– 346 c. Практикум по эконометрике. Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 192 с. Эконометрика: учебное пособие / И. И. Елисеева. С. В. Курышева, Д. М. Гордиенко и др.

УТВЕРЖДАЮ
Директор ИСГТ
___________ Чайковский Д.В.
«31» августа 2016 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Эконометрика


НАПРАВЛЕНИЕ ООП 38.03.01 Экономика
Номер кластера не унифицирована
ПРОФИЛЬ ПОДГОТОВКИ базовая часть программы
СТЕПЕНЬ «бакалавр»
БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРИЕМА 2016 г.
КУРС 2
СЕМЕСТР 4
КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ 4
КОД ДИСЦИПЛИНЫ ДИСЦ.Б.М9

ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС:
Лекции 32 часа
Лабораторные занятия 16 часов.
Практические занятия 16 часа
АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ 64 час.
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА 80 час.
ИТОГО 144 час.
ФОРМА ОБУЧЕНИЯ очная

ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ экзамен
ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ кафедра ЭКОН


ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ _____________ (Барышева Г.А.)
РУКОВОДИТЕЛЬ ООП _____________ (Рыжкова М.В.)
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ ______________ (Подопригора И.В.)






2016 г.

Цели освоения дисциплины
Цели освоения дисциплины «Эконометрика»:
В процессе освоения дисциплины «Эконометрика» предполагается достижение следующих целей в области обучения, воспитания и развития, соответствующих целям ООП:
Ц2
научно-исследовательской и аналитической деятельности по исследованию и прогнозированию основных тенденций развития отечественной и мировой экономики, отраслевых и региональных рынков, анализу финансово-хозяйственной деятельности предприятий и организаций.

Ц3
междисциплинарным научным исследованиям для решения хозяйственных (производственных) задач, связанных с инновационной моделью развития национальной экономики и региона.

Ц5
педагогической деятельности в общеобразовательных учреждениях, образовательных учреждениях начального профессионального, среднего профессионального, высшего профессионального и дополнительного профессионального образования.

Ц6
самообучению и непрерывному профессиональному самосовершенствованию.


В процессе изучения дисциплины целями в формулировке преподавателя являются:
формирование у обучающихся знаний и умений в области экономического анализа с помощью эконометрических моделей;
мотивация к самообразованию и самостоятельному освоению новых методов моделирования;
подготовка к дальнейшей научно-исследовательской и аналитической деятельности.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Дисциплина «Эконометрика» относится к циклу Б2. Профессиональный цикл; Базовая (общепрофессиональная) часть.
Изучению дисциплины «Эконометрика» предшествует изучение дисциплин: «Математика»; «Теория вероятностей и математическая статистика»; «Микроэкономика».
Из дисциплины «Математика» студент должен знать и уметь использовать методы:
теории исследования функций;
математического анализа (предел, непрерывность, производная, и т.п.);
исследования, аналитического и численного решения задач математического анализа.
исследования, аналитического и численного решения задач линейной алгебры и аналитической геометрии;
основные понятия теории вероятностей;
функции распределения случайных величин;
основные понятия и задачи математической статистики;
проверку гипотез и основанные на них статистические выводы.
Студент, изучивший дисциплины «Микроэкономика» и «Макроэкономика» должен знать и уметь использовать:
основные типы макро- и микроэкономических моделей;
методы анализа экономических и социально-экономических показателей;
современные методы анализа экономики на основе международных стандартов.

1. Результаты
Всего групп ЗУВ
Кредиты
Р5
Р6.1
Р6.2
Р9.1

4
4
Х
Х
Х
Х


2. ЗУВы
Р5
Информация
Знать
5.1 Технологии доступа и поиска информации
5.2 Базовые программные продукты по профессиональным видам деятельности
Уметь
5.1 Проводить квалифицированный поиск нужной информации
5.2 оценивать полученную информацию и уметь её использовать для решения конкретных экономических задач на предприятии; создания новой информации и управления и затратами предприятия
Владеть
5.1 Навыками работы с компьютером как средством получения, обработки,
5.2 Навыками работы с современными пакетами прикладных программ и с глобальными компьютерными сетями

Р6.1 Математическая теория
Знать
6.1. - Основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения экономических задач

Р6.1 Экономические показатели
Знать
6.2. Типовые методики построения, расчета и анализа современной системы показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов на разных уровнях
Уметь
6.1. Собирать и анализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических показателей, а также выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей
6.2 Анализировать и интерпретировать финансовую, бухгалтерскую и иную информацию, содержащуюся в отчетности предприятий различных форм собственности, организаций, ведомств
Владеть
6.1. Методами проведения расчетов экономических показателей характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов с применением соответствующего поставленной экономической задаче математического и статистического инструментария
6.2 Навыками обоснования полученных результатов и принятия решения по использованию полученной информации для улучшения деятельности предприятий различных форм собственности, организаций, ведомств


Р9.1 Математические модели
Знать
9.1 методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов;
9.3 возможности и ограничения применения моделирования и научного прогнозирования к анализу и построению суждений о развитии экономических объектов;
Уметь
9.1. представлять объект исследования как систему, выделять индикаторы его развития;
9.2. собирать первичную и вторичную информацию об объекте исследования; 9.3. прогнозировать на основе стандартных эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений, на микро- и макроуровне;
Владеть
9.1. специальной терминологией моделирования экономических объектов и процессов;
9.2 методами построения экономических математических моделей;
9.3 способами интерпретации полученных при моделировании результатов для обоснования экономических решений


Результаты
Р5
Информация
Умение находить недостающую информацию в интернете, грамотно пользуясь всеми возможностями поиска, для построения эконометрической модели на лабораторной работе. Владение навыками грамотной и рациональной работы на компьютерах, т.к. все лабораторные выполняются на компьютерах в приложении MS Excel с использованием Пакета анализа.

Р6.1 Математическая теория
При решении задач по эконометрике на практических занятиях необходимы знания основ математического анализа и линейной алгебры (умение брать производные, находить экстремумы функций для поиска оптимальных решений), теории вероятностей и математической статистики (для проверки гипотез и вероятностной оценки качества моделей).

Р6.1 Экономические показатели
Узнают различные методики анализа данных для решения самых разных задач, связанных с экономикой. Умеют анализировать и интерпретировать информацию, на основе которой строятся модели, и результаты моделирования, по которым выполняются прогнозы.

Р9.1 Математические модели
Знают различные методы построения эконометрических моделей. Владеют методами оценки параметров модели и значимости уравнений регрессии. Умеют использовать построенные эконометрические модели для прогноза, экономического и структурного анализа и для обоснования экономических решений.



3. Структура и содержание дисциплины

3.1. Содержание разделов дисциплины:
Лекции:
Тема 1. Предмет эконометрики (2 часа)
Определение эконометрики. История возникновения эконометрики. Значение эконометрики для экономической теории и практики. Этапы эконометрического исследования. Типы данных в эконометрическом исследовании
Тема 2. Измерения в эконометрике и анализ данных.(2 часа)
. Типы шкал, по которым производятся измерения в эконометрике. Специфика экономических измерений. Анализ качества информации и возможности ее использования для построения эконометрической модели.
Тема 3. Модели в экономике. Линейная модель наблюдений(2 часа)
Понятие экономической модели. Основные типы экономических моделей. Роль моделей в экономической теории и принятии решений. Типы эконометрических моделей, их особенности и области использования. Линейная модель наблюдений.
Тема 4. Парная линейная регрессия (2 часа)
Линейная регрессионная модель с двумя переменными. Метод наименьших квадратов. Уравнения в отклонениях.
Тема 5. Определение качества подгонки модели. (2 часа)
Качество оценки параметров и уравнения регрессии в целом нализ вариации зависимой переменной в регрессии. Соответствие модели выборочным данным. Коэффициент детерминации R2.. Использование статистик для определения значимости уравнения регрессии.
Тема 6. Определение значимости параметров регрессии. (2 часа)
Использование статистик для определения значимости оценок параметров. Проверка гипотезы о значимости параметров регрессии с помощью критерия Стьюдента. Анализ причин не значимости параметров регрессии.
Тема 7. Множественная регрессия 1. (2 часа)
Спецификация модели. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Множественная линейная регрессия: основные понятия. Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов.
Тема 8. Множественная регрессия 2. (2 часа)
Предпосылки метода наименьших квадратов. Гомоскедастичность и гетероскедастичность дисперсии остатков. Использование обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК).
Тема 9. Различные аспекты множественной регрессии (2 часа)
Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные. Множественная корреляция. Частная корреляция.
Тема 10. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. (2 часа)
Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам. Приведение нелинейных моделей к линейному виду. Примеры использования нелинейных моделей в экономике
Тема 11. Моделирование одномерных временных рядов.(2 часа)
Основные элементы временного ряда. Моделирование тенденции временного ряда. Модели с распределенным лагом и динамические модели.
Тема 12. Оценка параметров в моделях временных рядов.(2 часа)
Оценка параметров в моделях с распределенным лагом и динамических моделях.
Тема 13. Панельные данные. (2 часа)
Структура панельных данных. Обозначения и основные модели. Выбор модели.
Тема 14. Системы одновременных уравнений (структурные модели). (2 часа)
Понятие о системах эконометрических уравнений. Проблема идентификации модели. Одновременные уравнения.
Тема 15. Оценка параметров систем одновременных уравнений (структурных моделей).(2 часа)
Методы оценки параметров одновременных уравнений. Примеры использования структурных моделей
Тема 16. Прогнозирование в регрессионных моделях. (2 часа)
Безусловное прогнозирование. Условное прогнозирование. Прогнозирование при наличии ошибок. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.

Практические занятия:

Тема 1. Теория вероятностей и математическая статистика. Высшая математика. (2 часа)
Основные понятия теории вероятностей и математической статистики. Методы вычисления статистик одномерных и двумерных распределений.
Элементы теории исследования функций; математического анализа (предел, непрерывность, производная, и т.п.); исследования, аналитического и численного решения задач линейной алгебры и аналитической геометрии..
Тема 2. Измерения и анализ данных. Поиск оптимальных решений. (2 часа)
Способы представления и обработки экономических данных. Шкалы измерений
Специфика экономических измерений. Масштабирование. Парная линейная регрессия
Тема 3. Поиск оптимальных решений. (2 часа)
Поиск оптимальных решений.
Тема 4. Оценивание параметров парной линейной регрессии. (2 часа)
Оценивание параметров регрессии МНК. Уравнения в отклонениях.
Тема 5. Определение качества оценок параметров. (2 часа)
Критерии качества модели. Коэффициент детерминации R2.. Использование статистик для определения значимости оценок параметров. Оценка значимости параметров регрессии с помощью t-критерия Стьюдента.
Тема 6. Множественная регрессия 1. (2 часа)
Проверка статистических гипотез. Оценка существенности уравнения регрессии в целом/ Спецификация модели. Отбор факторов в уравнение множественной регрессии.
Тема 7. Множественная регрессия 2. (2 часа)
Операции с матрицами. Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов (в матричной форме).
Тема 8. Множественная регрессия 3. (2 часа)
Предпосылки МНК. Гомоскедастичность и гетероскедастичность дисперсии ошибок.
Корреляция. Мультиколлинеарность. Полная коллинеарность.
Тема 9. Некоторые аспекты множественной регрессии 2. (2 часа)
Фиктивные переменные. Использование фиктивных переменных для анализа циклических колебаний и для структурного анализа.
Тема 10. Некоторые аспекты множественной регрессии 3. (2 часа)
Обобщенный метод наименьших квадратов. Использование ОМНК при гетероскедастичности остатков регрессии.
Тема 11. Нелинейная регрессия. (2 часа)
Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемы

Приложенные файлы

  • doc 1226761
    Размер файла: 170 kB Загрузок: 1

Добавить комментарий