Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент»




Скачать 228.76 Kb.
НазваниеРабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент»
Дата публикации16.05.2014
Размер228.76 Kb.
ТипРабочая программа
litcey.ru > Экономика > Рабочая программа
НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ИНСТИТУТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ»
Факультет мировой экономики и международной торговли

Кафедра Экономики


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

ЭКОНОМЕТРИКА
Разработана в соответствии с ФГОС ВПО

Рекомендуется для направления подготовки

080200.62 – «Менеджмент»
Профили подготовки

«­­Международный менеджмент»

Для студентов очного, очно-заочного и заочного отделения
Квалификации (степени) выпускника - бакалавр менеджмента

Москва

2013

УТВЕРЖДЕНО

на заседании Ученого Совета ИМЭС

Протокол № 5 от 27.12.2012 года

Данную программу разработала ^ Коренман Григорий Яковлевич

д.ф-м.н., профессор кафедры Экономики НОУ ВПО ИМЭС.
Предназначена для студентов очного, очно-заочного и заочного отделения. Разработана в соответствии с ФГОС ВПО.

Обсуждена и рекомендована

к утверждению на заседании кафедры

Экономики НОУ ВПО ИМЭС.

Протокол № 2 от 26.12.2012 года.

^ Аннотация программы дисциплины Эконометрика

Дисциплина «Эконометрика» предназначена для изучения количественных и качественных экономических взаимосвязей с использованием математических и статистических методов и моделей.

Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика» предназначена для студентов очной, очно-заочной и заочной форм обучения, обучающихся по направлению 080200.62 «Менеджмент».

Аннотация рабочей программы составлена в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта третьего поколения по направлению 080200.62 «Менеджмент» и изучается в Математическом и естественно-научном цикле (Б2).


  1. ^ Цели и задачи дисциплины.


Цель учебного курса эконометрики  теоретическая и практическая подготовка студентов по вопросам формулировки и использования эконометрических моделей и методов для анализа экономических процессов, прогнозирования и принятия решений.
Основные задачи курса: освоение теоретических знаний об основных методах и моделях эконометрики; ознакомление с теоретическими методами оценки параметров и прогнозирования в эконометрических моделях; приобретение практических навыков расчета оценок параметров, прогнозирования в рамках эконометрических моделей и анализа результатов.


  1. ^ Место дисциплины в структуре ООП.


Учебная дисциплина «Эконометрика» входит в вариативную часть профессионального цикла образовательной программы менеджера. Для ее изучения студенты должны владеть математическими знаниями по дисциплинам «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика», а также основными положениями общей статистики, микро- и макроэкономики. Одновременно курс создает предпосылки для более глубокого освоения других основных разделов современной экономической теории (микро- и макроэкономики). Дисциплина «Эконометрика» является предшествующей для изучения следующих дисциплин: «Национальная экономика», «Международная торговля», «Страхование».
^ 3. Требования к результатам освоения дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование компетенций: ОК–15,16.


    В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

  • основные понятия и цели эконометрики;

  • методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов;

  • основные положения наиболее распространенных эконометрических моделей;

  • способы оценки параметров эконометрических моделей, проверки значимости параметров и адекватности моделей;

  • методы точечного и интервального прогнозирования на основе эконометрических моделей и оценки области их применимости.

Уметь:

  • анализировать и выявлять взаимосвязи экономических характеристик, процессов и явлений на основе эконометрических моделей;

  • строить на основе данных статистики и источников экономической информации стандартные эконометрические модели, анализировать и интерпретировать полученные результаты;

  • прогнозировать на основе стандартных эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне;

  • оценивать значимость, выявлять области применимости, сравнивать достоинства и недостатки разных эконометрических моделей при описании одних и тех же данных.

Владеть:

  • современной методикой выбора и построения эконометрических моделей, соответствующих решаемым задачам;

  • методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей;

  • навыками поиска и использования статистической и экономической информации для формулировки и анализа эконометрических моделей;

  • методами компьютерных расчетов эконометрических моделей.




  1. ^ Объем дисциплины и виды учебной работы на отделениях подготовки




^ Вид учебной работы


Всего часов / зачетных единиц

очное

очно-заочное

заочное

^ Аудиторные занятия (всего)

54/1,5

36/1

12/0,35

В том числе:










Лекции

27/0,75

24/0,65

12/0,35

Практические занятия (ПЗ)










Семинары (С) (в т.ч. в интерактивной форме)

27/0,75

12/0,35

-

Лабораторные работы (ЛР)










^ Самостоятельная работа (всего)

54/1,5

72/2

96/2,65

В том числе:










Курсовой проект (работа)










Расчетно-графические работы










Реферат










^ Другие виды самостоятельной работы










Освоение рекомендованной литературы, подготовка к занятиям

54 / 1,5

72/2

96/2,65

Вид аттестации

зачёт

зачёт

зачёт

Общая трудоемкость 108 часа

3 зачетных единицы

3

3

3










(Виды учебной работы указываются в соответствии с ООП)

^ 5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов дисциплины

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Содержание раздела

1

Общие положения эконометрики

Предмет эконометрики. Специфика измерений в экономике. Стохастические особенности данных и взаимосвязей между характеристиками экономических процессов. Цели и задачи прикладных эконометрических исследований. Теоретические основания и методология эконометрического анализа.

Общая постановка задачи о нахождении количественной взаимосвязи разных величин по эмпирическим данным. Общие черты и различия количественных моделей в эконометрике и в естественных науках. Разделы и специальные вопросы математики, наиболее часто используемые в эконометрике.

2

Линейная модель парной регрессии

Исходные предположения линейной модели парной регрессии. Стохастическая составляющая зависимой переменной. Нормальная линейная модель парной регрессии. Оценки параметров линейной модели парной регрессии по методу наименьших квадратов (МНК) и методу максимального правдоподобия. Теорема Гаусса Маркова. Оценка дисперсии ошибок .

Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Проверка статистических гипотез и доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Показатели качества регрессии. Коэффициент детерминации и F-статистика.

Прогнозирование в линейной модели парной регрессии. Точечный и интервальный прогноз.

Применение линейной модели парной регрессии для анализа рынка акций (модель Шарпа).


3

Линейная модель множественной регрессии

Исходные предположения линейной модели множественной регрессии Векторно-матричная форма линейной модели множественной регрессии. Оценка параметров модели по методу наименьших квадратов (МНК). Матрица ковариаций МНК-оценок параметров модели множественной регрессии. Теорема Гаусса Маркова. Оценка дисперсии ошибок .

Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Показатели качества регрессии и анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации и улучшенный коэффициент детерминации. Проверка статистических гипотез, доверительные интервалы и доверительные области для коэффициентов регрессии. F-статистика.

Фиктивные (дискретные) переменные, модели с переменной структурой и их использование для учета сезонных изменений и дискретных признаков. Проверка гипотезы о структурных изменениях с помощью дискретных переменных.

Прогнозирование в линейной модели множественной регрессии. Среднеквадратичная ошибка и доверительный интервал прогноза.

4

Нелинейные регрессионные модели

Природа нелинейных моделей. Методы выбора вида нелинейных моделей. Два класса нелинейных моделей регрессии. Линеаризация. Коэффициенты эластичности. Корреляция для нелинейной регрессии.

5

Обобщенная линейная регрессионная модель

Матрица ковариаций в обобщенной линейной регрессионной модели. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Доступный обобщенный метод наименьших квадратов. Линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичностью. Метод взвешенных наименьших квадратов. Тесты и коррекция на гетероскедастичность.

Линейная модель с автокорреляциями. Авторегрессионный процесс первого порядка. Коэффициент авторегрессии. Методы оценивания в модели с авторегрессией. Тест Дарбина Уотсона.

6

Временные ряды

Характеристики временных рядов. Модели распределенных лагов. Авторегрессионные модели распределенных лагов (динамические модели). Авторегрессионная модель при наличии автокорреляции ошибок. Оценка моделей с распределенными лагами по методу инструментальных переменных и по методу максимального правдоподобия. Нелинейный метод наименьших квадратов. Тест на автокорреляцию ошибок. Модель частичной корректировки. Модель адаптивных ожиданий. GARCH-модели. Нестационарные временные ряды.

7

Системы линейных одновременных уравнений

Системы одновременных уравнений. Экзогенные и эндогенные переменные. Внешне не связанные уравнения. Структурная и приведенная формы модели. Косвенный метод наименьших квадратов. Проблемы идентифицируемости. Оценивание систем одновременных уравнений. Двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов.


^ 5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми

(последующими) дисциплинами

№ п/п

Наименование обеспе-чиваемых (последующих) дисциплин

№ № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин

1

2

3

4

5

6

7

1.

^ Международная торговля




+

+

+




+

+

2.

^ Национальная экономика

+

+

+

+

+

+

+

3

Страхование




+

+

+




+






^ 5.3. Разделы дисциплины и виды занятий очного отделения (в часах)

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Лекц.

Практ.

зан.

Лаб.

зан.

Семин.

СРС

Все-го

1

Общие положения эконометрики

2







2

2

6

2

Линейная модель парной регрессии

4







4

8

16

3

Линейная модель множественной регрессии

7







7

16

30

4

Нелинейные регрессионные модели

2







2

4

8

5

Обобщенная линейная регрессионная модель

2







2

4

8

6

Временные ряды

8







8

16

32

7

Системы линейных одновременных уравнений

2







2

4

8




ИТОГО:

27







27

54

108


^ 5.4. Разделы дисциплины и виды занятий очно-заочного отделения (в часах)

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Лекц.

Практ.

зан.

Лаб.

зан.

Семин.

СРС

Все-го

1

Общие положения эконометрики

2







1

10

13

2

Линейная модель парной регрессии

4







2

10

16

3

Линейная модель множественной регрессии

6







2

10

18

4

Нелинейные регрессионные модели

2







1

10

13

5

Обобщенная линейная регрессионная модель

2







2

10

14

6

Временные ряды

6







2

12

20

7

Системы линейных одновременных уравнений

2







2

10

14




ИТОГО:

24







12

72

108


^ 5.5. Разделы дисциплины и виды занятий заочного отделения (в часах)

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Лекц.

Практ.

зан.

Лаб.

зан.

Семин.

СРС

Все-го

1

Общие положения эконометрики

1










12

13

2

Линейная модель парной регрессии

2










14

16

3

Линейная модель множественной регрессии

2










14

16

4

Нелинейные регрессионные модели

1










14

15

5

Обобщенная линейная регрессионная модель

2










14

16

6

Временные ряды

2










14

16

7

Системы линейных одновременных уравнений

2










14

16




ИТОГО:

12










96

108


^ 6. Лабораторный практикум

№ п/п

№ раздела дисциплины

Наименование лабораторных работ

Трудоемкость

(часы/зачетные единицы)



не предусмотрен


^ 7. Примерная тематика курсовых проектов (работ)

не предусмотрена
8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.

а) Основная литература

    1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика.   3-е изд., перераб. и доп.   М.: Юнити, 2013.

    2. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс.   М.: Дело, 2007.   504 с.

    3. Елисеева И.И. Эконометрика.   М.: Проспект, 2010.

    4. Катышев П.К., Магнус Я.Р., Пересецкий А.А., Головань С.В. Сборник задач к начальному курсу эконометрики.   4-е изд., доп. и перераб.   M.: Дело, 2007.   368 с.


б) Дополнительная литература

1. Практикум по эконометрике / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, И.М. Гордеенко и др. / Под ред. И.И. Елисеевой.   М.: Финансы и статистика, 2003.

2. Налимов В.Н. Элементы теории вероятностей и математической статистики для экономистов и менеджеров.   М.: ИМЭС, 2003.

3Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.   М.: Высшая школа, 2000.

4. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемнин Ю.Н. Математические методы в экономике / Под общей ред. А.В. Сидоровича.   4-е изд.   М.: Дело и Сервис, 2004.   (Учебники МГУ им. М.В. Ломоносова).

5. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность / Пер. с англ.   М.: ЮНИТИ, 2005.

6. Доугерти К. Введение в эконометрику / Пер. с англ.  М.: ИНФРА-М, 1999.   402 с.

7. Чураков Е.П. Прогнозирование эконометрических временных рядов. ­ М.: Финансы и статистика, 2008.

8. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование.   М.: Инфра-М, 2010.
в) программное обеспечение

специального программного обеспечения не требуется

^ 9. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

Специально оборудованные кабинеты и аудитории: компьютерные классы,

аудитории, оборудованные мультимедийными средствами обучения.
^ 10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:

Контроль знаний и умений студентов включает формы текущего и итогового контроля. Текущий контроль осуществляется в виде домашних заданий и двух контрольных работ. Контрольная работа № 1 проводится после изучения темы 2, контрольная № 2 –после изучения темы 4. Домашние задания должны быть сданы до проведения соответствующей контрольной работы. Итоговый контроль осуществляется в виде зачета.

^

Перечень типовых вопросов к зачету


  1. Исходные предположения линейной модели парной регрессии.

  2. Оценка параметров модели парной регрессии по методу наименьших квадратов.

  3. Теорема Гаусса-Маркова для модели парной регрессии.

  4. Оценка дисперсии случайных составляющих в модели парной регрессии.

  5. Статистические свойства МНК-оценок параметров модели парной регрессии.

  6. Проверка нулевой гипотезы и доверительные интервалы для коэффициентов парной регрессии.

  7. Коэффициент детерминации и F-статистика в линейной модели парной регрессии.

  8. Прогнозирование в линейной модели парной регрессии.

  9. Исходные предположения и матричная форма записи линейной модели множественной регрессии.

  10. Оценка параметров линейной модели множественной регрессии по методу наименьших квадратов.

  11. Матрица ковариаций и дисперсия МНК-оценок параметров линейной модели множественной регрессии.

  12. Теорема Гаусса-Маркова для линейной модели множественной регрессии.

  13. Оценка дисперсии ошибок в линейной модели множественной регрессии.

  14. Анализ вариации зависимой переменной и коэффициент детерминации в линейной модели множественной регрессии.

  15. Проверка нулевой гипотезы и доверительные интервалы для одного из коэффициентов линейной модели множественной регрессии.

  16. Проверка многомерной нулевой гипотезы в линейной модели множественной регрессии.

  17. Фиктивные (дискретные) переменные (модель множественной регрессии с переменной структурой).

  18. Прогнозирование в линейной модели множественной регрессии.

  19. Линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичностью.

  20. Линейная модель множественной регрессии с автокорреляцией.

  21. Нелинейные модели регрессии.

  22. Обобщенный метод наименьших квадратов.

  23. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов.

  24. Внешне не связанные системы регрессионных уравнений.

  25. Структурная и приведенная формы системы одновременных регрессионных уравнений.

  26. Модели распределенных лагов.

  27. Авторегрессионные модели распределенных лагов.
^

Типовые задачи для контрольных работ

Контрольная работа № 1


В таблице приведены результаты 10 наблюдений пар величин x и y (каждому студенту выдается своя таблица).

1. Оценить регрессию на (найти , и ).

2. Найти коэффициент детерминации .

3. Проверить гипотезу на 10%-ом уровне значимости.

4. Найти 95%-ый доверительный интервал значений .

5. Получить прогноз значения при (значение дано в таблице) и 95%-ый доверительный интервал значений в этой точке.

^

Контрольная работа № 2


В таблице даны пять наборов величин (каждому студенту выдается своя таблица)

1. Оценить регрессию на константу и переменные , (получить вектор ).

2. Найти оценку дисперсии случайных составляющих .

3. Проверить гипотезу и найти 95%-ый доверительный интервал .

4. Получить прогноз величины при заданных, и найти 95%-ый доверительный интервал значений при этих .

Похожие:

Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины производственный менеджмент...
Данную программу разработал Медведев Виктор Петрович д в н., профессор кафедры Менеджмента ноу впо имэс
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины финансовый менеджмент разработана...
Данную программу разработал Абросимов Игорь Дмитриевич, к э н., доцент кафедры Финансов ноу впо имэс
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины статистика вэд разработана в...
Программа предназначена для студентов очной, очно-заочной и заочной формы, обучающихся по направлению 080200. 62 «Менеджмент», вариативной...
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины микроэкономика разработана в...
Данную программу разработала Богомолова Юлия Игоревна, к э н., доцент кафедры Экономики ноу впо имэс
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины макроэкономика разработана в...
Данную программу разработала Сысоева Галина Ивановна, к э н., доцент кафедры Экономики ноу впо имэс
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины макроэкономика разработана в...
Данную программу разработала Сысоева Галина Ивановна, к э н., доцент кафедры Экономики ноу впо имэс
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины деловая этика разработана в...
Программа предназначена для студентов очной, очно-заочной и заочной форм обучения, обучающихся по направ­лению 080200. 62 «Менеджмент»...
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины экономика предприятий разработана...
Данную программу разработала Богомолова Юлия Игоревна, к э н., доцент кафедры Экономики ноу впо имэс
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины экономика труда разработана...
Данную программу разработала Богомолова Юлия Игоревна, к э н., доцент кафедры Экономики ноу впо имэс
Рабочая программа учебной дисциплины эконометрика разработана в соответствии с фгос впо рекомендуется для направления подготовки 080200. 62 «Менеджмент» iconРабочая программа учебной дисциплины институциональная экономика...
Данную программу разработал Шаталин Юрий Александрович д э н., профессор кафедры Экономики ноу впо имэс

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
litcey.ru
Главная страница