Примерная программа наименование дисциплины




Скачать 190.01 Kb.
НазваниеПримерная программа наименование дисциплины
Дата14.03.2013
Размер190.01 Kb.
ТипПримерная программа


ПРОЕКТ


ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА


Наименование дисциплины

Эконометрика


Рекомендуется для направления подготовки 080200 «Менеджмент»


Квалификации (степени) выпускника - бакалавр


Москва 2011

1. Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины «Эконометрика» – обучение студентов методологии и методике построения и применения эконометрических моделей для анализа состояния и оценки перспектив развития экономических и социальных систем в условиях взаимосвязей между их внутренними и внешними факторами.

Задачи дисциплины:

  • расширение и углубление теоретических знаний о качественных особенностях экономических и социальных систем, количественных взаимосвязях и закономерностях их развития;

  • овладение методологией и методикой построения, анализа и применения эконометрических моделей как для анализа состояния, так и для оценки перспектив развития указанных систем;

  • изучение наиболее типичных моделей и получение навыков практической работы с ними.


2. Место дисциплины в структуре ООП:

2.1. Курс входит в вариативную часть математического и естественнонаучного цикла дисциплин направления «Менеджмент».

2.2. Требования к входным знаниям, умениям и компетенциям студента, необходимым для изучения дисциплины. Студент должен обладать:

  • знанием и пониманием законов развития природы, общества и мышления и умением оперировать этими знаниями в профессиональной деятельности (ОК-2);

  • умением анализировать и оценивать исторические события и процессы (ОК-4);

  • владением культурой мышления, способностью к восприятию, обобщению и анализу информации, постановке цели и выбору путей её достижения (ОК–5);

  • умением логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-6);

  • способностью анализировать социальнозначимые проблемы и процессы (ОК-13);

  • владением одним из иностранных языков на уровне, обеспечивающем эффективную профессиональную деятельность (ОК-14);

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

  • способностью работать с информацией в глобальных компьютерных сетях и корпоративных информационных системах (ОК-18).

2.3. Овладение методологией и методикой построения и применения эконометрических моделей необходимо для изучения следующих дисциплин: «Планирование в организации», «Планирование и прогнозирование в АПК».


3. Требования к результатам освоения дисциплины

    Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

  • способностью анализировать социально значимые проблемы и процессы (ОК-13);

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

  • обладать умением использовать системы современных показателей, для характеристики социально-экономической, производственной, управленческой и финансовой деятельности сельскохозяйственных организаций (ПКП-6).

В результате изучения дисциплины студент должен:

    Знать: теоретические и методологические основы эконометрического исследования, основные его этапы.

    Уметь:

  • отбирать систему показателей для построения эконометрических моделей;

  • проводить спецификацию и параметризацию, оценку достоверности эконометрических моделей, в том числе и с использованием пакетов прикладных статистических и эконометрических программ;

  • прогнозировать на основе эконометрических моделей, оценивать точность прогнозов;

  • правильно интерпретировать результаты исследований, вырабатывать практические рекомендации по их применению.

    Владеть: методами построения, оценки качества и достоверности эконометрических моделей и прогнозов на их основе.



4. Объем дисциплины и виды учебной работы


Целесообразно изучение дисциплины в 4 семестре.

Таблица 1 - Распределение объёма дисциплины по видам работ

Вид учебной работы

Всего часов/ зачетных единиц

Аудиторные занятия, всего

54

В том числе:




Лекции (Л)

26

Практические занятия (ПЗ)

28

Самостоятельная работа (СРС), всего

54

В том числе:




Консультации

2

Изучение теоретического материала, подготовка к контрольным работам, выполнение индивидуальных заданий, подготовка лабораторных работ к сдаче, научно-исследовательская работа

50

Вид промежуточной аттестации (зачет)

2

Общая трудоемкость: часы

зачетные единицы

108

3

5. Содержание дисциплины


Таблица 2 - Содержание разделов дисциплины

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Содержание раздела

(в дидактических единицах)

1

2

3



Парная регрессия

Предмет, метод и задачи эконометрики. Этапы эконометрического исследования. Формы связей в экономике. Функциональная и корреляционная связи. Регрессионная зависимость, зависимая и независимая переменная. Дисперсия, ковариация, корреляция случайной величины. Свойства дисперсии, ковариации и коэффициента корреляции.

Генеральное уравнение парной линейной регрессии и его выборочная оценка. Параметры уравнения регрессии, коэффициент полной регрессии. Интерпретация параметров уравнения регрессии. Понятие и причины возникновения случайной ошибки уравнения регрессии. Остаточная дисперсия, число степеней свободы. Оценка параметров уравнения регрессии, метод наименьших квадратов. Понятие о методе максимального правдоподобия. Основные предпосылки регрессионного анализа. Классическая нормальная модель линейной регрессии. Показатели качества модели. Средняя ошибка аппроксимации.

Понятие оценки параметра. Средняя и предельная ошибки оценок параметров, коэффициента корреляции. Точечная и интервальная оценка генеральных параметров. Понятие достоверности параметров. Оценка достоверности параметров и парного коэффициента корреляции с использованием критерия Стьюдента. Оценка достоверности уравнения регрессии в целом, дисперсионный анализ, критерий Фишера. Связь между критерием Фишера и критерием Стьюдента.

Прогнозирование на основе уравнения регрессии. Средняя и предельная ошибки прогноза. Доверительный интервал прогнозного значения зависимой переменной. Обоснование выбора прогнозных значений независимой переменной.

Применение пакетов прикладных статистических и эконометрических программ при построении, оценке достоверности модели парной линейной регрессии и прогноза на ее основе.

Проблема спецификации модели. Классификация нелинейных функций. Основные виды нелинейных регрессий и их использование в эконометрических исследованиях (парабола, гипербола, степенная функция). Кривые Филипса, Энгеля, Гомперца, функция насыщения. Линеаризация переменных. Коэффициенты эластичности в нелинейных регрессиях. Индекс корреляции и индекс детерминации. Оценка достоверности параметров нелинейных моделей.

Применение моделей парной регрессии для анализа и прогнозирования сельскохозяйственного производства.

Продолжение таблицы 2

1

2

3

2.

Множественная регрессия

Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Предпосылка регрессионного анализа о невырожденности матрицы значений объясняющих переменных. Матричные обозначения. Оценка параметров методом наименьших квадратов модели множественной регрессии в матричной форме. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка. Ковариационная матрица вектора возмущений. Ковариационная матрица вектора оценок параметров. Оценка значимости коэффициентов регрессии и определение доверительных интервалов. Определение ошибок коэффициентов регрессии. Расчет прогноза. Средняя ошибка прогноза, доверительные интервалы прогноза.

Множественные коэффициент корреляции и детерминации, нормированный коэффициент детерминации. Дисперсионный анализ в оценке значимости уравнения множественной регрессии.

Свойства оценок метода наименьших квадратов (несмещенность, состоятельность и эффективность). Понятие мультиколлинеарности и способы ее преодоления. Частный коэффициент корреляции, способы расчета и интерпретация, оценка значимости. Толерантность. Понятие о текущей матрице выметания.

Отбор факторов в модель множественной регрессии. Версия всех возможных регрессий и пошаговые процедуры отбора. Понятие о факторном анализе и методе главных компонент.

Стандартизованные коэффициенты регрессии, способы расчета и интерпретация. Коэффициенты частной детерминации. Разложение коэффициента множественной детерминации.

Частные уравнения регрессии. Частные коэффициенты эластичности.

Модели с переменной структурой. Причины изменчивости структуры модели и способы ее отображения в уравнении регрессии. Представление исходной информации в моделях с переменной структурой. Фиктивные переменные. Приемы обнаружения изменчивости структуры модели и закономерностей этого процесса с использованием статической и динамической информации. Критерий Чоу.

Гетероскедастичность остатков. Тесты на гетероскедастичность остатков (Пирсона, Глейзера, Уайта, Гольдфельда-Квандта). Обобщенный метод наименьших квадратов. Взвешенный метод наименьших квадратов.

Нелинейные модели множественной регрессии в сельском хозяйстве. Производственная функция Кобба-Дугласа. Коэффициенты замещения факторов. Предельная норма замены трудовых ресурсов капиталом.

Применение пакетов прикладных статистических и эконометрических программ при множественном регрессионном анализе.

Множественные модели регрессии в АПК.

Продолжение таблицы 2

1

2

3

3.

Эконометрическое моделирование временных рядов

Понятие временного ряда. Основные элементы и задачи исследования временных рядов. Стационарные ряды и их характеристики. Автокорреляционная и частная автокорреляционная функции. Моделирование основной тенденции развития ряда. Прогнозирование на основе временного ряда. Моделирование тенденции при наличии структурных изменений. Моделирование сезонных и циклических колебаний. Аддитивные и мультипликативные модели временных рядов.

Идентификация стационарных рядов. Модели авторегрессии. Модели скользящего среднего. Модели авторегрессии–скользящего среднего. Применение моделей авторегрессии, скользящего среднего и авторегрессии–скользящего среднего в анализе динамики курса акций. Интегрируемые процессы. Нестационарные ряды. Проблема единичного корня.

Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках: обобщенный метод наименьших квадратов.

Изучение взаимосвязей между экономическими переменными на основе временных рядов. Проблема ложной корреляции. Методы исключения тенденции: преобразование исходных данных, включение в модель фактора времени.

Регрессионные динамические модели. Стохастические регрессоры. Лаги в зависимых и независимых переменных. Трудности оценок параметров в моделях с лаговыми переменными (смещение ошибок коэффициентов, их неэффективность и т.п.). причины коррелированности регрессоров и ошибок регрессии. Динамическая модель с распределенными лагами. Динамическая авторегрессионная модель. Интерпретация параметров в моделях с распределенными лагами и динамических автогрессионных моделях.

Методы оценки оптимальной величины лага. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом. Лаги Алмон. Метод Койка. Метод главных компонент. Метод инструментальных переменных. Двухшаговый МНК и особенности его применения в оценках коэффициентов моделей с лаговыми переменными. Модель частичной корректировки. Модель адаптивных ожиданий.

Применение пакетов прикладных статистических и эконометрических программ при эконометрическом моделировании временных рядов.

Эконометрическое моделирование и прогнозирование в сельском хозяйстве на основе временных рядов.


Продолжение таблицы 2

1

2

3

4.

Системы одновременных эконометрических уравнений

Система эконометрических уравнений. Системы независимых уравнений, рекурсивных и одновременных уравнение. Структурная и приведенная формы систем одновременных уравнений. Идентификация системы уравнений. Неидентифицируемая и сверхидентифицируемая системы уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Системы эконометрических уравнений с лаговыми переменными. Применение систем эконометрических уравнений для описания макроэкономики. Модель Кейнса, динамическая модель Кейнса. Интерпретация параметров. Мультипликаторы. Модель Клейна. Модели спроса и предложения.


Таблица 3 - Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п

Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин

Номера разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин

1

2

3

4

1.

Планирование в организации

+

+

+

-

2.

Планирование и прогнозирование в АПК

+

+

+

+



Таблица 4 - Разделы дисциплины и виды занятий

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Л, час.

ПЗ, час.

СРС, час.

Всего, час.

1.

Парная регрессия

6

6

12

24

2.

Множественная регрессия

8

12

18

38

3.

Эконометрическое моделирование временных рядов

8

6

18

32

4.

Системы одновременных эконометрических уравнений

4

4

6

14

Итого

26

28

54

108


6. Практические занятия

Таблица 5 – Темы и трудоемкость практических занятий

№ п/п

№ раздела дисциплины

Темы практических занятий

Трудо-емкость

(час.)

1.

1

Построение парной линейной модели регрессии методом наименьших квадратов

2

2.

1

Оценка достоверности параметров и уравнения регрессии в целом. Построение парной линейной модели регрессии с использованием инструмента «Регрессия» MS EXCEL

2

3.

1

Построение парной степенной модели регрессии. Расчет и оценка достоверности прогноза

2

4.

2

Построение модели множественной линейной регрессии методом наименьших квадратов с использованием метода обратной матрицы

2

5.

2

Исследование модели множественной регрессии на мультиколлинеарность. Отбор факторов в уравнение множественной регрессии (с использованием пакетов прикладных программ (ППП)

2

6.

2

Исследование моделей парной регрессии на гетероскедастичность остатков.Оценка параметров модели множественной линейной регрессии с гетероскедастичностью остатков взвешенным методом наименьших квадратов (с использованием ППП)

2

7.

2

Расчет и анализ стандартизованных коэффициентов регрессии, коэффициентов раздельной детерминации для модели множественной линейной регрессии. Разложения коэффициента множественной регрессии с учетом системного эффекта действия факторов

2

8.

2

Построение уравнений множественной регрессии с фиктивными переменными.

2

9.

2

Эконометрическое моделирование и прогнозирование объемов и уровня производства продукции с использованием производственной функции Кобба-Дугласа (с использованием ППП)

2

10.

3

Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений

2

11.

3

Построение аддитивной и мультипликативной моделей временного ряда. Расчет прогнозных значений (с использованием ППП)

2

12.

3

Изучение взаимосвязей на основе временных рядов. Устранение тенденции

2

13.

4

Применение косвенного метода наименьших квадратов для оценки параметров систем одновременных эконометрических уравнений

2

14.

4

Применение двухшагового метода наименьших квадратов для оценки параметров систем одновременных эконометрических уравнений

2

Итого

28

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

а) основная литература

  1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. – М.: Юнити-Дана, 2010. – 328 с.

  2. Уколова А.В., Шайкина Е.В. Практикум по эконометрике.– М.: РГАУ-МСХА, 2011. – 104 с.

  3. Шайкина Е.В., Уколова А.В. Эконометрика: Курс лекций. Учеб. пособие. – М.: РГАУ- МСХА, 2009. – 119 с.

  4. Эконометрика: Учебник / Под редакцией Елисеевой И.И. – М: Финансы и статистика, 2007 – 344 с.

  5. Эконометрика: Учебник / Под редакцией Елисеевой И.И. – М: Проспект, 2011. – 288 с.

б) дополнительная литература

  1. Christopher F. Baum. An Introduction to Modern Econometrics Using Stata. – Stata-Press, 2006. – 341 p. ISBN-10: 1-59718-013-0, ISBN-13: 978-1-59718-013-9

  2. Green, W.H. Econometric analysis / W.H. Green. – 6th ed. – Pearson Prentice Hall, 2008. – 1178 p.

  3. Gujarati, D.N., Porter, D.C. Essentials of econometrics / D.N. Gujarati, D.C. Porter. – 4th ed. – McGraw-Hill, 2010. – 554 p. ISBN 978-007-127607-8

  4. Koop, Gary. Analysis of economic data / by Gary Koop. – 3rd ed. – Wiley, 2009. – 250 p. ISBN 978-0-470-71389 (pbk.)

  5. William E. Griffiths, R. Carter Hill, Guay C. Lim. Using EViews for Principles of Econometrics, 3rd Edition. – Wiley, 2008. – 384 p. ISBN-10: 0-471-78711-6, ISBN-13: 978-0-471-78711-2

  6. William Gould, Jeffrey Pitblado, and Brian Poi. Maximum Likelihood Estimation with Stata, 4th Edition. – Stata-Press, 2010. – 352 p. ISBN-10: 1-59718-078-5, ISBN-13: 978-1-59718-078-8

  7. Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics. A Modern Approach / J.M. Wooldridge. – 4th ed. – South-Western, Cengage Learning, 2009 – 865 p.

  8. Айвазян С.А. Методы эконометрики: Учебник. – М.: Инфра-М, 2010. – 512 с. ISBN: 978-5-9776-0153-5, 978-5-16-004050-9

  9. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. – М.: Научная книга, 2008. – 616с. ISBN: 978-5-91393-035-4

  10. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник. – М.: Инфра-М, 2010. – 465 с. ISBN: 978-5-16-003640-3, 978-0-19-928096-4

  11. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.А. Эконометрика: Учебник. – М.: Проспект, 2010. – 384с. ISBN: 978-5-392-01227-5

  12. Уткин В.Б. Эконометрика: Учебник. – М.: Дашков и К, 2011. – 564 с. ISBN: 978-5-394-01221-1

  13. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. -1022 с.

  14. Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность: Учебник / пер. с англ. под ред. проф. С.А. Айвазяна. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2005. – 863 с.

  15. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – М.: Дело, 2007. – 504 с. ISBN: 978-5-7749-0473-0

  16. Боровиков В.П., Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows: Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. Пособ. – 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 368 с.

  17. Боровиков В. П. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере, 2-ое изд. - Изд.: Питер., 2003. - 688 с.

в) программное обеспечение: MS EXCEL, MS WORD, один из пакетов прикладных программ: STATA, Eviews, STATISTICA, SPSS и др.

г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы

  1. Росстат – www.gks.ru

  2. Всероссийская сельскохозяйственная перепись – www.perepis2006.ru

  3. Центральный Банк России – www.cbr.ru

  4. Всемирная торговая организация – www.wto.org

  5. Международный валютный фонд – www.imf.org

  6. Всемирный банк - www.worldbank.org

  7. Министерство Финансов РФ – www.minfin.gov.ru

  8. Европейский банк реконструкции и развития – www.ebrd.com

  9. Организация экономического сотрудничества и развития –
  10. www.oecd.org (Банки статистических данных Организации экономического сотрудничества и развитияhttp://www.oecd-ilibrary.org/statistics . Банки статистических данных по сельскому хозяйству Организации экономического сотрудничества и развитияhttp://www.agrioutlook.org/pages/0,2987, en_36774715_36775671_1_1_1_1_1,00.html)


  11. Международная организации труда - www.ilo.org

  12. Евростат. http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/publications/recently_published

  13. Национальная служба сельскохозяйственной статистики США (NASS – National Agricultural Statistics Service) – www.nass.usda.gov

  14. Национальное бюро статистики по рынку труда США – www.bls.gov

  15. Национальное бюро экономических исследований США – www.nber.org

  16. Бюро экономического анализа США (Bureau of Economic Analysis) – http://www.bea.gov

  17. Бюро переписей США (U.S. Census Bureau) – http://census.gov
  18. Единый архив статистических и эконометрических данных ВШЭhttp://sophist.hse.ru/db/oprosy.shtml?ts=2

  19. Econometric Software Links Econometrics Journal http://www.econ.vu.nl/econometriclinks/software.html


  20. Econometric Laboratory Software Archive – http://elsa.berkeley.edu/

  21. Квантиль. Международный эконометрический журнал на русском языке – http://www.quantile.ru/

  22. Эконометрическое общество – http://edirc.repec.org/data/essssea.html


8. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Для преподавания дисциплины необходима мультимедийная лекционная аудитория и компьютерные классы с необходимым программным обеспечением и с доступом в сеть Интернет.


9. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

Дисциплина состоит из четырех модулей (разделов), по каждому из которых предусмотрено выполнение лабораторных и контрольных работ. Получение углубленных знаний по изучаемой дисциплине достигается за счет самостоятельной и научно-исследовательской работы студентов. Промежуточным контролем знаний студентов в течение обучения являются контрольные работы, итоговым – зачет.

С целью систематического контроля над качеством подготовки и степенью усвоения знаний в процессе аудиторной, самостоятельной и научно-исследовательской работы студентов используется рейтинговая оценка знаний студентов. В течение семестра оценке подлежат лабораторно-практические работы (возможна их выборочная проверка), самостоятельные работы, контрольные работы.

Практические работы выполняются по индивидуальным вариантам. В качестве исходных данных желательно использовать официальные российские и зарубежные источники статистической информации по сельскому хозяйству, итоги маркетинговых исследований и др. Решение и анализ полученных результатов практических работ оформляется в текстовом редакторе MS WORD в соответствии с требованиями соответствующих стандартов и сдаются на следующем занятии. Студент, пропустивший контрольную работу по уважительной причине (при предъявлении подтверждающих документов) может написать ее во время еженедельных консультаций преподавателя. Контрольная работа, пропущенная без уважительной причины, оценивается в «0» баллов.

Для определения текущего рейтинга в конце семестра определяется средняя оценка за контрольные работы в пересчете на 100 баллов и средний балл за лабораторно-практические и самостоятельные работы (в пересчете на 100 баллов). Текущий рейтинг определяется как средняя взвешенная величина из средней оценки за контрольные работы с удельным весом 60% и 40% – за практические и самостоятельные работы. Для получения зачета по дисциплине необходимо набрать рейтинг по каждому модулю и в целом не менее 50 процентов от максимально возможного.


Разработчик:

ФГБОУ ВПО РГАУ-МСХА имени К.А.Тимирязева

зав. кафедрой статистики

А.В. Уколова




Эксперты:









Похожие:

Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины
Цели и задачи дисциплины: Цель дисциплины дать общие представления об основных общебиологических закономерностях
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа аннотация Наименование дисциплины
В процессе освоения данной дисциплины студент формирует и демонстрирует компетенции
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины геология с основами
Цель дисциплины — формирование представлений, знаний и умений о строении, составе и рельефе Земли, геологических процессах
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины генетика растений и животных
...
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины Генетика и биометрия
Цель и задачи дисциплины: Цель дисциплины – изучение студентами основ и современного состояния генетики и биометрии и их использование...
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины «Технология первичной переработки продуктов животноводства»
Изучение дисциплины базируется на знаниях морфологии, физиологии животных, биологической и физколлоидной химии, микробиологии и иммунологии,...
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины почвенная микробиология
Цели дисциплины: формирование знаний, умений и навыков по общей, почвенной и сельскохозяйственной микробиологии, понимание роли почвенных...
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины
Дисциплина «Анатомия» относится к циклу математических и естественнонаучных дисциплин
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины
Дисциплина «Фармакология» относится к циклу математических, естественнонаучных, дисциплин
Примерная программа наименование дисциплины iconПримерная программа наименование дисциплины
Дисциплина «Анатомия» относится к циклу математических и естественнонаучных дисциплин
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница