Официальный сервер Экономического факультета Алтайского Государственного Университета

### Библиотека

## Учебные материалы

## Научные публикации

## Web-каталоги

# Алтайский государственный университет

# РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

по курсу " Эконометрика"

для специальности " Менеджмент"

1. Цели и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе.

1.1. Целью изучения эконометрики является получение знаний об измерениях в экономике, а также овладение необходимыми навыками в построении эконометрических моделей в основном с использованием компьютерных технологий. Причинно-следственными связями занимается экономическая теория, а связями вообще, без выявления их причин, - эконометрика. Поскольку экономика относится к тем областям человеческой деятельности, где измерения не менее важны, чем научные теории, эконометрика нужна всем экономистам, ибо она сама есть суть измерения и науки. Эконометрика - это развивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Необходимо иметь основательную базовую подготовку по дисциплинам "Высшая математика", "Теория вероятности и математическая статистика", " Информатика", а также по курсам "Теория экономических учений". В современных программах подготовки экономистов курс эконометрики уверенно занял одно из ключевых мест. Практической целью курса является обучение студентов основам компьютерного моделирования для задач измерения в экономике, навыкам работы с математическими моделями, реализованными в программных пакетах, умению использовать математические модели и информационные технологии при решении эконометрических задач.

1.2. К основным задачам курса относятся:

- изучение и освоение эконометрических моделей;
- освоение навыков построения эконометрических моделей при изучении экономических явлений;
- оценка качества построенных эконометрических моделей;
- использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических явлений.

1.3. В результате изучения курса студенты должны:

- иметь пpедставление о существующих методах построения эконометрических моделей;
- получить навыки построения простейших эконометрических моделей необходимых в работе экономиста.

1.4. Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо студентам для изучения данного курса:

- знание курса "Информатика", "Теория вероятностей и математическая статистика;
- знание курсов "Высшая математика", "Экономико-математические модели в экономике".

2. Содержание дисциплины.

2.1. Содержание лекционных занятий:

ТЕМА 1. Основные понятия и особенности эконометрического метода.

(2 ч., [1, 4, 6]).

Основные понятия и особенности эконометрического метода. Основные задачи эконометрики. Простейшие модели и этапы построения и сопровождения эконометрических исследований.

ТЕМА 2. Парная линейная регрессия.

(4 ч., [1, 2, 7]).

Построение парной линейной регрессии методом наименьших квадратов. Система нормальных уравнений. Построение линейной регрессии средствами Microsoft Excel, Statgrafics, Dstat. Входные и выходные массивы встроенной функции ЛИНЕЙН.

ТЕМА 3. Построение нелинейной регрессии.

(2 ч., [2, 4, 8]).

Схема применения метода наименьших квадратов (МНК) в нелинейных моделях. Системы нормальных уравнений для нелинейных моделей. Построение нелинейных линий регрессии в MS EXCEL с помощью встроенных функций.

ТЕМА 4. Предпосылки применения метода наименьших квадратов (МНК).

(2 ч.,[2, 8]).

Расчёт остатков (ошибок) (i. Несмещённость, эффективность и состоятельность оценок. Гомоскедатичность. Проверка условий применимости метода наименьших квадратов (МНК). Проверка критерия Дарбина-Уотсона.

ТЕМА 5. Значимость коэффициентов регрессии и уравнения регрессии в целом.

(4 ч., [1, 4]).

Дисперсионный анализ для разложения общей суммы квадратов отклонений. Степени свободы для соответствующих сумм квадратов отклонений. Значимость коэффициентов регрессии и уравнения регрессии в целом. Критерии Стьюдента и Фишера. Проверка гипотез о значимости.

ТЕМА 6. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Построение доверительных интервалов.

(4 ч., [13, 15]).

Стандартные ошибки коэффициентов регрессии. Оценка существенности коэффициентов с помощью сравнения фактических и табличных значений t-критерия Стьюдента. Построение доверительных интервалов для прогнозируемых значений.

ТЕМА 7. Множественная регрессия.

(2 ч., [1,4]).

Отбор факторов при построении множественной регрессии. Матрица парных корреляций. Мультиколлинеарность. Выбор формы уравнения множественной регрессии. Оценка параметров уравнения множественной регрессии.

ТЕМА 8. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

(2 ч.,[1, 2]).

Построение факторов в преобразованном масштабе. Оценка коэффициентов (i. Экономический смысл оценённых коэффициентов. Проверка вычислений с помощью перехода от уравнения множественной регрессии в натуральном масштабе к уравнению в стандартизованном масштабе и обратно.

ТЕМА 9. Множественная корреляция.

(2 ч., [1,2]).

Частные уравнения регрессии. Частные коэффициенты корреляции. Формула множественной корреляции через различные величины: - через общую и остаточную дисперсии, через стандартизованные коэффициенты регрессии и т.д. Фиктивные переменные в уравнении множественной регрессии.

ТЕМА 10. Оценка надёжности результатов множественной регрессии и корреляции.

(4 ч., [2, 4]).

Выражение для F-критерия Фишера в случае множественной регрессии. Дисперсионный анализ для разложения общей суммы квадратов отклонений. Степени свободы для соответствующих сумм квадратов отклонений. Частный Fxi. Значимость коэффициентов регрессии и уравнения регрессии в целом. Критерии Стьюдента и Фишера. Проверка гипотез о значимости.

ТЕМА 11. Системы одновременных уравнений.

(2 ч., [1, 2]).

Структурная и приведённая форма модели (СФМ и ПФМ). Проблемы идентификации между СФМ и ПФМ. Необходимое условие идентификации - счётное правило. Достаточное условие идентификации.

ТЕМА 12. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК).

(2 ч., [2]).

Алгоритм применения косвенного метода наименьших квадратов. Вычисление коэффициентов структурной формы модели через коэффициенты приведённой формы модели.

ТЕМА 13. Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК).

(2 ч., [2]).

Условия применения и алгоритм реализации двухшагового метода наименьших квадратов. Вычисление коэффициентов структурной формы модели через коэффициенты приведённой формы модели.

ТЕМА 14. Временные ряды. Расчёт сезонной компоненты в аддитивной модели.

(2 ч., [19]).

Общая процедура выделения трендовой и сезонной составляющей в аддитивных и мультипликативных моделях. Использование скользящего среднего за год и центрирования данных. Расчёт средних значений сезонной компоненты. Коррекция сезонной компоненты. Прогнозирование по аддитивной модели с помощью МНК. Расчёт ошибок.

ТЕМА 15. Решение задач измерений в экономике с помощью методов имитационного моделирования.

(2 ч., [10, 19]).

Метод Монте-Карло исследования дискретных моделей. Определение параметров модели. Получение информации. Моделирование. Оценка надежности. Интерпретация результата. Примеры моделей.

Тема 16. Метод межотраслевого баланса В.В. Леонтьева.

(2 ч., [6]).

Модель межотраслевого баланса В.В. Леонтьева. Условие Хаукинса-Саймона. Матрица прямых и косвенных затрат. Вычисление ветора валового выпуска отраслей. Применение модели на уровне предприятия, региона и страны.

ТЕМА 17. Синхромаркетинг.

(2 ч. [4]).

Определение режима поставок. Определение начального запаса. Общая оптимизационная задача. Поиск стабильного режима.

2.2. Содержание лабораторных занятий.

ТЕМА 1. Парная линейная регрессия.

(2 ч., [1, 2, 4, 10]).

ТЕМА 2. Парная нелинейная регрессия. Кривая Филлипса и построение системы нормальных уравнений.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 3. Построение множественной регрессии линий методом наименьших квадратов. Раздел меню Сервис, Анализ данных в Microsoft Excel.

(4 ч., [2,4,10, 14]).

ТЕМА 4. Построение уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 5. . Проверка условий применимости метода наименьших квадратов (МНК). Проверка критерия Дарбина-Уотсона..

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 6. Значимость коэффициентов регрессии и уравнения регрессии в целом.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 7. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Построение доверительных интервалов.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 8. Множественная корреляция.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 9. Оценка надёжности результатов множественной регрессии и корреляции.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 10. Необходимое условие идентификации - счётное правило. Достаточное условие идентификации.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 11. Частные уравнения регрессии. Частные коэффициенты корреляции. Формула множественной корреляции через различные величины.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 12. Алгоритм применения косвенного метода наименьших квадратов.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 13. Проверка сверхидентифицируемости. Алгоритм применения двухшагового метода наименьших квадратов.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 14. Временные ряды. Расчёт сезонной компоненты в аддитивной модели.

(2 ч., [1, 2]).

ТЕМА 15. Решение задач измерений в экономике с помощью методов имитационного моделирования.

(2 ч., [2, 8]).

ТЕМА 16. Модель межотраслевого баланса В.В. Леонтьева. Условие Хаукинса-Саймона. Матрица прямых и косвенных затрат. Вычисление ветора валового выпуска отраслей.

(4 ч., [4]).

ТЕМА 17. Синхромаркетинг. Общая оптимизационная задача.

(2 ч., [11,12].

3. Список рекомендуемой литературы.

3.1. Основная литература.

- Эконометрика. Учебник /Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 344 с.
- Практикум по эконометрике. Учебное пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др. Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 192 с.
- Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 402 с.
- Бородич С.А. Эконометрика. Учебное пособие. - Минск: Новое знание, 2001. - 408 с.
- Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика. Начальный курс. - М.: Дело, 1998. - 232 с.
- Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика: Пер. с англ. под ред. Гранберга А.Г. - М.: ОАО "Экономика", 1997. - 479 с.
- Мардас А.Н. Эконометрика. - СПб: Питер, 2001. - 144 с.
- Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. Учебник для вузов / Под ред. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. -331 с.
- Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. - М.: ЮНИТИ, 1998.
- Канторович Г.Г. Эконометрика //Методические материалы по экономическим дисциплинам для преподавателей средних школ и вузов. Экономическая статистика. Эконометрика. Программы, тесты, задачи, решения. /Под ред. Л.С. Гребнева. - ГУ-ВШЭ, 2000. - 112 с.
- Доманова А.В., Жак С.В., Стерликов Ф.Ф. - Маркетинг. Компьютерное моделирование: Учебник для вузов. - Ростов-на-Дону: ЛаПО, 1999. - 297 с.
- 4. Жак С.В. Математические модели менеджмента и маркетинга. - Ростов-на-Дону: ЛаПО, 1997. - 320 с.
- Крушевский А.В. Справочник по экономическо-математическим моделям и методам. - К.: Техника,1982. - 208 с.
- Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. - СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1997. - 384 c.
- Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений: Учебное пособие для вузов. - М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. - 400 с.
- Джонстон Дж. Эконометрические методы: Пер. с англ. - М.: Статистика, 1980.
- Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. - М.: ГРФМЛ, Наука, 1971 - 576 с.
- Овчаренко Е. К., Ильина О.П., Балыбердин Е. В. Финансово-экономические расчёты в EXCEL. - М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1997 - 152 с.
- Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ. под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Аудит, Юнити, 1997. - 590 с.
- Gujarati D. Basic Econometrics., MCGraw-Hill, 1995.

3.3. Перечень пособий, методических указаний и материалов, используемых в учебном процессе.

- Комплекты заданий к лабораторным работам.
- Комплекты вопросов и задач для контрольных работ.
- Комплекты индивидуальных заданий для самостоятельной pаботы.
- Тесты для проверки знаний студентов в компьютерном классе.

Программу составил доцент к.ф.-м.н. Кузьмин П.И.