Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений



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

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2017-01-27; просмотров: 370; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.90.187.11 (0.022 с.)