7680

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение выс-

шего образования «Нижегородский государственный архитектурно-

строительный университет»

О.В. Любимцев

Эконометрика

Учебно-методическое пособие по подготовке к лекциям, практическим занятиям (включая рекомендации по

организации самостоятельной работы) для обучающихся по дисциплине «Эконометрика» по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика, направленность (профиль) Прикладная информатика в экономике

Нижний Новгород

2016

УДК 004.9

Любимцев О.В. Эконометрика [Электронный ресурс]: учеб. - метод. пос. / Любимцев О. В.; Нижегор. гос. архитектур. - строит. ун - т – Н. Новгород: ННГАСУ, 2016. – 37 с;

В данном учебно-методическом пособии по дисциплине «Эконометрика» даются конкретные рекомендации учащимся для освоения как основного, так и дополнительного материала дисциплины и тем самым способствующие достижению целей, обозначенных в учебной программе дисциплины. Цель учебно-методического пособия — это помощь в усвоении лекций и подготовке к практическим занятиям. Учебно-методическое пособие предназначено для обучающихся в ННГАСУ по дисциплине «Эконометрика» по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика, профиль Прикладная информатика в экономике. Учебно-методическое пособие ориентировано на обучение в соответствии с календарным учебным графиком и учебным планом по основной профессиональной образовательной программе направления 09.03.03 Прикладная информатика (профиль) Прикладная информатика в экономике, утверждённым решением учёного совета ННГАСУ от 02.09.2016

г. (протокол № 1).

© О. В. Любимцев, 2016

© ННГАСУ, 2016.

2

Оглавление

1. Общие положения…………………………………………………..……..4

1.1Цели изучения дисциплины и результаты обучения ……………..…..4

1.2Содержание дисциплины…………………………………………..……5

1.3Порядок освоения материала…………………….………………..…….6

2.Методические указания по подготовке к лекциям………...………….....7

2.1Общие рекомендации по работе на лекциях………….……………..…7

2.2Общие рекомендации при работе с конспектом лекций…….……...…7

2.3Общие рекомендации по изучению материала лекций………..............8

2.4Контрольные вопросы…………………………….………………….. 10

3. Методические указания по подготовке к практическим занятиям…...12

3.1 Общие рекомендации по подготовке к практическим занятиям…….12 3.2 Примеры задач для практических занятий…………………..………..13

4. Методические указания по организации самостоятельной работы…..25

4.1Общие рекомендации для самостоятельной работы…………............25

4.2Темы для самостоятельного изучения………………...........................28

4.3Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы………28

4.4Задания для самостоятельной работы………………………...............29

3

1. Общие положения

1.1 Цели изучения дисциплины и результаты обучения

Целями освоения учебной дисциплины «Эконометрика» являются овладение студентами методологией и методами количественного исследования и изме-

рения социально-экономических процессов и явлений на предприятиях, в от-

расли и народном хозяйстве.

В процессе освоения дисциплины студент должен

Знать основные методы математической статистики, алгоритмы реализации статистических исследований в Excel, методы построения эконометрических моделей и исследования их качества.

Уметь получать и анализировать зависимости в экономике и социологии,

полученные экспериментальным путем, обрабатывать и анализировать ста-

тистическую информацию, строить эконометрические модели с целью даль-

нейшей экономической интерпретации и прогнозирования, использовать программные средства для решения поставленных задач.

Владеть теоретическим аппаратом математической статистики, теоретиче-

ским аппаратом эконометрических исследований, инструментом «Пакет ана-

лиза» в Excel.

Данная дисциплина позволит студентам не только систематизировать полу-

ченные теоретические знания, укрепить исследовательские навыки, но и даст возможность ориентироваться в новом предметном поле экономической ин-

форматики.

4

1.2 Содержание дисциплины

Материал дисциплины сгруппирован по следующим разделам:

1. Линейные и нелинейные регрессионные модели

Оценка параметров линейной регрессии методом наименьших квадратов.

Анализ точности оценок коэффициентов регрессии. Проверка гипотез отно-

сительно коэффициентов линейного уравнения регрессии. Интервальные оценки относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии и функции регрессии. Коэффициент детерминации. Нелинейные регрессион-

ные модели и их линеаризация.

2. Практическое использование регрессионных моделей.

Мультиколлинеарность, её причины и методы устранения. Отбор наиболее существенных факторов в регрессионной модели. Гетероскедастичность, её суть и последствия. Обнаружение и устранение гетероскедастичности.

Автокорреляция, её суть. Причины автокорреляции. Её обнаружение и методы устранения. Линейные регрессионные модели с переменной структу-

рой. Фиктивные переменные Использование фиктивных переменных в се-

зонном анализе.

3. Динамические эконометрические модели. Временные ряды. Основные ти-

пы трендов и выявление компонент ряда.

Лаги в эконометрических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных (нелинейный метод, преобразование Койка). Авторегрессионые модели частичной корректировки, адаптивных ожиданий. Ряды динамики и временные ряды. Общие составляющие уровней временного ряда. Аддитив-

ная и мультипликативная модели временного ряда.

4. Системы одновременных уравнений.

Необходимость использования систем уравнений. Составляющие систем уравнений. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Инструмен-

5

тальные переменные. Проблема идентификации. Необходимые и достаточ-

ные условия идентифицируемости. Оценка систем уравнений.

1.3 Порядок освоения материала

Материал дисциплины изучается в соответствии с порядком, определён-

ным в следующей таблице:

6

2. Методические указания по подготовке к лекциям

2.1 Общие рекомендации по работе на лекциях

Лекция является главным звеном дидактического цикла обучения. Ее цель — формирование основы для последующего усвоения учебного матери-

ала. В ходе лекции преподаватель в устной форме, а также с помощью пре-

зентаций передает обучаемым знания по основным, фундаментальным во-

просам изучаемой дисциплины.

Назначение лекции состоит в том, чтобы доходчиво изложить основные положения изучаемой дисциплины, ориентировать на наиболее важные во-

просы учебной дисциплины и оказать помощь в овладении необходимых зна-

ний и применения их на практике.

Личное общение на лекции преподавателя со студентами предоставляет большие возможности для реализации образовательных и воспитательных целей.

При подготовке к лекционным занятиям студенты должны ознакомиться с презентаций, предлагаемой преподавателем, отметить непонятные термины и положения, подготовить вопросы с целью уточнения правильности пони-

мания. Рекомендуется приходить на лекцию подготовленным, так как в этом случае лекция может быть проведена в интерактивном режиме, что способ-

ствует повышению эффективности лекционных занятий.

2.2 Общие рекомендации при работе с конспектом лекций

В ходе лекционных занятий необходимо вести конспектирование учеб-

ного материала. Конспект помогает внимательно слушать, лучше запоминать в процессе осмысленного записывания, обеспечивает наличие опорных мате-

риалов при подготовке к семинару, зачету, экзамену.

Полезно оставить в рабочих конспектах поля, на которых делать пометки из рекомендованной литературы, дополняющие материал прослушанной лек-

7

ции, а также подчеркивающие особую важность тех или иных теоретических положений.

В случае неясности по тем или иным вопросам необходимо задавать преподавателю уточняющие вопросы. Следует ясно понимать, что отсутствие вопросов без обсуждения означает в большинстве случаев непонимание ма-

териала дисциплины.

2.3 Общие рекомендации по изучению материала лекций

Раздел 1: "Линейные и нелинейные регрессионные модели" – 6 лекций.

Цель: Освоить основные приемы и методы построения регрессионных моделей.

На лекции дается метод наименьших квадратов, для получения оценок коэффициентов линейных моделей. Анализируется анализ точности оценок коэффициентов регрессии и проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии. На основе вышеизложенного строятся ин-

тервальные оценки относительно коэффициентов линейного уравнения ре-

грессии и функции регрессии. Вводится коэффициент детерминации для оценки общего качества уравнения регрессии. Рассматриваются нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.

Раздел 2: "Практическое использование регрессионных моделей" – 5 лекций.

Цель: Уметь выявлять и устранять невыполнимость предпосылок МНК,

улучшать качество моделей путем введения фиктивных переменных.

Приводятся методы проверки выполнимости предпосылок МНК. В частно-

сти, рассмотрены мультиколлинеарность, её причины и методы устранения,

отбор наиболее существенных факторов в регрессионной модели; гетеро-

8

скедастичность, её суть и последствия; автокорреляция, её суть и методы устранения. Рассматриваются линейные регрессионные модели с переменной структурой, использование фиктивных переменных в сезонном анализе.

Раздел 3: "Динамические эконометрические модели. Временные ряды. Ос-

новные типы трендов и выявление компонент ряда" - 4 лекции.

Цель: Овладеть основными приемами и методами эконометрического анализа временных рядов.

Приводится оценка моделей с лагами в независимых переменных (нелиней-

ный метод, преобразование Койка). Рассматриваются авторегрессионые мо-

дели частичной корректировки, адаптивных ожиданий. Классифицируются составляющие уровней временного ряда. Строятся аддитивная и мультипли-

кативная модели временного ряда.

Раздел 4: " Системы одновременных уравнений" - 2 лекции.

Цель: Овладеть основными приемами и методами оценивания систем эконометрических уравнений.

Предлагается классификация системы эконометрических уравнений.

Рассматривается проблема идентификации систем одновременных уравне-

ний. Приводятся необходимые и достаточные условия идентифицируемости.

Вводятся косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов для оце-

нивания идентифицируемых и сверхидентифицируемых систем.

9

2.4 Контрольные вопросы

Контрольные вопросы к разделу 1: Линейные и нелинейные регресси-

онные модели.

1.Метод наименьших квадратов.

2.Предпосылки МНК.

3.Точность оценок коэффициентов регрессии и проверка гипотез.

4.Интервальные оценки для коэффициентов линейного уравнения ре-

грессии и функции регрессии.

5.Основные нелинейные регрессионные модели.

6.Экономическая интерпретация нелинейных регрессионных моделей.

Контрольные вопросы к разделу 2: Практическое использование ре-

грессионных моделей.

1.Мультиколлинеарность: последствия и обнаружение.

2.Отбор наиболее существенных факторов в регрессионной модели.

3.Гетероскедастичность,: последствия, обнаружение и методы устране-

ния.

4.Автокорреляция: последствия, обнаружение и методы устранения.

5.Фиктивные переменные в регрессионных моделях

6.Использование фиктивных переменных в сезонном анализе.

Контрольные вопросы к разделу 3: Динамические эконометрические

модели. Временные ряды. Основные типы трендов и выявление компо-

нент ряда

1.Модели с распределенными лагами и их оценивание.

2.Авторегрессионые модели: модель частичной корректировки.

3.Авторегрессионые модели: модель адаптивных ожиданий.

4.Составляющие уровней временного ряда.

5.Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда.

10