Содержание дисциплины

Учебно-образовательные модули дисциплины, их трудоемкость

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы. 1 зачетная единица равна ориентировочно 36 академическим часам.

В таблице 1 дано название базовых образовательных модулей дисциплины и рекомендованные виды учебной работы, которые детализированы в зависимости от используемых технологий обучения. Трудоемкость модулей в зачетных единицах и видов учебной работы в пределах каждого модуля в учебных часах установлена в зависимости от технологии обучения и определяется временными затратами на освоение регламентированного минимума результатов обучения в виде компетенций, знаний, умений и навыков.

 

Таблица 1 - Базовые модули дисциплины «Эконометрика», рекомендуемая трудоемкость, академические часы

№ п/п	Наименование модуля и темы	Всего	Аудиторные	В т.ч.	Самост. работа
лекции	практические
	Модуль 1. Стартовые предпосылки				-
	Тема 1. Введение в дисциплину		0,25	0,25
	Тема 2. Модель и моделирование		0,5	0,5
	Тема 3. Переменные в моделях и их типы		0,25	0,25
	Модуль 2. Парный регрессионный анализ
	Тема 1. Уравнение и вид функции парной регрессии			0,5	0,5
	Тема 2. Оценка параметров уравнения линейной регрессии			0,5	0,5
	Тема 3. Оценка адекватности модели и существенности параметров линейной регрессии			0,5	0,5
	Тема 4 Прогнозирование и нелинейная регрессия			0,5	0,5
	Модуль 3. Модель множественной регрессии
	Тема 1. Спецификация моделей множественной линейной регрессии			0,5	0,5
	Тема 2. Оценка параметров уравнения множественной линейной регрессии.			0,5	0,5
	Тема 3. Оценка адекватности и существенности параметров модели множественной регрессии			0,5	0,5
	Тема 4. Оценка систем эконометрических уравнений			0,5	0,5
	Модуль 4. Моделирование временных рядов
	Тема 1. Понятие временного ряда
	Тема 2. Моделирование тенденций временного ряда			0,5	0,5
	Тема 3. Динамические эконометрические модели			0,5	0,5
	Всего по дисциплине

Дидактический минимум учебно-образовательных модулей дисциплины

Таблица 2 - Обязательный дидактический минимум содержания учебно-образовательных модулей и тем дисциплины

 

№ п/п	Наименование модуля и тем дисциплины	Дидактический минимум
	Модуль 1. Стартовые предпосылки
	Тема 1. Введение в дисциплину	Сущность, цели, задачи, предмет и методы эконометрики. Предпосылки возникновения, история развитие, современная роль предмета, перспективы
	Тема 2. Модель и моделирование	Модель, этапы моделирование, проблемы построения эконометрических моделей, отбор факторов
	Тема 3. Переменные в моделях и их типы	Экзогенные переменные. Эндогенные переменные. Предопределенные переменные. Лаговые эндогенные переменные. Ковариация, дисперсия, корреляция
	Модуль 2. Парный регрессионный анализ
	Тема 1. Уравнение и вид функции парной регрессии	Парный регрессионный анализ. Спецификация модели. Результативный признак, признак-фактор и стохастическая переменная в модели. Параметры регрессии.
	Тема 2. Оценка параметров уравнения линейной регрессии	Оценки наименьших квадратов для параметров линейной модели связи между двумя экономическими факторами. Полная, объясняемая моделью и остаточная суммы квадратов. Дисперсионный анализ. Коэффициент детерминации и его связь с коэффициентом корреляции между факторами. Примеры подгонки модели линейной связи к реальным данным экономической статистики (модели спроса, расходов и др.).
	Тема 3. Оценка адекватности модели и существенности параметров линейной регрессии	Число степеней свободы. Дисперсия на одну степень свободы. F- критерий Фишера. Стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии. t – критерий Стьюдента. Доверительные интервалы. Интервалы прогноза. Средняя ошибка аппроксимации.
	Тема 4 Прогнозирование и нелинейная регрессия	Нелинейные модели связи между экономическими факторами, сводящиеся и не сводящиеся к линейной модели. Предельная склонность к потреблению. Эластичность. Примеры подбора нелинейных моделей к реальным данным экономической статистики
	Модуль 3. Множественная регрессия и корреляция
	Тема 1. Спецификация моделей множественной линейной регрессии	Модель множественной линейной регрессии - привлечение для объяснения изменчивости исследуемого экономического показателя нескольких экономических факторов. Система нормальных уравнений.
	Тема 2. Оценка параметров уравнения множественной линейной регрессии.	Оценки наименьших квадратов, их вычисление. Интерпретация оценок коэффициентов. Частные уравнения регрессии и частные коэффициенты эластичности. Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов.
	Тема 3. Оценка адекватности и существенности параметров модели множественной регрессии	Индекс множественной корреляции. Скорректированный индекс множественной корреляции. Коэффициент частной корреляции Коэффициент частной корреляции. F- критерий Фишера модели множественной регрессии. t – критерий Стьюдента. Использование оцененной модели для прогнозирования. Фиктивные переменные. Проблемы гетероскедастичности
	Тема 4. Оценка систем эконометрических уравнений	Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Оценка точно идентифицированного уравнения. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов
	Модуль 4. Моделирование временных рядов
	Тема 1. Понятие временного ряда	Временные ряды и их характеристики. Основные факторы, влияющие на значения членов временного ряда. Основные задачи анализа временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры
	Тема 2. Моделирование тенденций временного ряда	Моделирование тенденции временного ряда (построение тренда). Моделирование сезонных и циклических колебаний. Модели авторегрессии, скользящего среднего. Исключение сезонных колебаний и тенденций.
	Тема 3. Динамические эконометрические модели	Общая характеристика динамических эконометрических моделей. Модели авторегрессии. Модели с распределенным лагом. Автокорреляция случайных составляющихКритерий Дарбина—Уотсона. Устранение автокорреляции случайных составляющих. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.

 

return false">ссылка скрыта