Эконометрика - Университет Российской академии

УНИВЕРСИТЕТ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ОБРАЗОВАНИЯ
Красноярский филиал
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
«ЭКОНОМЕТРИКА»
(для студентов, обучающихся по специальности
080301.65 «Коммерция (торговое дело)»)
Красноярск – 2013
УНИВЕРСИТЕТ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ОБРАЗОВАНИЯ
Красноярский филиал
ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И БИЗНЕСА
КАФЕДРА ПСИХОЛОГИИ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
«ЭКОНОМЕТРИКА»
(для студентов, обучающихся по специальности
080301.65 «Коммерция (торговое дело)»)
Утвержден
Согласовано:
решением
УМС
филиала
протокол № ___ от ___ ___ 2013
Первый проректор:
___________________
Директор филиала ___________
/Решетова Т.Я./
Фамилия, инициалы
/Дроздов Н.И./
Фамилия, инициалы
Красноярск 2013
2
УДК 371
ББК 7
Н 59
Печатается по решению Учебно-методического совета
Университета Российской академии образования
Красноярский филиал
Автор-составитель: кандидат технических наук, доцент Нечушкин А.П.
Нечушкин
А.П.
Учебно-методический
комплекс
по
дисциплине
"Эконометрика" для специальности 080301.65 «Коммерция (торговое дело)»
– Красноярск: Издательство КФ УРАО, 2013. – 14 с.
УРАО, 2013.
3
1. Пояснительная записка
Эконометрика – это прикладная математическая дисциплина, в которой
изучаются конкретные количественные отношения экономических объектов
и процессов. Примером такого объекта является вся экономика России на
принятом отрезке времени.
Цель изучения дисциплины «Эконометрика» состоит в приобретении
теоретических знаний и формировании практических навыков в разработке
регрессионных моделей финансово-экономических объектов, достаточных
для освоения соответствующих разделов всех специальных и прикладных
дисциплин учебных программ.
Задачи, которые предстоит решать в процессе изучения дисциплины
«Эконометрика», обусловлены её основной проблемой. Эта проблема
заключается
в
раскрытии
конкретных
количественных
взаимосвязей
экономических объектов и процессов. Что же служит причиной выявления
таких
взаимосвязей?
Необходимость
прогнозирования
искомых,
но
недоступных для наблюдения количественных характеристик изучаемого
объекта
или
процесса
по
известным
значениям
каких-то
других
количественных характеристик данного объекта или процесса.
2. Организационно-методический раздел
080301.65
Код
Код
«Коммерция
дисциплины
дисциплины по
(торговое дело)»
по ГОС
УП УРАО
Всего
Аудит.
Сам.
часов
занятий
раб.
Очная форма
ЕН.В.01.
60
28
32
Заочная форма
ЕН.В.01.
60
12
48
4
3. Тематический план
Примерный тематический план
для очной/заочной формы обучения
№
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Темы
Введение в эконометрику
Элементы линейной алгебры, теории вероятностей
математики и статистики
Парная регрессия и корреляция в
эконометрических исследованиях
Многофакторный регрессионный анализ
Системы эконометрических уравнений
Временные ряды и прогнозирование
Динамические эконометрические модели
Итого

Всего
часов
Лек
ции
9/9
2/1
Сем
инар
ы
2/1
9/9
2/1
2/1
5/7
9/9
2/1
2/1
5/7
9/9
9/9
9/9
6/6
60/60
2/1
2/1
2/1
2/14/6
2/1
2/1
2/1
2/14/6
5/7
5/7
5/7
2/6
32/48
Количество часов в примерном тематическом плане корректируется в соответствии с действующими
учебными планами
5
СРС
5/7
РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
«ЭКОНОМЕТРИКА»
(для студентов, обучающихся по специальности
080301.65 «Коммерция (торговое дело)»)
6
Основное содержание учебного курса
ТЕМА 1. ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИКУ
Понятие эконометрики. Связь эконометрики с другими областями
знаний. История эконометрики как науки. Измерения в экономике.
Эконометрическая модель. Этапы эконометрического моделирования.
ТЕМА 2. ЭЛЕМЕНТЫ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ, ТЕОРИИ
ВЕРОЯТНОСТЕЙ МАТЕМАТИКИ И СТАТИСТИКИ
Матрицы, их свойства и операции над ними. Случайные величины и их
числовые характеристики. Функция распределения случайной величины.
Закон больших чисел и предельные теоремы. Точечные и интервальные
оценки параметров. Проверка (тестирование) статистических гипотез.
ТЕМА 3. ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ В
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.
Линейная парная регрессия. Коэффициент корреляции. Традиционный метод
наименьших квадратов - МНК. Сведения о методе максимального
правдоподобия.
Оценка дисперсии случайной составляющей. Статистические свойства
МНК-оценок (состоятельность, несмещенность, эффективность). Теорема
Гаусса
-
Маркова.
Гетероскедастичность
случайной
составляющей.
Обобщенный метод наименьших квадратов - ОМНК.
Проверка гипотез о значимости параметров регрессии, коэффициента
корреляции и уравнения регрессии в целом.
Элементы статистической теории погрешностей и прогноз ожидаемого
значения результативного признака по линейному парному уравнению
регрессии.
Нелинейная
регрессия.
Виды
нелинейной
регресссии.
Оценка
параметров.
ТЕМА 4. МНОГОФАКТОРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
7
Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии.
Оценка
параметров
классической
регрессионной
модели
методом
наименьших квадратов.
Отбор факторов при построении множественной регрессии. Оценка
значимости фактора, дополнительно включенного в модель регрессии.
Мультиколлинеарность. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка.
Оценка
значимости
множественной
регрессии.
Коэффициенты
детерминации. Фиктивные переменные. Критерий Чоу.
Тема 5. СИСТЕМЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ
Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике.
Структурная и приведенная формы модели. Проблема идентификации.
Необходимое и достаточное условие идентификации.
Оценка точно идентифицированного уравнения. Косвенный метод
наименьших квадратов (КМНК).
Оценка
сверхидентифицированного
уравнения.
Двухшаговый
и
трехшаговый метод наименьших квадратов.
Тема 6. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Общие
сведения о
временных рядах
и
задачах
их
анализа.
Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры.
Моделирование тенденции временного ряда (построение тренда).
Моделирование сезонных и циклических колебаний.
взаимосвязей по временным рядам.
Исключение сезонных колебаний и тенденций.
Тема 7. ДИНАМИЧЕСКИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Общая характеристика динамических эконометрических моделей.
Модели авторегрессии. Интерпретация параметров.
Модели с распределенным лагом. Интерпретация параметров. Средний
и медианный лаги. Изучение структуры лагов.
Оценивание параметров моделей с распределенным лагом. Метод
Алмон.
8
Оценивание параметров моделей с геометрической структурой лага.
Метод Койка.
Оценивание параметров моделей авторегрессии. Автокорреляция
случайных
составляющих.
Обнаружение
автокорреляции
случайных
составляющих. Критерий Дарбина—Уотсона. Устранение автокорреляции
случайных составляющих.
Модели адаптивных и частичной (неполной) корректировки.
Прогнозирование на основе моделей временных рядов.
Стохастические регрессоры. Метод инструментальных переменных.
9
Вопросы для итогового контроля:
1) Дайте определение эконометрики.
2) С какими науками связана эконометрика.
3) В чем состоит особая роль статистики в формировании
эконометрического метода.
4) Какие типы данных используются в эконометрических
исследованиях.
5) По каким типам шкал производятся измерения в эконометрике
6) Поясните смысл коэффициента регрессии, назовите способы его
оценивания,
как он используется для расчета мультипликатора в функции
потребления.
7) Что такое число степеней свободы и как оно определяется для
факторной и остаточной сумм квадратов.
8) Какова концепция F-критерия Фишера.
9) Какой нелинейной функцией может быть заменена парабола второй
степени, если не наблюдается смена направленности связи признаков.
10) Запишите все виды моделей, нелинейных относительно
включаемых переменных, оцениваемых параметров.
11) В чем отличие применения МНК к моделям, нелинейным
относительно включаемых переменных и оцениваемых параметров.
12) Как определяются коэффициенты эластичности по разным видам
регрессионных моделей.
13) Назовите показатели корреляции, используемые при нелинейных
соотношениях рассматриваемых признаков.
14) В чем состоит специфика модели множественной регрессии.
15) Сформулируйте требования, предъявляемые к факторам для
включения их в модель множественной регрессии.
16) Назовите методы устранения мультиколлинеарности факторов.
10
17) Что значит взаимодействие факторов и как оно может быть
представлено графически.
18) Как интерпретируются коэффициенты регрессии линейной модели
потребления.
19) Какие коэффициенты используются для оценки сравнительной
силы воздействия факторов на результат.
20) В каких случаях рассчитывается “ квази-“.
21) Каково назначение частной корреляции при построении модели
множественной регрессии.
22) Составьте матрицу частных коэффициентов корреляции разного
порядка для регрессионной модели с четырьмя факторами.
23) Что такое частный F-критерий и чем он отличается от
последовательного F- критерия.
24) Как связаны между собой t-критерий Стъюдента и для оценки
значимости и частные F-критерии.
25) При каких условиях строится уравнение множественной регрессии
с фиктивными переменными.
26) Как трактуются коэффициенты модели, построенной только на
фиктивных переменных.
27) Сформулируйте основные предпосылки применения МНК для
построения регрессионной модели.
28) Как можно проверить наличие гомо- или гетероскедастичности
остатков.
29) Как оценивается отсутствие автокорреляции остатков при
построении статистической регрессионной модели.
30) В чем смысл обобщенного МНК.
31) Назовите возможные способы построения систем уравнений.
32) Как связаны между собой структурная и приведенная формы
модели.
33) В чем состоит проблема идентификации модели.
11
34) Раскройте суть косвенного МНК.
35) В каких случаях используется двухшаговый МНК.
36) Что собой представляют собой мультипликаторные модели
кейнсианского типа.
36) Приведите пример динамической модели экономики.
38) Как строится структурная модель спроса и предложения.
39) Перечислите основные элементы временного ряда.
40) Что такое автокорреляция уровней временного ряда и как ее можно
оценить количественно.
41) Перечислите основные виды трендов.
42) Какова интерпретация параметров линейного и экспоненциального
трендов.
43) Выпишите общий вид мультипликативной и аддитивной модели
временного ряда.
44) Как структурные изменения влияют на тенденцию временного
ряда.
45) Какие тесты используют для проверки гипотезы о структурной
стабильности временного ряда.
46) Какова концепция теста Чоу.
47) Изложите суть метода Гуйарати. В чем его преимущество перед
тестом Чоу.
48) В чем состоит специфика построения моделей регрессии по
временным рядам данных.
49) Что такое ложная корреляция и как ее избежать.
50) Перечислите основные методы исключения тенденции.
51) Изложите суть метода отклонений от тренда.
52) В чем суть метода последовательных разностей? Какова
интерпретация параметров уравнения регрессии по первым разностям
уровней рядов.
53) Охарактеризуйте понятие автокорреляции в остатках.
12
54) Что такое критерий Дарбина-Уотсона? Изложите алгоритм его
применения для тестирования модели регрессии на автокорреляцию в
остатках.
55) Перечислите основные этапы обобщенного МНК.
56) Что такое коинтеграция временных рядов..
57) Приведите примеры экономических задач, эконометрическое
моделирование которых требует применения моделей с распределенным
лагом и моделей авторегрессии.
58) Какова интерпретация параметров модели с распределенным лагом.
59) Какова интерпретация параметров модели авторегрессии.
60) В чем суть метода Алмон? При какой структуре лага он применим.
61) Опишите методику применения подхода Койка для построения
модели с распределенным лагом.
62) Изложите методику применения метода главных компонент для
построения модели с распределенным лагом.
63) В чем сущность модели адаптивных ожиданий.
64) В чем сущность модели неполной корректировки.
65) Изложите методику применения метода инструментальных
переменных дя оценки параметров модели авторегрессии.
66) Изложите методику тестирования модели авторегрессии на
автокорреляцию в остатках.
67) Изложите основную идею моделей векторной авторегрессии.
68) В чем сущность моделей рациональных ожиданий.
13
Список рекомендуемой учебной литературы
Список основной учебной литературы:
1. Фунберг Л.А. Эконометрика. Лекции по курсу. - М.: Изд-во УРАО,
2002.
14