Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2

26. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности.

27. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции.

28. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов.

29. Мультиколлинеарность экзогенных переменных. Методы устранения мультиколлинеарности.

Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными

30. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу.

31. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными

(ANCOVA – модели).

32. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.

Системы эконометрических уравнений

33. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели.

34. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели.

35. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.

Моделирование одномерных временных рядов

36. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда.

37. Методы определения основной тенденции развития:

-- сглаживание динамических рядов;

-- проверка гипотезы о существовании тенденции;

-- метод скользящей средней;

-- метод укрупнения интервалов;

-- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу).

38. Математические модели тренда:

-- выбор функции тренда;

-- этапы построения трендовых моделей.

39. Математические модели сезонных колебаний:

-- методы определения сезонных колебаний;

-- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье.

40. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений:

-- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики;

-- прогнозирование по трендовым моделям.

Изучение взаимосвязей на основе временных рядов

41. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др.

42. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).

Современное состояние и перспективы развития эконометрики

43. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий.

44. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КАРТА ДИСЦИПЛИНЫ

Номер раздела, темы, занятия

Название раздела, темы, занятия; перечень изучаемых вопросов

Количество аудиторных часов

Материальное обеспечение занятия (наглядные, методические пособия и др)

Литература

Формы контроля знаний

Лекции

Практические занятия

Лабораторные занятия

Управляемая самостоятельная работа студента

2.1

Определение эконометрики, ее предмет и область применения

Введение

1. Основные понятия и принципы моделирования социально-экономических процессов: определение эконометрики; взаимоотношения эконометрики с экономической теорией, статистикой, экономико-математическими методами. Области применения эконометрических моделей. 2. Классификация эконометрических моделей. 3. Этапы построения эконометрических моделей.

[1- 9]

Текущий опрос

2.2

Парная регрессия и корреляция

1. Определение двумерной случайной величины, функция распределения, закон распределения. 2. Числовые характеристики двумерной случайной величины. 3. Понятие стохастической зависимости, регрессии и корреляции. Основные задачи корреляционного и регрессионного анализа. 4. Математические методы выявления наличия корреляционных связей: -- метод взаимозависимых параллельных рядов; -- метод статистических группировок; -- корреляционная таблица; -- графический метод. 5. Методы проверки существенности статистических связей: -- критерий проверки существенности статистических связей; -- дисперсионный анализ проверки объективности связи

[1-9]

Текущий опрос

6. Линейные однофакторные регрессионные модели: -- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов; -- условия применения метода наименьших квадратов; -- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации). 7. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R= ).

[1- 9]

Выдача задания расчётно-графической работы №1

8. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации: - критерий Стьюдента. 9. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации; - критерий Фишера.

[1- 9]

Текущий опрос

2.3

Модели множественной линейной регрессии

[1-9]

Текущий опрос

1. Построение многофакторной линейной регрессионной модели. 2. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей. 3. Измерение интенсивности множественной связи.

[1- 9]

Текущий опрос

4. Проверка существенности параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи. 5. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели

2.4

Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений

[1]-[9]

Текущий опрос

1. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности. 2. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции. 3. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов. 4. Мультиколлинеарность экзогенных переменных. Методы устранения мультиколлинеарности.

[1- 9]

Текущий опрос

2.5

Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными

[1-9]

Текущий опрос

1. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу. 2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными (ANCOVA – модели). 3. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.

[1- 9]

Текущий опрос Защита РГР

2.6

Системы эконометрических уравнений

[1- 9]

1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели. 2. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели. 3. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.

[1- 9]

Текущий опрос

2.7

Моделирование одномерных временных рядов

[1- 9]

1. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда. 2. Методы определения основной тенденции развития: -- сглаживание динамических рядов; -- проверка гипотезы о существовании тенденции; -- метод скользящей средней; -- метод укрупнения интервалов; -- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу). 3. Математические модели тренда: -- выбор функции тренда; -- этапы построения трендовых моделей.

[1- 9]

Текущий опрос

4. Математические модели сезонных колебаний: -- методы определения сезонных колебаний; -- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье. 5. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений: -- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики; -- прогнозирование по трендовым моделям.

[1- 9]

Текущий опрос

2.8

Изучение взаимосвязей на основе временных рядов

[1- 9]

1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др. 2. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).

[1- 9]

Текущий опрос

2.9

Современное состояние и перспективы развития эконометрики

[1- 9]

1. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий. 2. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.

[1- 9]

Тест по темам 2.6-2.9

Итого

ПРОТОКОЛ СОГЛАСОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ ПО ИЗУЧАЕМОЙ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ СПЕЦИАЛЬНОСТИ

Познавательные статьи:



Организация работы процедурного кабинета

Статус республик в составе РФ

Понятие финансов, их функции и особенности

Сущность демографической политии