARMA: графические методы, использование статистик. Оценка параметров процесса ARMA. Диагностика модели.


Лекция 17 (2 часа). TS-, DS-, I- ряды.

Ряды, стационарные относительно детерминированного тренда (TS). Разностно стационарные ряды (DS). Интегрированные ряды (I). Проблема дифференциации TS- и DS-рядов. Гипотеза единичного корня. Критерии Дики-Фуллера.


Лекция 18 (3 часа). Нестационарные временные ряды.

Примеры нестационарных временных рядов. Процесс «случайного блуждания». Стохастический тренд. Остационаривание временных рядов. Детрендирование временных рядов. Дифференцирование временных рядов.


^ 3.2. Практические и семинарские занятия


Раздел(ы)

Тема практического или семинарского занятия

Ссылка на литературу*

Число часов

1

Определение эконометрики.


[1, гл. 1]

2

2-4

Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.

[1, гл. 2]

[3, гл. 4]

[4, гл. 2]

2

5-8

Множественная линейная регрессия и корреляция. Проверка гипотез в модели множественной линейной регрессии. Использование программного пакета Excel в эконометрике. Варианты развития моделей множественной регрессии.



[1, гл. 3]

[2, гл. 1,2]

[3, гл. 6]

[4. гл. 3]

2

9-12

Основные нарушения стандартных предположений: гетероскедастичность. Основные нарушения стандартных предположений: автокоррелированность. Основные нарушения стандартных предположений: мультиколлинеарность. Основные нарушения стандартных предположений: отличное от нормального распределение ошибок



[1, гл. 3, п. 3.10.]

[3, гл. 8,9]

[4, гл. 6, п. 6.1.,6.2.]

2

13-16

Системы эконометрических уравнений. Оценка параметров систем эконометрических уравнений. Введение в анализ временных рядов. Идентификация временных рядов



[1, гл. 4]

[3, гл. гл. 12, п. 12.1.,12.5, 13]

[4, гл. 9]

2

17-18

TS-, DS-, I- ряды. Нестационарные временные ряды.



[4, гл. 11, п. 11.1., 11.2., 11.3]

3


^ 3.3. Лабораторный практикум

Не предусмотрен

3.4. Курсовые проекты (работы)

Не предусмотрены

3.5. Формы текущего контроля



Раздел(ы)

Форма контроля

Неделя

1-15

Контрольная работа

15


^ 3.6. Самостоятельная работа

Для самостоятельной работы студентов выделяются следующие темы:

Изучение взаимосвязей по временным рядам [1, гл. 6, с. 263-289];

Инструментальные переменные [4, гл. 8, с. 190-196];

Модели Бокса-Дженкинса (ARIMA) [4, гл. 11,п. 11.4., с. 253-275];

GARCH-модели [4, гл. 11, п. 11.5., с. 276-280];

Панельные данные [4, гл. 13, с. 316-350].

Форма контроля: вопросы по указанным темам входят в контрольные работы.


^ 4.1. Рекомендуемая литература

4.1.1. Основная литература

Эконометрика: Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2002. (2 экз.)

Практикум по эконометрике: Учебное пособие / Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордиенко Н.М. и др.; Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2003. (2 экз.)

Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие / Бородич С.А. – Мн.: Новое знание, 2001. (1 экз.)

Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – 7-е изд, испр. – М.: Дело, 2005. (2 экз.)

Носко В.П. Эконометрика для начинающих. М.: Институт экономики переходного периода, 2000 http://www.iet.ru/archiv/zip/nosko.zip

^ 4.1.2. Дополнительная литература

Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика. Учебное пособие. Ростов-на-Дону, «РИНХ», 2002.

Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. Новосибирск, Новосибирский государственный университет, 2003.

Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: “ИНФРА-М”, 2001.

Носко В.П. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: Институт экономики переходного периода, 2002.

Тябин В.Н., Бурцева Т.А. Лабораторный практикум по курсу «Эконометрика» - Обнинск, ИАТЭ, 1996.

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник. – М.: ЮНИТИ, 1998.

Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ, 2002.

Тихомиров Н.П., Доронина Е.Ю, Эконометрика: Учебник. – М.: Экзамен, 2003.


4.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Не предусмотрены

5. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Не предусмотрены