Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Рабочая учебная программа'
Составитель: Семенова И.Н., канд. пед. наук, профессор кафедры теории и методики обучения математике Уральского государственного педагогического унив...полностью>>
'Лекция'
В широком понимании, наркомания – это болезненное влечение или пристрастие к наркотическим веществам, употребляемым различными способами (глотание, в...полностью>>
'Учебное пособие'
Авторы: Оберт А.С. - д.м.н., профессор, заведующий кафедрой детских инфекционных болезней Зиновьева Л.И.-к.м.н., ассистент кафедры детских инфекционн...полностью>>
'Документ'
Одна из главных трагедий этого произведения — трагедия самого Обло-мова, главного героя повествования. Илья Ильич Обломов — потомствен­ный дворянин, ...полностью>>

Главная > Рабочая программа

Сохрани ссылку в одной из сетей:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского

Экономический факультет

УТВЕРЖДАЮ

___________________________

"__" __________________20__ г.

Рабочая программа дисциплины

Эконометрика

Направление подготовки

080200.62 Менеджмент

Профиль подготовки

Менеджмент организации

Квалификация (степень) выпускника

Бакалавр

Форма обучения

очная

Саратов 2011

1. Цели освоения дисциплины

  • научить студентов строить количественные взаимосвязи в менеджменте и маркетинге, определять характер зависимости экономических параметров, а именно находить причинно-следственную связь явлений и процессов, рассматриваемых в управлении;

  • научить студентов строить стандартные эконометрические модели исследуемых процессов, явлений и объектов, относящихся к области профессиональной деятельности, используя регрессионный анализ: модели парной и множественной регрессии; системы эконометрических уравнений; временные ряды; динамические модели;

  • дать студентам знания математического аппарата, позволяющие анализировать и интерпретировать полученные модели, строить сценарии развития исследуемых процессов и выбирать оптимальный.

2.Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Дисциплина «Эконометрика» относится к математическому циклу Б.2. ООП, к вариативной части. Данная дисциплина изучает методы построения тех количественных взаимосвязей экономических процессов и явлений, которые студенты изучили и продолжают изучать в таких дисциплинах и модулях как «Микроэкономика», «Макроэкономика», «Теория отраслевых рынков», «Менеджмент», «Маркетинг», «Инвестиционная деятельность» и других экономических дисциплинах базовой и вариативной части профессионального цикла Б.3. В силу того, что «Эконометрика» является сплавом четырех компонент: экономической теории, статистических и математических методов, компьютерных вычислений, данная дисциплина является логическим продолжением таких модулей дисциплины «Математика» как «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика», а также дисциплин «Информатика», «Статистика» математического цикла Б2. Знания, умения и навыки в решении задач в области высшей математики: дифференциального и интегрального исчисления, в решении систем линейных уравнений, в области теории вероятностей, навыки построения, расчета и анализа современной системы показателей, характеризующих деятельность экономических субъектов, приобретенные при изучении «Статистики» являются необходимыми для освоения эконометрических методов.

Данная дисциплина дает студентам навыки в моделировании, прогнозировании и выборе оптимальных путей развития экономических процессов и явлений на различных уровнях, в том числе при разработке стратегии управления и в принятии управленческих решений в целом. В частности, для разработки и принятия оптимальной политики развития предприятия построение эконометрических моделей является необходимым условием. Поэтому ее освоение необходимо как предшествующее для изучения таких дисциплин как «Управление ценовой политикой фирмы», «Рекламный менеджмент», «Антикризисное управление», «Управленческие решения» и др.

3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины (модуля)

  • владеет методами количественного анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-15);

  • имеет представления о роли и значении информации и информационных технологий в развитии современного общества и экономики знаний (ОК-16);

  • владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-17);

  • умеет применять количественные и качественные методы анализа при принятии управленческих решений и строить экономические, финансовые и организационно-управленческие модели (ПК-31);

  • способен выбирать математические модели организационных систем, анализировать их адекватность, проводить адаптацию моделей к конкретным задачам управления (ПК-32);

  • владеет методами и программными средствами обработки деловой информации, способен взаимодействовать со службами информационных технологий и эффективно использовать корпоративные информационные системы (ПК-34);

  • умеет моделировать бизнес-процессы и знаком с методами их реинжиниринга (ПК-35);

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

  • основные типы эконометрических моделей и методы их построения;

  • основные проблемы и направления развития теории и практики эконометрического моделирования;

  • специфику применения современного эконометрического моделирования в менеджменте;

  • особенности прогнозирования развития фирм и результаты принятия управленческих решений с помощью эконометрических моделей.

Уметь:

  • выявлять причинно-следственные связи показателей, отражающих управленческую деятельность фирм;

  • строить, используя специальные математические методы, по собранным статистическим выборкам, описывающим различные аспекты деятельности компаний, стандартные эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты с экономической точки зрения;

  • доказывать статистическую значимость построенных эконометрических моделей и адекватность их рассматриваемым объектам – оригиналам;

  • прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение фирм на внутренних и внешних рынках, строить сценарии их развития в результате принятия управленческих решений.

Владеть:

  • современной методикой построения эконометрических моделей и эконометрического прогнозирования;

  • методами и приемами анализа управленческих решений с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей;

  • инструментарием анализа статистической значимости и адекватности построенных эконометрических моделей объектам оригиналам;

  • навыками факторного анализа экономических явлений и процессов и построения причинно-следственных интересующих экономических связей.

4. Структура и содержание дисциплины (модуля)

Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единиц 216 часов.

п/п

Раздел дисциплины

Семестр

Неделя семестра

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)

Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра)

Формы промежуточной аттестации (по семестрам)

лекции

Семинар

ские занятия

Самостоятель

ная работа

1

Введение в эконометрику

4

1,2,3,4

4

4

4

Вопросы для обсуждения, тесты

2

Модель парной регрессии.

4

5,6,7,8,9,

10,11, 12

13,14,15,

16

12

12

36

Вопросы для обсуждения, тесты, задачи

Итого:

4

16

16

40

зачет

3

Модель множественной регрессии.

5

1,2,3,4

8

4

10

Вопросы для обсуждения, тесты, задачи

4.

Нелинейные модели парной и множественной регрессии

5

5,6,7

6

3

8

Вопросы для обсуждения, тесты, задачи

5.

Моделирование одномерных временных рядов.

5

8,9,10

6

3

8

Вопросы для обсуждения, тесты, задачи

6.

Системы эконометричес-ких уравнений

5

11,12,13

6

3

8

Вопросы для обсуждения, тесты, задачи

7

Гетероскедастич-ность и автокорреляция

5

14,15,16

6

3

8

Вопросы для обсуждения, тесты, задачи

Итого:

5

32

16

42

54

экзамен

Итого: 216 часов

5,6

48

32

82

Тема 1. Введение в эконометрику

Предмет и задачи эконометрики. Эконометрика. Модель и ее свойства. Сущность эконометрического моделирования. Модель. Моделирование. Адекватность модели. Логические, геометрические и математические модели. Экономические и эконометрические модели. Модели микроэкономики, мезоэкономики и макроэкономики. Переменные в моделях и их типы. Статические и динамические модели. Этапы эконометрического моделирования. Экзогенные переменные. Эндогенные переменные. Предопределенные переменные. Лаговые эндогенные переменные.

Экономические показатели как случайные величины. Случайная величина. Испытание. Событие. Пространство элементарных событий. Генеральная совокупность. Выборка. Вероятность случайной величины. Дискретная и непрерывная случайные величины. Математическое ожидание. Дисперсия. Теоретическое стандартное отклонение. Функция плотности вероятности. Функция распределения случайной величины. Равномерное распределение. Теорема Ляпунова. Нормальное распределение. Стандартное нормальное распределение. Степень свободы. Распределение Стьюдента. Оценки и их свойства. Несмещенность. Эффективность. Состоятельность.

Тема 2. Модель парной регрессии.

Спецификация модели парной регрессии: понятие и способы задания функций. Спецификация модели. Результативный признак, признак-фактор и стохастическая переменная в модели. Графический, аналитический и экспериментальный способы задания функции.

Параметризация модели: оценка параметров уравнения линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Коэффициент вариации случайной величины. Коэффициент корреляции.

Интерпретация уравнения парной регрессии: экономический смысл параметров регрессии. Применение модели парной регрессии в микро и макроэкономике.

Эксперимент Монте – Карло. Свойства коэффициентов регрессии. Условия Гаусса-Маркова. Теорема Гаусса – Маркова.

Оценка значимости коэффициентов линейной регрессии: проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии. Стандартная ошибка коэффициентов регрессии. Фактическое значение t-критерия Стьюдента. Критические значения t-критерия Стьюдента. Ошибки I и II рода. Доверительные интервалы.

Качество оценки: коэффициент детерминации. F – критерий Фишера для проверки качества оценивания. Коэффициент детерминации. Общая сумма квадратов отклонений. Факторная сумма квадратов отклонений. Остаточная сумма квадратов отклонений. Дисперсии на одну степень свободы. Табличное значение F – критерия.

Прогнозирование на основе линейного уравнения регрессии. Интервальный прогноз. Средняя ошибка аппроксимации. Прогнозное значение. Интервальная оценка прогнозного значения.

Тема 3. Модель множественной регрессии.

Спецификация модели множественной регрессии. Результативный признак, признак-факторы и стохастическая переменная в модели. Параметры регрессии. Причины существования случайного члена. Основные типы функций, используемые при количественной оценке связей: линейные и нелинейные функции.

Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Интеркорреляция факторов модели. Мультиколлинеарность факторов. Следствие мультиколлинеарности факторов. Оценка мультиколлинеарности факторов. Расчет определителя матрицы межфакторной корреляции. Расчет коэффициентов множественной детерминации. Методы преодоления сильной межфакторной корреляции. Прямые методы: улучшение условий Гаусса – Маркова. Косвенные методы.

Параметризация модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Индекс множественной корреляции.

Интерпретация уравнения множественной линейной регрессии: экономический смысл параметров регрессии. Коэффициенты «чистой» регрессии. Применение модели множественной регрессии в экономике. Стандартизованное уравнение множественной регрессии. Стандартизованные коэффициенты множественной регрессии.

Свойства коэффициентов множественной регрессии. Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии: проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии. Стандартные ошибки коэффициентов множественной регрессии. Фактическое значение t-критерия Стьюдента. Доверительные интервалы.

Качество оценки: коэффициент множественной детерминации. F – критерий Фишера для проверки качества оценивания модели множественной регрессии. Скорректированный индекс множественной корреляции. Скорректированный индекс множественной детерминации.

Фиктивные переменные в модели множественной регрессии. Применение фиктивных переменных в микроэкономике и макроэкономике.

Частные уравнения регрессии, частные коэффициенты эластичности, частная корреляция. Коэффициент частной корреляции. Частный F-критерий Фишера модели множественной регрессии для фактора.

Тема 4. Нелинейные модели парной и множественной регрессии.

Нелинейная модель парной регрессии. Основные типы нелинейных, внутренне линейных, функций, используемых при количественной оценке связей в парной регрессии. Нелинейные модели внутренне нелинейные. Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Линеаризация: замена переменных, логарифмирование. потенциирование. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам. Применение нелинейной модели парной регрессии в микроэкономике и макроэкономике. Экономический смысл степени в степенной функции: коэффициент эластичности. Коэффициенты роста. Уровень насыщения. Кривые Энгеля. Функции спроса. Тест Бокса-Кокса.

Нелинейная модель множественной регрессии. Применение нелинейной модели множественной регрессии в микроэкономике и макроэкономике. Производственная функция Кобба– Дугласа. Производительность факторов производства. F-критерий Фишера для нелинейной регрессии:

Тема 5. Моделирование одномерных временных рядов.

Понятие временного ряда. Компоненты временного ряда. Трендовая, циклическая и случайные компоненты. Аддитивная модель. Мультипликативная модель. Автокорреляция временного ряда и выявление его структуры. Лаг. Коэффициент автокорреляции уровней ряда первого порядка. Автокорреляционная функция временного ряда. Коррелограмма. Свойства коэффициентов автокорреляции. Анализ структуры ряда. Моделирование тенденции временного ряда и случайной компоненты. Способы определения типа тенденции. Функции, используемые для построения трендов. Моделирование сезонных и циклических колебаний: метод скользящей средней. Алгоритм построения аддитивной и мультипликативной модели: метод скользящей средней. Моделирование сезонных и циклических колебаний: применение фиктивных переменных. Анализ значимости структурных изменений. Тест Г. Чоу.

Динамические эконометрические модели: типы и особенности. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом: лаги Алмон, метод Койка, метод главных компонент. Модели адаптивных ожиданий и неполной корректировки. Оценка параметров моделей авторегрессии.

Тема 6. Системы эконометрических уравнений.

Общее понятие системы эконометрических уравнений, используемых в эконометрике. Система независимых уравнений. Система рекурсивных уравнений. Система взаимозависимых уравнений (система совместных одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Проблема идентификации. Модель идентифицируема и неидентифицируема. Модель сверхидентифицируема. Необходимое и достаточное условие идентификации. Оценивание параметров структурной модели. Косвенный метод наименьших квадратов, двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов. Применение систем эконометрических уравнений в микроэкономике и макроэкономике.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю: Проректор по учебной работе профессор Е. Г. Елина 20 г. Рабочая программа

    Рабочая программа
    Изучение учебной дисциплины «История» предполагает получение и усвоение студентами знаний об основных этапах и важнейших тенденциях развития нашего Отечества в контексте мирового исторического процесса,
  2. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю проректор по учебно-методической работе, проф. Елина Е. Г. 20 г. Рабочая программа (1)

    Рабочая программа
    Задачей дисциплины является изучение базовых экономических понятий, микроэкономических закономерностей функционирования рыночной экономики, основных принципов поведения экономических агентов: домашних хозяйств и фирм; изучение основных
  3. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю проректор по учебно-методической работе, проф. Елина Е. Г. 20 г. Рабочая программа (3)

    Рабочая программа
    Целями освоения дисциплины «Мировая экономика и международные экономические отношения» являются: формирование у студентов комплексного и научного представления об основах, закономерностях и современных тенденциях развития рыночной экономики в отдельных
  4. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю " " 2011 г Рабочая программа

    Рабочая программа
    Изучение курса способствует выработке представлений о динамике социальных изменений, усвоению навыков принятия управленческих решений на основе социологических знаний социальных процессов; подготовить к эффективной работе в современной организации.
  5. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю " " 2011 г. Рабочая программа

    Рабочая программа
    Курс «Стратегический маркетинг» является важным элементом процесса подготовки квалифицированных бакалавров, владеющих знаниями в области стратегического управления маркетинговой деятельностью.
  6. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю " " 20 г. Рабочая программа (4)

    Рабочая программа
    научить студентов дипломному проектированию – выполнению и защите выпускной квалификационной работы в форме дипломного проекта, ознакомив студентов с общими требованиями к структуре, содержанию и оформлению дипломных проектов.

Другие похожие документы..