Смекни!
smekni.com

Эконометрика (стр. 1 из 5)

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.