182070 (685729)
Текст из файла
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Тихоокеанский государственный университет
Программа дисциплины
по кафедре Экономическая кибернетика
Эконометрика
Утверждена научно-методическим советом университета для направлений подготовки (специальностей) в области экономики и управления
Специальности: 080116.65 «Математические методы в экономике»
080103.65 «Национальная экономика»
Хабаровск 2007 г.
Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных программ и стандартов профессионального образования с учетом особенностей региона и условий организации учебного процесса Тихоокеанского государственного технического университета.
Программу составил (и)
| Порошина Л.А. | Старший преподаватель, кафедра «Экономическая кибернетика» | |||||
| Ф.И.О. автора (ов) | | Ученая степень, звание, кафедра | ||||
| Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры протокол № ______ от «____»__________________ 2007 г. | ||||||
| Зав. кафедрой_________«__»______ 200_г | ________________ | |||||
| Подпись дата | Ф.И.О. | |||||
| Программа рассмотрена и утверждена на заседании УМК и рекомендована к изданию протокол № ______ от «____»_____________ 200_г | ||||||
| Председатель УМК _______«__»_______ 200_г | _____Корнилов А.М. | |||||
| Подпись дата | Ф.И.О. | |||||
| Директор института _______«__»_______ 200_г | Зубарев А.Е. _ | |||||
| (декан факультета) Подпись дата | Ф.И.О. | |||||
| Директор института _______«__»_______ 200_г | ____Лысак С.Г. _ | |||||
| (декан факультета) Подпись дата | Ф.И.О. | |||||
| Директор института _______«__»_______ 200_г | _______Вайнер Л.Г. | |||||
| (декан факультета) Подпись дата | Ф.И.О. | |||||
-
Цели и задача дисциплины
Эконометрика – это совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных, с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. При помощи этих методов выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией. Это - вводный курс эконометрики для студентов, специализирующихся в области экономики.
Акцент в курсе делается на содержательном смысле фактов, методов и подходов эконометрического анализа. Выводы и доказательства даются для ряда базовых формул и моделей, что позволяет студентам понять принципы построения эконометрической теории. Главный акцент делается на экономической интерпретации и приложениях рассматриваемых эконометрических моделей.
Эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария исследовать количественные выражения качественных зависимостей. При изучении дисциплины «Эконометрика» предполагается, что студент владеет основами теории вероятностей, математической статистики и матричной алгебры в объеме курса высшей математики для экономических специальностей.
Студенты должны получить базовые знания и навыки эконометрического анализа. Они должны уметь применять их в исследовании экономических процессов, а также понимать эконометрические методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей. В данном курсе студенты должны освоить традиционные эконометрические методы, предназначенные в основном для работы с данными перекрестных выборок.
В то же время, студенты должны понимать содержательные различия данных перекрестных выборок и временных рядов и те специфические эконометрические проблемы, которые возникают при работе с данными этих типов. Студенты должны приобрести навыки построения и развития моделей парной и множественной линейной регрессии, познакомиться с некоторыми видами нелинейных моделей и специальными методами эконометрического анализа и оценивания, понимая область и границы их применения в экономике. Рассматриваемые методы и модели должны быть освоены на практике с использованием реальных массивов экономических данных и современного эконометрического программного обеспечения.
Конечной целью изучения дисциплины является:
- ознакомление студентов с проблемами, возникающими при практическом применении различных количественных моделей экономической теории, таких как модели спроса, производства, совокупного потребления, инвестиций;
- формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков по применению статистических методов для исследования и обобщения эмпирических зависимостей экономических переменных, а также построения надежных прогнозов в банковском деле, финансах, различных сферах предпринимательской деятельности с целью обоснования принимаемых решений.
Основные задачи курса:
- освоение методов эконометрического анализа статистических данных;
- освоение методов построения адекватных статистическим данным моделей, имеющих соответствующую экономическую интерпретацию;
- освоение методов статистического анализа стационарных и нестационарных временных рядов;
- овладение навыками применения пакетов компьютерных программ эконометрического анализа статистических данных.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
Студент должен знать:
- место, роль и возможности эконометрики в современной экономической науке и практике;
- особенности эконометрического метода;
- собирать и проводить статистическую обработку экономической информации с целью выявления основных характеристик числовой совокупности;
- особенности измерений в экономике;
- основные понятия и методы эконометрического моделирования;
- основные понятия, связанные с регрессионными моделями, временными рядами и системами одновременных уравнений;
- методы и особенности эконометрического прогнозирования социально-экономических процессов.
Студент должен уметь:
- осуществлять спецификацию эконометрической модели;
- обоснованно применять метод наименьших квадратов и его модификации;
- оценивать параметры эконометрической модели;
- оценивать значимость уравнений и параметров эконометрических моделей;
- использовать основные приемы и правила моделирования временных рядов;
- применять основные методы эконометрического прогнозирования.
3. Объем дисциплины и виды учебной работы
Таблица 1. Объем дисциплины и виды учебной работы
| Наименование | По учебным планам (УП) | ||
| с максимальной трудоёмкостью | с минимальной трудоёмкостью | ||
| Общая трудоёмкость дисциплины по ГОС по УП | 120 170 | ||
| Изучается в семестрах | 4,5 | ||
| Вид итогового контроля по семестрам зачёт экзамен курсовой проект (КП) курсовая работа (КР) расчётно-графическая работа (РГР) реферат (РФ) домашние задания (ДЗ) | 4 5 | ||
| Аудиторные занятия по семестрам Всего лекции (Л) лабораторные занятия (ЛР) практические занятия (ПЗ) | 4 | 5 | |
| 102 | |||
| 34 - 17 | 34 - 17 | ||
| Самостоятельная работа Общий объем часов (С2) В т.ч. на подготовку к лекциям на подготовку к лабораторным занятиям на подготовку к практическим занятиям на выполнение КР на выполнение РГР на написание РФ на выполнение ДЗ | 4 | 5 | |
| 68 | |||
| 17 - 17 | 17 - 17 | ||
4. Содержание дисциплины
4.1 Разделы дисциплины и виды занятий и работ
Таблица 2. Разделы дисциплины и виды занятий и работ
| № | Раздел дисциплины | Л | ПЗ | С2 |
| 1 | Методологические основы курса | 2 |
| 1 |
| 2 | Парная регрессия и корреляция | 13 | 5 | 15 |
| 3 | Множественная регрессия и корреляция | 8 | 5 | 13 |
| 4 | Метод наименьших квадратов | 4 | 3 | 4 |
| 5 | Системы экономических уравнений | 7 | 4 | 7 |
| 6 | Моделирование одномерных временных рядов | 20 | 10 | 15 |
| 7 | Динамические эконометрические модели | 14 | 7 | 13 |
-
Содержание разделов дисциплин
4.2.1 Методологические основы курса
Предмет эконометрики. Место эконометрики в ряду экономических и математико-статистических дисциплин. Примеры применения методов анализа данных. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования.
4.2.2 Парная регрессия и корреляция
Содержание корреляционного анализа. Понятия функциональной, статистической и корреляционной зависимости. Типы связи экономических переменных: линейные и нелинейные связи. Статистическая зависимость (независимость) случайных переменных. Анализ линейной статистической связи экономических данных, корреляция. Нелинейная статистическая связь. Меры тесноты линейной связи переменных: парный, частный и множественный коэффициент корреляции. Проверка статистических гипотез для оценки значимости корреляции. Свойства основных корреляционных коэффициентов. Корреляционное отношение как оценка нелинейной связи. Оценка тесноты связи между ординальными (порядковыми) переменными - коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
Задачи регрессионного анализа. Понятия регрессионного анализа: результирующая (зависимая, эндогенная) переменная у и объясняющие (прели кг орные, экзогенные) переменные X, функция регрессии у по X, возмущения. Регрессионные модели. Дисперсионный анализ в регрессии
Основные предпосылки регрессионного анализа. Уравнение регрессионной связи между у и X. Геометрическая интерпретация регрессии.
Метод наименьших квадратов для оценки параметров регрессионной модели, Статистические свойства оценок параметров. Стандартизованные коэффициенты регрессии и коэффициенты эластичности.
Построение точечных и интервальных прогнозов, основанных на моделях линейной регрессии. Построение и интерпретация доверительных интервалов. Общее качество регрессии: коэффициент детерминации R2. F-статистика и F-тест. Связь R2 с коэффициентами корреляции. Модель парной ЛР без свободного члена.
Статистическая значимость оценок коэффициентов парной ЛР: проверка гипотез с помощью t-статистик.
Нелинейные модели регрессии и линеаризующие преобразования.
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
