ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Тихоокеанский государственный университет
Программа дисциплины
по кафедре Экономическая кибернетика
Эконометрика
Утверждена научно-методическим советом университета для направлений подготовки (специальностей) в области экономики и управления
Специальности: 080116.65 «Математические методы в экономике»
080103.65 «Национальная экономика»
Хабаровск 2007 г.
Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных программ и стандартов профессионального образования с учетом особенностей региона и условий организации учебного процесса Тихоокеанского государственного технического университета.
Программу составил (и)
Порошина Л.А. | Старший преподаватель, кафедра «Экономическая кибернетика» | ||||
Ф.И.О. автора (ов) | Ученая степень, звание, кафедра | ||||
Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры протокол № ______ от «____»__________________ 2007 г. | |||||
Зав. кафедрой_________«__»______ 200_г | ________________ | ||||
Подпись дата | Ф.И.О. | ||||
Программа рассмотрена и утверждена на заседании УМК и рекомендована к изданию протокол № ______ от «____»_____________ 200_г | |||||
Председатель УМК _______«__»_______ 200_г | _____Корнилов А.М. | ||||
Подпись дата | Ф.И.О. | ||||
Директор института _______«__»_______ 200_г | Зубарев А.Е. _ | ||||
(декан факультета) Подпись дата | Ф.И.О. | ||||
Директор института _______«__»_______ 200_г | ____Лысак С.Г. _ | ||||
(декан факультета) Подпись дата | Ф.И.О. | ||||
Директор института _______«__»_______ 200_г | _______Вайнер Л.Г. | ||||
(декан факультета) Подпись дата | Ф.И.О. |
1. Цели и задача дисциплины
Эконометрика – это совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных, с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. При помощи этих методов выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией. Это - вводный курс эконометрики для студентов, специализирующихся в области экономики.
Акцент в курсе делается на содержательном смысле фактов, методов и подходов эконометрического анализа. Выводы и доказательства даются для ряда базовых формул и моделей, что позволяет студентам понять принципы построения эконометрической теории. Главный акцент делается на экономической интерпретации и приложениях рассматриваемых эконометрических моделей.
Эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария исследовать количественные выражения качественных зависимостей. При изучении дисциплины «Эконометрика» предполагается, что студент владеет основами теории вероятностей, математической статистики и матричной алгебры в объеме курса высшей математики для экономических специальностей.
Студенты должны получить базовые знания и навыки эконометрического анализа. Они должны уметь применять их в исследовании экономических процессов, а также понимать эконометрические методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей. В данном курсе студенты должны освоить традиционные эконометрические методы, предназначенные в основном для работы с данными перекрестных выборок.
В то же время, студенты должны понимать содержательные различия данных перекрестных выборок и временных рядов и те специфические эконометрические проблемы, которые возникают при работе с данными этих типов. Студенты должны приобрести навыки построения и развития моделей парной и множественной линейной регрессии, познакомиться с некоторыми видами нелинейных моделей и специальными методами эконометрического анализа и оценивания, понимая область и границы их применения в экономике. Рассматриваемые методы и модели должны быть освоены на практике с использованием реальных массивов экономических данных и современного эконометрического программного обеспечения.
Конечной целью изучения дисциплины является:
- ознакомление студентов с проблемами, возникающими при практическом применении различных количественных моделей экономической теории, таких как модели спроса, производства, совокупного потребления, инвестиций;
- формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков по применению статистических методов для исследования и обобщения эмпирических зависимостей экономических переменных, а также построения надежных прогнозов в банковском деле, финансах, различных сферах предпринимательской деятельности с целью обоснования принимаемых решений.
Основные задачи курса:
- освоение методов эконометрического анализа статистических данных;
- освоение методов построения адекватных статистическим данным моделей, имеющих соответствующую экономическую интерпретацию;
- освоение методов статистического анализа стационарных и нестационарных временных рядов;
- овладение навыками применения пакетов компьютерных программ эконометрического анализа статистических данных.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
Студент должен знать:
- место, роль и возможности эконометрики в современной экономической науке и практике;
- особенности эконометрического метода;
- собирать и проводить статистическую обработку экономической информации с целью выявления основных характеристик числовой совокупности;
- особенности измерений в экономике;
- основные понятия и методы эконометрического моделирования;
- основные понятия, связанные с регрессионными моделями, временными рядами и системами одновременных уравнений;
- методы и особенности эконометрического прогнозирования социально-экономических процессов.
Студент должен уметь:
- осуществлять спецификацию эконометрической модели;
- обоснованно применять метод наименьших квадратов и его модификации;
- оценивать параметры эконометрической модели;
- оценивать значимость уравнений и параметров эконометрических моделей;
- использовать основные приемы и правила моделирования временных рядов;
- применять основные методы эконометрического прогнозирования.
3. Объем дисциплины и виды учебной работы
Таблица 1. Объем дисциплины и виды учебной работы
Наименование | По учебным планам (УП) | ||
с максимальной трудоёмкостью | с минимальной трудоёмкостью | ||
Общая трудоёмкость дисциплины по ГОС по УП | 120 170 | ||
Изучается в семестрах | 4,5 | ||
Вид итогового контроля по семестрам зачёт экзамен курсовой проект (КП) курсовая работа (КР) расчётно-графическая работа (РГР) реферат (РФ) домашние задания (ДЗ) | 4 5 | ||
Аудиторные занятия по семестрам Всего лекции (Л) лабораторные занятия (ЛР) практические занятия (ПЗ) | 4 | 5 | |
102 | |||
34 - 17 | 34 - 17 | ||
Самостоятельная работа Общий объем часов (С2) В т.ч. на подготовку к лекциям на подготовку к лабораторным занятиям на подготовку к практическим занятиям на выполнение КР на выполнение РГР на написание РФ на выполнение ДЗ | 4 | 5 | |
68 | |||
17 - 17 | 17 - 17 |
4. Содержание дисциплины
4.1 Разделы дисциплины и виды занятий и работ
Таблица 2. Разделы дисциплины и виды занятий и работ
№ | Раздел дисциплины | Л | ПЗ | С2 |
1 | Методологические основы курса | 2 | 1 | |
2 | Парная регрессия и корреляция | 13 | 5 | 15 |
3 | Множественная регрессия и корреляция | 8 | 5 | 13 |
4 | Метод наименьших квадратов | 4 | 3 | 4 |
5 | Системы экономических уравнений | 7 | 4 | 7 |
6 | Моделирование одномерных временных рядов | 20 | 10 | 15 |
7 | Динамические эконометрические модели | 14 | 7 | 13 |
4.2Содержание разделов дисциплин
4.2.1 Методологические основы курса
Предмет эконометрики. Место эконометрики в ряду экономических и математико-статистических дисциплин. Примеры применения методов анализа данных. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования.
4.2.2 Парная регрессия и корреляция
Содержание корреляционного анализа. Понятия функциональной, статистической и корреляционной зависимости. Типы связи экономических переменных: линейные и нелинейные связи. Статистическая зависимость (независимость) случайных переменных. Анализ линейной статистической связи экономических данных, корреляция. Нелинейная статистическая связь. Меры тесноты линейной связи переменных: парный, частный и множественный коэффициент корреляции. Проверка статистических гипотез для оценки значимости корреляции. Свойства основных корреляционных коэффициентов. Корреляционное отношение как оценка нелинейной связи. Оценка тесноты связи между ординальными (порядковыми) переменными - коэффициент ранговой корреляции Спирмена.