Московский государственный университет печати

Ю.П. Голинков


         

Методическое руководство по изучению дисциплины "Эконометрика"

для направлений: 080100 — «Экономика», 080200 — «Менеджмент»


Ю.П. Голинков
Методическое руководство по изучению дисциплины "Эконометрика"
Начало
Об электронном издании
Оглавление

Введение в курс

1.

Тема 1. Основные понятия и определения эконометрики и эконометрического моделирования

1.1.

Основные изучаемые вопросы темы

1.2.

Литература

1.3.

Методические указания

1.4.

Вопросы для самопроверки

2.

Тема 2. Парная регрессия и корреляция

2.1.

Основные изучаемые вопросы

2.2.

Литература

2.3.

Методические указания

2.4.

Вопросы для самопроверки

3.

Тема 3. Множественная регрессия и корреляция

3.1.

Основные изучаемые вопросы

3.2.

Литература

3.3.

Методические указания

3.4.

Вопросы для самопроверки

4.

Тема 4. Анализ временных рядов

4.1.

Основные изучаемые вопросы

4.2.

Литература

4.3.

Методические указания

4.4.

Вопросы для самопроверки

5.

Тема 5. Системы одновременных уравнений

5.1.

Основные изучаемые вопросы

5.2.

Литература

5.3.

Методические указания

5.4.

Вопросы для самопроверки

6.

Лабораторные работы

6.1.

Лабораторная работа № 1

6.1.1.

Цель работы

6.1.2.

Задание

6.1.3.

Информационные ресурсы для выполнения лабораторной работы № 1

6.1.4.

Методика и порядок выполнения лабораторной работы № 1

6.2.

Лабораторная работа № 2

6.2.1.

Цель работы

6.2.2.

Задание

6.2.3.

Информационные ресурсы для выполнения лабораторной работы № 2

6.2.4.

Методика и порядок выполнения лабораторной работы № 2

6.3.

Лабораторная работа № 3

6.3.1.

Цель работы

6.3.2.

Задание

6.3.3.

Информационные ресурсы для выполнения лабораторной работы № 3

6.3.4.

Методика и порядок выполнения лабораторной работы № 3

7.

Литература по всему курсу

7.1.

Основная:

7.2.

Дополнительная:

8.

Формы контроля

Понятие временного ряда, определения, формулировка основных задач эконометрического моделирования временных рядов. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Аналитические и алгоритмические методы сглаживания временного ряда. Моделирование сезонных колебаний временного ряда. Адаптивные методы прогнозирования. Стационарные случайные процессы. Модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего, их применение для анализа случайной компоненты временного ряда. Анализ качества моделей временного ряда. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина - Уотсона. Исследование взаимосвязей по временным рядам. Оценивание параметров уравнения регрессии временных рядов при наличии автокорреляции в остатках. Прогнозирование экономических показателей, основанное на использовании динамических моделей временных рядов. Модели с распределенным лагом и модели авторегрессии.

  1. Эконометрика: Учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005, глава 6, глава 10, глава 11. п. 11.1, п. 11.2, глава 14.
  2. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. Проф. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. с. 133..223.
  3. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник. 2-е изд. / Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 2004. с. 319..396.
  4. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2005, раздел 4.
  5. Вуколов В.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: Учебное пособие. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004. с. 240..282.

При изучении данной темы необходимо освоить методику выявления структуры временного ряда на основе автокорреляционных функций, описывающих взаимосвязь между последовательными уровнями временного ряда. Дальнейшими задачами является моделирование циклической (сезонной) составляющей и тенденции временного ряда. Также как и в регрессионном анализе важное значение имеет исследование остатков, которое позволяет оценить качество полученной модели временного ряда и возможности ее практического применения в задачах прогнозирования экономических показателей. С целью выбора оптимальной модели сглаживания временного ряда необходимо освоить компьютерные программы, позволяющие проводить расчеты параметров временного ряда для различных моделей и оценивать их качество.

В рамках данной темы следует познакомиться с анализом взаимосвязей временных рядов и общей характеристикой динамических моделей временных рядов с распределенным лагом и моделей авторегрессии.

В результате изучения темы студент должен приобрести навыки и умение, используя современные программные средства, проводить анализ структуры временного ряда, выбирать оптимальную модель для его сглаживания и построения точечного и интервального прогноза исследуемого экономического показателя.

  1. Запишите общий вид модели временного ряда.
  2. Что такое автокорреляция уровней временного ряда и как ее можно оценить количественно?
  3. Охарактеризуйте аналитические и алгоритмические методы сглаживания временных рядов.
  4. Как строится модель временного ряда с учетом сезонных колебаний?
  5. Опишите порядок моделирования временного ряда при наличии структурных изменений.
  6. Охарактеризуйте методы исключения тенденции при анализе взаимосвязи временных рядов.
  7. В чем суть коинтеграции временных рядов, какими методами она выявляется?
  8. Охарактеризуйте понятие автокорреляции в остатках. Какие методы применяются для оценки автокорреляции остатков?
  9. Как оцениваются параметры уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках?
  10. Приведите примеры динамических эконометрических моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии.
  11. Дайте определения стационарного случайного процесса и стационарного временного ряда. Какие модели стационарных временных рядов Вам известны?
  12. Дайте определения нестационарного и интегрируемого случайного процесса. Какие модели нестационарных временных рядов Вам известны?

© Центр дистанционного образования МГУП