Учебно-методический комплекс учебной дисциплины эконометрика рок

Скачать 2.22 Mb.

Название	Учебно-методический комплекс учебной дисциплины эконометрика рок
страница	1/21
Дата публикации	28.03.2013
Размер	2.22 Mb.
Тип	Учебно-методический комплекс

litcey.ru > Экономика > Учебно-методический комплекс

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 21

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ АКАДЕМИЯ

УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИКИ
ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ
Кафедра бухгалтерского учета, анализа и аудита
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

ЭКОНОМЕТРИКА

рок Для специальности 080109.65

«Бухгалтерский учет, анализ и аудит»

Санкт-Петербург

2008

Учебно-методический комплекс рекомендован к изданию кафедрой бухгалтерского учета, анализа и аудита

Протокол от 26 июня 2007 г. №10
Учебно-методический комплекс одобрен методической комиссией факультета экономики и управления

Протокол от 29 июня 2007 г. № 10

^ Силаева С.А., Золотарев А.А.

Эконометрика. Учебно-методический комплекс. – СПб.: СПбАУиЭ, 2007. – 128 с.

Учебно-методический комплекс по изучению дисциплины «Эконометрика» включает рабочую учебную программу, общие методические рекомендации по изучению дисциплины, к практическим занятиям, по выполнению контрольных работ, контрольно-измерительные материалы. Учебно-методический комплекс написан на основании требований государственного стандарта высшего профессионального образования к содержанию и уровню подготовки выпускников по данной дисциплине. Основная задача учебно-методического комплекса заключается в ознакомлении студентов с системой общеэкономических показателей, статистическими оценками ресурсов общества, их использованием, экономической оценкой функционирования народнохозяйственного комплекса как единого, неделимого целого.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Рабочая учебная программа ДИСЦИПЛИНЫ 4

Распределение контрольных заданий для студентов заочной формы обучения 16

3. Методические рекомендации к практическим занятиям 23

6. ГЛОССАРИЙ 122

ПРИЛОЖЕНИЯ 129

1. Рабочая учебная программа ДИСЦИПЛИНЫ

I. Целевая установка и организационно-методические указания

Цели и задачи обучения по дисциплине

Цели курса «Эконометрика» заключаются в формировании у студентов:

достаточно полного и конкретного представления о современных математико-статистических и собственно эконометрических методах изучения экономических и социальных процессов, характерных для сегодняшней жизни общества. Изучение курса эконометрики должно формировать у студента: - представление обо всём множестве процессов жизнедеятельности как о сложной многоуровневой системе стохастических причинно-следственных зависимостей;
фундаментальной базы комплекса современных методов количественного описания социально-экономических процессов, навыков содержательного анализа результатов и практического их применения для решения управленческих и прогнозных задач;
точного представления о многообразии источников социально-экономической информации, о методах её получения и обеспечения её пригодности в качестве информационной базы эконометрического исследования.

Задачи курса заключаются в формировании у студентов устойчивых навыков самостоятельного научно-практического изучения социально-экономических процессов, протекающих в различных областях экономической деятельности.

В результате изучения курса эконометрики студент:

- приобретает навыки постановки конкретной задачи как научно-исследовательского, так и утилитарно-прикладного, практически значимого направления;
- приобретает навыки поиска, сбора, первичной обработки и анализа исходной социально-экономической информации;
- получает представление об аналитических возможностях эконометрических показателей и моделей и методах реализации этих возможностей;
- получает представление о возможностях использования результатов эконометрического исследования для решения задач временного и пространственного прогнозирования ситуаций и характеризующих их процессов.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

знать:

методы формализованного математико-статистического описания процессов и представления их как эконометрических моделей различного вида и формы;
методы объективной оценки полученных результатов, основанные на системе общепринятых вероятностных критериев;

уметь:

формулировать поставленную задачу в предельно конкретной форме, с указанием содержательной составляющей, конкретных пространственных и временных параметров;
выбирать из возможных информационных источников доступные, обеспечивающие достоверные и сопоставимые сведения;
выбирать и применить методы первичной и комплексной обработки информации;
выполнять содержательный анализ полученных результатов и системы оценочных показателей;
устанавливать причины выявленных различий, особенностей, несоответствий, определять возможные ресурсы развития процесса и их размеры; характеризовать условия их активизации.

иметь представление:

о работе с разными источниками информации;
о решениях задачи с использованием компьютерной техники и технологии;
о визуализации результатов решения,
о конкретном анализе результатов, их изложения и оформления в аналитическом заключении.

^ 1.2. Организационно-методические указания

Преподавание дисциплины базируется на знаниях, полученных при изучении курсов «Статистика», «Экономический анализ»..

Изучение дисциплины «Эконометрика» осуществляется с использованием cледующих видов учебных занятий: лекций, практических занятий и самостоятельной работы.

Лекция является ведущей формой учебных занятий. На лекциях активная роль принадлежит преподавателю, задача которого сводится к тому, чтобы в отведенное время раскрыть содержание учебных вопросов или дать схему ответа на узловые проблемы темы.

Во время самостоятельной работы студенты знакомятся с первоисточниками, основной и дополнительной литературой, готовятся к докладам и выступлениям на семинарских занятиях.

Контроль успеваемости и качества подготовки студентов включает текущий контроль успеваемости, рубежный контроль и промежуточную аттестацию.

Текущий контроль успеваемости проводится в ходе всех видов учебных занятий в форме устного опроса.

Рубежный контроль имеет целью установить качество усвоения учебного материала по определенным темам учебной дисциплины, проводится в форме тестирования и написания контрольных работ.

Промежуточная аттестация имеет целью определить степень достижения учебных целей по дисциплине. Проводится в форме зачета.

^ II. Содержание тем дисциплины

Тема 1. Предмет и метод эконометрики

Понятие эконометрики в интерпретации ведущих учёных-статистиков и экономистов. Многообразие экономических и социальных процессов в обществе как предмет эконометрики. Математико-статистическая методология - инструментальная основа эконометрических исследований. Важнейшие направления современных эконометрических исследований.
^ Тема 2. Основные категории и методы эконометрики.

Статистический показатель и его ошибки, виды ошибок, оценки случайных ошибок. Доверительный интервал и его вероятность. Статистические гипотезы и их проверка. Понятие о t-критерии Стьюдента и F-критерии Фишера.
^ Тема 3. Задачи и особенности построения множественных линейных регрессионных моделей. Факторный комплекс и проблема мультиколлинеарности

Виды связей, изучаемых эконометрикой. Задачи построения парной и множественной регрессионных моделей. Метод наименьших квадратов (МНК) и условия его применения. Свойства оценок МНК. Оценивание линейного уравнения парной регрессии МНК. Экономическая интерпретация параметров линейной регрессии.

Оценки тесноты связи показателями корреляции и детерминации. Показатели качества регрессионной модели.

Задача формирования комплекса информативных факторов множественной регрессии. Мультиколлинеарность факторов. Метод включения и исключения переменных, основанный на результатах анализа парной и частной корреляции.
^ Тема 4. Процедуры построения и оценки множественной линейной регрессионной модели. Критерии Стьюдента и Фишера

Процедуры расчёта и интерпретации параметров множественной регрессии. Оценка статистической значимости параметров и характеристик множественной линейной регрессии. Проверка нулевых гипотез на базе критериев Стьюдента и Фишера

Анализ результатов моделирования факторного комплекса макроэкономических показателей (стоимость валового внутреннего продукта, инвестиции в экономику РФ, товарооборот розничной торговли).

Прогнозирование с использованием множественной регрессии.
^ Тема 5. Особенности оценки моделей с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщённый МНК (ОМНК)

Эффекты гетероскедастичности и автокорреляции остатков. Методы выявления гетероскедастичности (тесты Спирмена, Парка, Глейзера, Голдфелда-Квандта). Оценки автокорреляции остатков (коэффициент Дарбина-Уотсона, линейный коэффициент автокорреляции).

Понятие об обобщённом МНК; особенности его применения.
^ Тема 6. Множественные регрессионные модели с переменной структурой. Бинарные переменные и особенности моделей с их участием

Задачи и особенности построения моделей с переменной структурой. Понятия о бинарных (фиктивных) переменных и возможностях их применения. Специфика методики построения и анализа моделей с бинарными переменными.
^ Тема 7. Нелинейные множественные регрессионные модели. Процедуры линеаризации и практика их применения

Задачи и условия построения множественных нелинейных регрессионных моделей. Многообразие процедур линеаризации переменных при изучении множественных связей.

Практика линеаризации переменных (группа моделей Кобба-Дугласа) и перспективы её применения.
^ Тема 8. Системы линейных эконометрических уравнений: виды, особенности построения и использования

Понятие о системах уравнений и их видах (на примерах взаимно независимых, рекурсивных и структурных систем уравнений). Классификация переменных, представленных в системах эконометрических уравнений. Условия формирования перечня эндогенных, экзогенных и лаговых переменных при проектировании рабочих гипотез.

Процедуры визуализации рабочих гипотез.

Правила построения уравнений разного вида
^ Тема 9. Рекурсивные системы уравнений: особенности построения, оценивания и применения

Проблемы формирования факторного комплекса систем рекурсивных уравнений. Оценивание рекурсивных уравнений и систем.

Анализ результатов построения систем рекурсивных уравнений, решение прогнозных задач на базе систем рекурсивных уравнений.
^ Тема 10. Одновременные (структурные) и приведённые системы линейных уравнений: построение, визуализация, идентификация

Задачи и правила построения структурных уравнений и систем. Проблема идентификации структурных уравнений. Процедуры идентификации: необходимое и достаточное условия. Варианты идентификации структурных уравнений и систем. Задачи и правила построения приведённых уравнений. Оценивание и верификация приведённых уравнений.
^ Тема 11. Оценивание структурных уравнений косвенным (КМНК), двухшаговым (ДМНК) и трёхшаговым методом наименьших квадратов (ТМНК).

Понятие о косвенном МНК (КМНК). Пример использования КМНК для решения задачи оценивания точно идентифицированных уравнений. Особенности верификации результатов КМНК

Условия применения двухшагового МНК (ДМНК). Порядок реализации ДМНК. Пример использования ДМНК для решения задачи оценивания сверхидентифицированных уравнений. Верификация результатов ДМНК.

Процедуры трёхшагового МНК.

Особенности реализации КМНК и ДМНК на ПК с использованием программных продуктов.
^ Тема 12. Временные ряды и их характеристики. Эконометрические модели стационарных временных рядов и прогнозы на их основе

Понятие о стационарных и нестационарных временных рядах, их характеристики и особенности. Модели стационарных временных рядов на основе тренда: их идентификация и оценки. Виды трендов и методы их выявления.

Автокорреляция отклонений от тренда и её оценки. Проблемы выбора модели тренда временного ряда для прогнозирования. Трендовые прогнозы.

Адаптивные модели прогнозирования Брауна, Хольта, Тейла-Вейджа. Особенности их построения и применения.

^ Тема 13. Эконометрические модели нестационарных временных рядов, их использование в прогнозах

Понятие нестационарных процессов. Особенности построения, обработки и анализа их временных рядов. Формирование и оценка информативности лаговых переменных.

Построение авторегрессионных моделей временного ряда и их место в прогнозных расчётах.

Методы выявления сезонных колебаний уровней временных рядов. Аддитивная и мультипликативная модели. Метод бинарных (структурных) переменных в моделировании сезонных колебаний.

Прогнозирование временного ряда с учётом сезонной составляющей
^ Тема 14. Эконометрические модели стохастической связи временных рядов

Задачи моделирования стохастической связи временных рядов. Методы исключения тенденции из уровней временного ряда.

Множественная регрессионная модель динамического ряда с включённой временной компонентой. Особенности учёта в моделях связи рядов сложных форм оптимальных трендов. Согласованность оценок тесноты связи уровней рядов и отклонений. Методы улучшения исходной модели связи рядов.

Прогнозирование уровней временного ряда с использованием вариантов множественной регрессионной модели.

Модели связи уровней нестационарных временных рядов: особенности их построения, анализа и выбора варианта для прогноза.

Тема 15. Перспективы развития эконометрики

Проблемы моделирования потребительских цен и инфляции.

Эконометрика классификаций, экспертных оценок, качества и сертификации. Эконометрические информационные технологии.
^

III. Распределение учебного времени

по семестрам, темам и видам учебных занятий

(очная форма обучения, срок обучения – 5 лет)

№ темы	Наименование темы	Всего	Аудит. занятия			Самост. работа
			Всего	В т.ч.
			Всего	Л	ПЗ
Семестр 5
1	Предмет и метод эконометрики	3	2	2	—	1
2	Основные категории и методы эконометрики	3	2	2	—	1
3	Задачи и особенности построения множественных линейных регрессионных моделей. Факторный комплекс и проблема мультиколлинеарности.	6	4	2	2	2
4	Процедуры построения и оценки множественной линейной регрессионной модели. Критерии Стьюдента и Фишера	12	8	4	4	4
5	Особенности оценки моделей с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщённый МНК (ОМНК).	10	6	2	4	4
6	Множественные регрессионные модели с переменной структурой. Бинарные переменные и особенности моделей с их участием.	6	4	2	2	2
7	Нелинейные множественные регрессионные модели. Процедуры линеаризации и практика их применения.	6	4	2	2	2
8	Системы линейных эконометрических уравнений: виды, особенности построения и использования	4	2	2	—	2
9	Рекурсивные системы уравнений: особенности построения, оценивания и применения	8	6	2	4	2
10	Одновременные (структурные) и приведённые системы уравнений: построение, визуализация, идентификация	6	4	2	2	2
11	Оценивание структурных уравнений косвенным (КМНК), двухшаговым (ДМНК) и трёхшаговым (ТМНК) методом наименьших квадратов	10	6	2	4	4
12	Временные ряды и их характеристики. Эконометрические модели стационарных временных рядов и прогнозы на их основе	12	8	4	4	4
13	Эконометрические модели нестационарных временных рядов, их использование в прогнозах	10	8	4	4	2
14	Эконометрические модели стохастической связи временных рядов	8	6	2	4	2
15	Перспективы развития эконометрики	4	2	2	—	2
^ Итого по дисциплине		108	72	36	36	36

(Очно-заочная форма обучения, срок обучения – 6 лет)

№ темы	Наименование темы	Всего	Аудит. занятия			Самост. работа
			Всего	В т.ч.
			Всего	Л	ПЗ
Семестр 5
1	Предмет и метод эконометрики	3	1	1	—	2
2	Основные категории эконометрики	3	1	1	—	2
3	Задачи и особенности построения множественных линейных регрессионных моделей. Факторный комплекс и проблема мультиколлинеарности.	6	2	2	-	4
4	Процедуры построения и оценки множественной линейной регрессионной модели. Критерии Стьюдента и Фишера	9	3	2	1	6
5	Особенности оценки моделей с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщённый МНК (ОМНК).	6	2	1	1	4
6	Множественные регрессионные модели с переменной структурой. Бинарные переменные и особенности моделей с их участием	9	3	1	2	6
7	Нелинейные множественные регрессионные модели. Процедуры линеаризации и практика их применения.	6	2	2	—	4
8	Системы линейных эконометрических уравнений: виды, особенности построения и использования	6	2	2		4
9	Рекурсивные системы уравнений: особенности построения, оценивания и применения	6	2	2	—	4
10	Одновременные (структурные) и приведённые системы уравнений: построение, визуализация, идентификация	6	2	2	-	4
11	Оценивание структурных уравнений косвенным (КМНК), двухшаговым (ДМНК) и трёхшаговым (ТМНК) методом наименьших квадратов	18	6	4	2	12
12	Временные ряды и их характеристики. Эконометрические модели стационарных временных рядов и прогнозы на их основе	9	3	3	—	6
13	Эконометрические модели нестационарных временных рядов, их использование в прогнозах	6	2	2	-	4
14	Эконометрические модели стохастической связи временных рядов	12	4	2	2	8
15	Перспективы развития эконометрики	3	1	1	-	2
	^ Итого по дисциплине	108	36	28	8	72

(заочная форма обучения, срок обучения – 6 лет)

№ темы	Наименование темы	Всего	Аудит. занятия			Самост. работа
			Всего	В т.ч.
			Всего	Л	ПЗ
Семестр 3
1	Предмет и метод эконометрики	4	—	—	—	4
2	Основные категории эконометрики	4	—	—	—	4
3	Задачи и особенности построения множественных линейных регрессионных моделей. Факторный комплекс и проблема мультиколлинеарности.	8	2	1	1	6
4	Процедуры построения и оценки множественной линейной регрессионной модели. Критерии Стьюдента и Фишера	9	1	1	—	8
5	Особенности оценки моделей с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщённый МНК (ОМНК).	9	1	—	1	8
6	Множественные регрессионные модели с переменной структурой. Бинарные переменные и особенности моделей с их участием	6	1	1	-	5
7	Нелинейные множественные регрессионные модели. Процедуры линеаризации и практика их применения.	5	-	-	-	5
8	Системы линейных эконометрических уравнений: виды, особенности построения и использования	6	—	—	—	6
9	Рекурсивные системы уравнений: особенности построения, оценивания и применения	7	1	1	—	6
10	Одновременные (структурные) и приведённые системы уравнений: построение, визуализация, идентификация	9	1	1	-	8
11	Оценивание структурных уравнений косвенным (КМНК), двухшаговым (ДМНК) и трёхшаговым (ТМНК) методом наименьших квадратов	16	2	1	—	14
12	Временные ряды и их характеристики. Эконометрические модели стационарных временных рядов и прогнозы на их основе	6	—	—	—	6
13	Эконометрические модели нестационарных временных рядов, их использование в прогнозах	9	1	1	-	8
14	Эконометрические модели стохастической связи временных рядов	8	2	1	1	6
15	Перспективы развития эконометрики	2	-	-	-	2
	^ Итого по дисциплине	108	12	8	4	96

IV. перечень тем контрольных работ