МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИИ
ИНСТИТУТ МЕНЕДЖМЕНТА И БИЗНЕСА

(ЧОУ ИМБ)
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
________________Е.А.Мороз
«____»_____________2011г

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ

Эконометрика


Москва, 2011




УМК составлен на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования и типовой (примерной) программы дисциплины "Эконометрика ".

Составители УМК:

___________________________  /   Рабинович А.Е/

Учебно-методический комплекс утвержден на заседании кафедры 30 августа 2011 года


1. Цели и задачи дисциплины

1.1. Цели дисциплины

Цель преподавания дисциплины Эконометрика дать студентам научное представление о методах, моделях и приемах, позволяющих получать количественные выражения закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием математико-статического инструмента.

1.2. Задачи дисциплины

Научить студентов строить модели экономических процессов по эмпирическим данным, проводить статистические выводы и расчеты, ознакомить студентов с тенденциями современного развития эконометрики, научить их применять полученные знания на практике.

2. Требования к уровню освоения дисциплины

Анатолий сморгонский из tele2 ушел анатолий сморгонский.

2.1. Уровень освоения дисциплины

В результате изучения дисциплины студенты должны знать:

В соответствии с целью студенты должны усвоить методы количественной оценки социально-экономических процессов, научиться содержательно интерпретировать формальные результаты. После изучения курса студенты должны знать: основные принципы статистического моделирования, методы сбора и анализа статистической информации, необходимой для разработки экономических моделей, существующие методы и модели, применяемые при анализе, расчете и прогнозировании социально-экономических явлений.

В результате изучения дисциплины студенты должны уметь:

Применять полученные теоретические знания в решении социально-экономических задач от стадии постановки задачи до реализации решения в прикладных программах и правильной интерпретации полученных результатов. Осуществлять постановку задач при разработке статистических моделей, отражающих в динамике структуру, взаимосвязь социально-экономических явлений и процессов на основе расчета модели сделать прогноз, оценить качество полученных результатов точность и надежность.

Самая актуальная информация купить коттедж в сысерти свердловской области на сайте.

2.2. Связь с предшествующими дисциплинами

Линейная алгебра и математическое программирование: Виды матриц и действия с ними; след и определитель матрицы; обратная матрица ее свойства; ранг матрицы и линейная зависимость её строк (столбцов); собственные значения и собственные векторы квадратной матрицы; симметричные, положительно определенные, ортогональные и идемпотентные матрицы; блочные матрицы; матричное дифференцирование.
Теория вероятностей и математическая статистика: Случайные величины, случайные векторы; условные распределения; специальные распределения; многомерное нормальное распределение; закон больших чисел, центральная предельная теорема; основные понятия и задачи математической статистики; оценивание параметров; проверка гипотез.
Статистика: Основные понятия и методы.

3. Виды учебных занятий по дисциплине и их объёмы (в часах)


Вид учебных занятий Всего Семестры

5
Общая трудоемкость дисциплины 170 170
Аудиторная нагрузка 68 68
Лекции 34 34
Практические занятия (семинары) 34 34
Лабораторный практикум 0 0
Самостоятельная работа 102 102
Курсовой проект (работа) - -
Вид промежуточной аттестации
зачет

4. Содержание дисциплины

4.1. Тематическое содержание дисциплины

Тема 1. Введение в эконометрику.
Эконометрика и ее место в ряду других экономических и статистических дисциплин. Типы моделей, которые применяются для анализа или прогноза. Типы данных при моделировании экономических процессов. Основные стадии процесса эконометрического моделирования. Информационные технологии эконометрических исследований.

Тема 2. Модель парной регрессии.
Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа. Линейные и нелинейные виды уравнений регрессии. Метод наименьших квадратов. Классическая линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок. Критерий Стьюдента для проверки гипотез. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации. F- статистика для проверки гипотез. Оценка параметров методом максимального правдоподобия.

Тема 3. Модель множественной регрессии.
Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии. Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Статистические свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициенты детерминации R2 и скорректированный R2скор. Проверка статистических гипотез (t-критерий). Проверка статистических гипотез (F-критерий).

Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии.
Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные. Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных. Спецификация модели. Объединение статистических выборок, тест Чоу. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

Тема 5. Обобщения множественной регрессии.
Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность. Корреляция по времени, авторегрессия.

Тема 6. Системы эконометрических уравнений.
Виды систем эконометрических уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Эндогенные, экзогенные и предопределенные переменные. Необходимое условие идентификации. Достаточное условие идентификации. Оценивание систем одновременных уравнений, косвенный МНК, двухшаговый МНК.

Тема 7. Временные ряды в эконометрических исследованиях.
Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Автокорреляция уровней ряда. Виды моделей регрессии временных рядов. Метод отклонений от тренда. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона. Модель с распределенным лагом. Модели авторегрессии.

4.2. Разделы дисциплины и виды занятий

Раздел дисциплины Всего Количество часов
Самостоя- тельная работа Аудиторные занятия
Лекции Практи- ческие занятия Лабора- торный практикум
Семестр 5
Тема 1. Введение в эконометрику. 16 12
2
2

Тема 2. Модель парной регрессии. 23 11
6
6

Тема 3. Модель множественной регрессии. 25 17
4
4

Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии. 29 17
6
6

Тема 5. Обобщения множественной регрессии. 23 15
4
4

Тема 6. Системы эконометрических уравнений. 27 15
6
6

Тема 7. Временные ряды в эконометрических исследованиях. 27 15
6
6

Итого 170 102 34 34 0

4.3. Содержание дисциплины по видам занятий

4.3.1. Лекции

Раздел дисцип- лины (тема) Название лекции Кол-во часов
Семестр 5
Тема 1. Введение в эконометрику.
2
Тема 2. Модель парной регрессии.
6
Тема 3. Модель множественной регрессии.
4
Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии.
6
Тема 5. Обобщения множественной регрессии.
4
Тема 6. Системы эконометрических уравнений.
6
Тема 7. Временные ряды в эконометрических исследованиях.
6
Итого 34

4.3.2. Практические занятия (семинары)


Раздел дисцип- лины (темы) Содержание практического занятия (семинара) Кол-во часов
Семестр 5
Тема 1. Введение в эконометрику.
2
Тема 2. Модель парной регрессии.
6
Тема 3. Модель множественной регрессии.
4
Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии.
6
Тема 5. Обобщения множественной регрессии.
4
Тема 6. Системы эконометрических уравнений.
6
Тема 7. Временные ряды в эконометрических исследованиях.
6
Итого 34

4.3.3. Лабораторный практикум

Не предусмотрено программой

4.4. Самостоятельная работа студентов

Номера недель Раздел дисцип- лины (тема) Вид самостоятельной работы Название (содержание) работы Кол-во часов
Семестр 5
1-3 Тема 1 Самостоятельное изучение Изучение возможностей Microsoft Excel для применения в расчете эконометрических моделей
12
2-5 Тема 2 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N1 Модель парной регрессии. Решение задачи парной регрессии
11
6-13 Темы 3, 4, 5 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N2 Модель множественной регрессии. Решение задач множественной регрессии. Анализ полученных результатов, их достоверности.
49
14, 15 Тема 6 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N3 Системы эконометрических уравнений. Решение задач, анализ полученных результатов
15
16, 17 Тема 7 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N4 Временные ряды в эконометрических исследованиях. Решение задач, анализ полученных результатов
15
Итого 102

5. Текущий контроль успеваемости и промежуточная аттестация

5.1. Текущий контроль успеваемости

5.1.1. Контроль самостоятельной работы студентов

5.1.2. Текущий контроль знаний студентов

Текущий контроль знаний (ТКЗ) студентов (в часы лекций)
Раздел дисцип- лины (тема) Содержание ТКЗ Кол-во часов
Семестр 5
Темы 1,2,3,4,5,6,7 Выборочный опрос студентов
1

5.1.3. График текущего контроля успеваемости студентов

Семестр 5
Недели 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Опрос

Опрос



Виды текущего контроля
ЗКурсПр - Защита курсового проекта ; ЗКурсР - Защита курсовой работы; ЗЛР - Защита лабораторной работы; КТ - Компьютерное тестирование; Контр - Контрольная работа; ПТ - Письменное тестирование; ЗР - Представление и защита реферата; ПрЛР - Проверка и прием лабораторных работ; ПДЗ - Проверка и приём домашнего задания; ПрРГР - Проверка и приём расчётно-графической работы; ПГ - Проверка уровня готовности студента; ПрКТ - Промежуточное компьютерное тестирование; Опрос - Устный опрос

5.1.4. График самостоятельной работы студента

Семестр 5
Недели 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
СИ

СИ















ПЛР

ПЛР1













ПЛР




ПЛР2





ПЛР












ПЛР3



ПЛР














ПЛР4



Формы самостоятельной работы
РГР - Выполнение расчётно-графической работы; ДЗач - Диф. зачет; ДЗ - Домашнее задание; КурсР - Курсовая работа; КурсПр - Курсовое проектирование; ПЛР - Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы; ПТ - Подготовка к тестированию; ПОтч - Подготовка отчета по практике; Практика - Практика; Реферат - Реферат; СИ - Самостоятельное изучение; Соб - Собеседование

5.2. Промежуточная аттестация

5 семестр - зачет

6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

6.1. Основная литература

1. Доугерти, Кристофер   Введение в эконометрику :учеб.: пер. с англ.  / Кристофер Доугерти -  M.:  ИНФРА*М,  2010
2. Яновский Л.П.   Введение в эконометрику :учеб. пособие для вузов.  / Буховец А.Г.; под ред. Л.П. Яновского -  M.:  КНОРУС,  2010   Гриф УМО
3. Гаврилов В.М.   Основы эконометрики :учеб. пособие для вузов.  / Бондаренко В.Н., Царькова Н.И. -  M.:  МГИУ,  2011   Гриф УМО
4. Айвазян С.А.   Прикладная статистика.В 2-х т. :Учеб.для вузов Т.2:Основы эконометрики. -  М.:  ЮНИТИ,  2001   Гриф МО
5. Эконометрика :учеб.  / Балдин К.В., Башлыков В.Н., Брызгалов Н.А. и др.; под ред. В.Б. Уткина -  M.:  Дашков и К*,  2009
6. Колемаев В.А.   Эконометрика :учеб. -  М.:  ИНФРА-М,  2006   Гриф МО
7. Кремер Н.Ш.   Эконометрика : учеб. для вузов.  / Путко Б.А. ; под ред. Н.Ш. Кремера -  М.:  ЮНИТИ,  2005   Гриф МО
8. Эконометрика :учеб. для вузов.  / Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. и др.; под ред. И.И. Елисеевой -  М.:  Финансы и статистика,  2005   Гриф МО
9. Эконометрика :учеб. для вузов.  / Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.А. и др.; под ред. В.С. Мхитаряна -  М.:  Пpоспект,  2009   Гриф УМО
10. Афанасьев В.Н.   Эконометрика :учеб. для вузов.  / Юзбашев М.М., Гуляева Т.И.; под ред. В.Н. Афанасьева -  М.:  Финансы и статистика,  2005   Гриф МО
11. Валентинов В.А.   Эконометрика :учеб. для вузов. -  M.:  Дашков и К*,  2010   Гриф МО

6.2. Дополнительная литература

12. Доугерти К.   Введение в эконометрику.Пер. с англ.: Учебник для вузов.  2001
13. Кремер Н.Ш.   Эконометрика: Учебник для вузов.  / Путко Б.А.  М: ЮНИТИ,  2002
14. Н.И. Царькова   Практикум по эконометрике.    

6.3. Периодические издания

Отсутствует.

6.4. Ресурсы интернет

Отсутствует.

7. Средства обеспечения освоения дисциплины

Программы

  1. Microsoft Office

Приложения

Приложение 1

Методические рекомендации для преподавателя

Тема занятий Виды учебных занятий Средства обучения Методы обучения Формы текущего контроля Рекомендуемая литература
Тема 1 Лекции Мультимедийный класс
Чтение лекций
Устный опрос.
[1] c.5-6
[2] c.4-6
[3] c.1-10
[4] c.17-41
[6] c.5-8
[7] c.9-23
[8] c.15-42
[9] c.5-6
[13] c.9-23
[14]

Тема 1 Практическое занятие Компьютерный класс, Microsoft Excel
Проведение лабораторной работы

[4] c.17-41
[7] c.9-23
[6] c.5-8
[11] c.168-206
[14]
[13] c.9-23

Тема 2 Лекции Мультимедийный класс
Чтение лекций
Устный опрос.
[1] c.44-61
[3] c.1-10
[4] c.42-49
[5] c.326-335
[6] c.9-25
[7] c.50-81
[8] c.43-108
[9] c.30-47
[10] c.30-66
[12] c.53-114
[13] c.50-81
[14]

Тема 2 Практическое занятие Компьютерный класс, Microsoft Excel
Проведение лабораторной работы

[4] c.42-49
[7] c.50-81
[6] c.9-25
[8] c.43-108
[10] c.30-66
[11] c.168-206
[14]
[13] c.50-81
[12] c.53-114

Тема 3 Лекции Мультимедийный класс
Чтение лекций
Устный опрос.
[1] c.121-146
[3] c.1-10
[4] c.49-74
[5] c.407-412
[6] c.26-42
[7] c.82-107
[8] c.109-145
[9] c.48-67
[10] c.67-95
[11] c.63-90
[12] c.134-164
[13] c.82-107

Тема 3 Практическое занятие Компьютерный класс, Microsoft Excel
Проведение лабораторной работы

[4] c.49-74
[7] c.82-107
[10] c.67-95
[11] c.168-206
[14]
[13] c.82-107
[12] c.134-164

Тема 4 Лекции Мультимедийный класс
Чтение лекций
Устный опрос.
[3] c.1-10
[4] c.74-92
[6] c.48-55
[7] c.108-149
[8] c.145-201
[11] c.240-243
[12] c.165-199
[12] c.262-287
[13] c.108-149

Тема 4 Практическое занятие Компьютерный класс, Microsoft Excel
Проведение лабораторной работы

[3] c.1-10
[4] c.72-92
[6] c.48-55
[7] c.108-149
[8] c.145-201
[10] c.67-95
[11] c.168-206
[12] c.165-199
[12] c.262-287
[13] c.108-149
[14]

Тема 5 Лекции Мультимедийный класс
Чтение лекций
Устный опрос.
[3] c.1-10
[4] c.93-198
[6] c.43-48
[7] c.150-190
[8] c.201-222
[11] c.93-107
[12] c.200-261
[13] c.150-190

Тема 5 Практическое занятие Компьютерный класс, Microsoft Excel
Проведение лабораторной работы

[4] c.93-198
[7] c.150-190
[6] c.43-48
[8] c.201-222
[14]
[13] c.150-190
[12] c.200-261

Тема 6 Лекции Мультимедийный класс
Чтение лекций
Устный опрос.
[1] c.275-297
[3] c.1-10
[4] c.331-383
[6] c.92-132
[7] c.224-242
[8] c.246-295
[9] c.341-355
[10] c.96-118
[11] c.329-339
[12] c.322-350
[13] c.224-242

Тема 6 Практическое занятие Компьютерный класс, Microsoft Excel
Проведение лабораторной работы

[14]
[3] c.1-10
[4] c.331-383
[8] c.246-295
[10] c.96-118
[11] c.168-206
[12] c.322-350
[13] c.224-242

Тема 7 Лекции Мультимедийный класс
Чтение лекций
Устный опрос.
[3] c.1-10
[4] c.199-330
[6] c.56-91
[7] c.133-149
[8] c.296-334
[8] c.427-494
[9] c.284-325
[10] c.119-207
[11] c.244-275
[12] c.288-321
[13] c.133-149

Тема 7 Практическое занятие Компьютерный класс, Microsoft Excel
Проведение лабораторной работы

[3] c.1-10
[4] c.199-330
[6] c.56-91
[7] c.133-149
[8] c.427-494
[10] c.119-207
[11] c.168-206
[12] c.288-321
[13] c.133-149
[14]

Приложение 2

Методические указания студентам для самостоятельной работы

Раздел дисцип- лины (тема) Вид самостоятельной работы Форма текущего контроля Необходимая
литература
Рекомендуемая
литература
Семестр 5
Тема 1 Самостоятельное изучение
Изучение возможностей Microsoft Excel для применения в расчете эконометрических моделей
Устный опрос
[7] с.9-23
[6] с.5-8
[4] с.17-41
[8] с.15-42
[13] с.9-23
Тема 2 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N1
Модель парной регрессии. Решение задачи парной регрессии
Защита лабораторной работы  N1
[4] с.42-49
[7] с.50-81
[6] с.9-25
[8] с.43-108
[10] с.30-66
[13] с.50-81
[12] с.53-114
Темы 3, 4, 5 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N2
Модель множественной регрессии. Решение задач множественной регрессии. Анализ полученных результатов, их достоверности.
Защита лабораторной работы  N2
[7] с.82-190
[6] с.26-55
[4] с.49-198
[8] с.109-222
[10] с.67-95
[13] с.82-190
[12] с.134-287
Тема 6 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N3
Системы эконометрических уравнений. Решение задач, анализ полученных результатов
Защита лабораторной работы  N3
[7] с.224-242
[8] с.246-295
[4] с.331-383
[6] с.92-132
[10] с.96-118
[13] с.224-242
[12] с.322-350
Тема 7 Написание отчета и подготовка к защите лабораторной работы  N4
Временные ряды в эконометрических исследованиях. Решение задач, анализ полученных результатов
Защита лабораторной работы  N4
[7] с.133-149
[6] с.56-91
[4] с.199-330
[8] с.296-334
[8] с.427-494
[10] с.119-207
[13] с.133-149
[12] с.288-321

Приложение 3

Дополнительные учебно-методические материалы по дисциплине

Список экзаменационных вопросов (вопросов для зачёта) по дисциплине
  1. Эконометрика и ее место в ряду других экономических и статистических дисциплин.
  2. Типы моделей и данных при моделировании экономических процессов.
  3. Основные стадии процесса эконометрического моделирования.
  4. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.
  5. Виды уравнений регрессии.
  6. Классическая линейная регрессионная модель.
  7. Классическая линейная модель множественной регрессии.
  8. Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов.
  9. Коэффициенты детерминации R2 и скорректированный R2скор.
  10. Проверка статистических гипотез.
  11. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.
  12. Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных.
  13. Спецификация модели. Объединение статистических выборок, тест Чоу.
  14. Обобщенный метод наименьших квадратов.
  15. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов.
  16. Виды систем эконометрических уравнений.
  17. Структурная и приведенная форма модели.
  18. Специфика временных рядов.
  19. Автокорреляция уровней ряда.
  20. Виды моделей регрессии временных рядов.
Тема 1. Введение в эконометрику.
Вопросы для самоконтроля:
  1. Эконометрика и ее место в ряду других экономических и статистических дисциплин.
  2. Типы моделей, которые применяются для анализа или прогноза.
  3. Типы данных при моделировании экономических процессов.
  4. Основные стадии процесса эконометрического моделирования.
  5. Информационные технологии эконометрических исследований.
Тема 2. Модель парной регрессии.
Вопросы для самоконтроля:
  1. Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях.
  2. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.
  3. Линейные и нелинейные виды уравнений регрессии.
  4. Метод наименьших квадратов.
  5. Классическая линейная регрессионная модель.
  6. Теорема Гаусса-Маркова.
  7. Оценка дисперсии ошибок.
  8. Критерий Стьюдента для проверки гипотез.
  9. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии.
  10. Коэффициент детерминации.
  11. F- статистика для проверки гипотез.
  12. Оценка параметров методом максимального правдоподобия.
Тема 3. Модель множественной регрессии.
Вопросы для самоконтроля:
  1. Понятие о множественной регрессии.
  2. Классическая линейная модель множественной регрессии.
  3. Оценка параметров классической линейной модели множественной регрессии методом наименьших квадратов.
  4. Статистические свойства МНК-оценок.
  5. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии.
  6. Коэффициенты детерминации R2 и скорректированный R2скор.
  7. Проверка статистических гипотез (t-критерий).
  8. Проверка статистических гипотез (F-критерий).
Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии.
Вопросы для самоконтроля:
  1. Мультиколлинеарность.
  2. Фиктивные переменные.
  3. Частная корреляция.
  4. Процедура пошагового отбора переменных.
  5. Спецификация модели.
  6. Объединение статистических выборок, тест Чоу.
  7. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
Тема 5. Обобщения множественной регрессии.
Вопросы для самоконтроля:
  1. Стохастические регрессоры.
  2. Обобщенный метод наименьших квадратов.
  3. Теорема Айткена.
  4. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов.
  5. Гетероскедастичность.
  6. Корреляция по времени, авторегрессия.
Тема 6. Системы эконометрических уравнений.
Вопросы для самоконтроля:
  1. Виды систем эконометрических уравнений.
  2. Структурная и приведенная форма модели.
  3. Эндогенные, экзогенные и предопределенные переменные.
  4. Необходимое условие идентификации.
  5. Достаточное условие идентификации.
  6. Оценивание систем одновременных уравнений, косвенный МНК, двухшаговый МНК.
Тема 7. Временные ряды в эконометрических исследованиях.
Вопросы для самоконтроля:
  1. Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.
  2. Автокорреляция уровней ряда.
  3. Виды моделей регрессии временных рядов.
  4. Метод отклонений от тренда.
  5. Автокорреляция в остатках.
  6. Критерий Дарбина-Уотсона.
  7. Модель с распределенным лагом.
  8. Модели авторегрессии.