Содержание теоретического курса
| Наименование темы | Лекционное время (часы) | Основные вопросы | Лит-ра |
| Тема 1. Введение в эконометрику | Предмет, цель и задачи эконометрики. Эконометрика как синтез экономической теории, статистики и математики. Понятие функциональной и стохастической зависимостей. Стохастическая природа экономических данных. Понятие и виды эконометрических моделей. Типы данных, используемых при эконометрическом моделировании. Виды переменных в эконометрических моделях: эндогенные, экзогенные, лаговые, предопределенные. Содержание этапов эконометрического моделирования. | 1; 2; 3 | |
| Тема 2. Парная линейная регрессия и корреляция | Понятие о корреляционно-регрессионном анализе. Корреляционное поле или диаграмма рассеяния. Расчет парного линейного коэффициента корреляции. Понятие индекса корреляции и его интерпретация. Основные этапы построения модели парной линейной регрессии. Выбор типа математической функции при построении регрессионной эконометрической модели. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения регрессии. Определение параметров модели на основе метода наименьших квадратов. Свойства коэффициентов регрессии. Оценка общего качества модели на основе коэффициента детерминации и F–критерия Фишера. Проверка статистической значимости параметров модели и коэффициента корреляции на остове t-критерия Стьюдента. Прогнозирование на основе эконометрической модели. Построение доверительных интервалов прогноза. | 1; 2; 3 | |
| Тема 3. Парная нелинейная регрессия и корреляция | Классы парных нелинейных регрессий. Регрессии, нелинейные относительно переменной х, но линейные относительно оцениваемых параметров уравнения, и регрессии, нелинейные относительно параметров модели. Метод наименьших квадратов для нахождения параметров уравнений нелинейных регрессий первого класса. Линеаризация нелинейных моделей второго класса. Корреляция для нелинейных регрессий. Точечный и средний коэффициенты эластичности. Формулы коэффициентов эластичности для различных видов нелинейных регрессий. Средняя ошибка аппроксимации для нелинейных регрессий. | 1; 2; 3 |