Logo-do Home
Дистанционное обучение в СумГУ: дисциплины » Економетрія

Курс эконометрики занимает важное место в современном университетском образовании рядом с такими предметами как макроэкономика, микроэкономика, финансовый анализ.

Чем опытнее экономист, тем яснее он понимает разнообразность связей в экономике. Если экономическая наука изучает причинно-следственные связи, то эконометрика — связи вообще, без установления их причин. Выводы, полученные в результате экономического моделирования, позволяют изучать экономические закономерности с целью улучшить понимание того, как работает экономика. Без экономических моделей нельзя построить какой-нибудь надежный прогноз, а значит под вопросом находится и успех в банковском деле.

Данный курс является вводным. В нем рассматриваются экономические модели, соответствующие реальным экономическим, социологическим и экологическим процессам.

 

Автор(и)

Назаренко Александр Максимович,кандидат физико-математических наук

Дисципліна є базовою для:


Содержание дисциплины Автор курса
Модели с двумя переменными
    Информационный блок
   Однофакторные производственные функции. Основные предположения
   Однофакторные функции покупательского спроса. Коэффициенты эластичности
   Предварительный анализ данных
   Построение регрессионных однофакторных функций
   Метод наименьших квадратов оценивания параметров функции регрессии
   Определение оценок параметров эмпирических функций регрессии, моделирующих монотонный процесс
   Оценивание параметров функции налоговых поступлений
Парный регрессионный анализ
    Информационный блок
   Корреляция. Выборочный коэффициент корреляции
   Регрессия. Основные предпосылки
   Анализ регрессионной модели
   Свойства МНК-оценок
   Оценки максимального правдоподобия
   Доверительные интервалы. Значимость коэффициентов регрессии. Пример линейной регрессии
     Доверительный интервал дисперсии возмущений
     Доверительные интервалы коэффициентов регрессии
     Проверка значимости коэффициентов регрессии
     Случай линейной регрессии
     Доверительная зона линейной регрессии
   Ортогональная полиномиальная регрессия
   Парная регрессия в матричной форме
   Упражнения
Множественный регрессионный анализ
    Информационный блок
   Оценивание множественной регрессионной модели
     Определение МНК-оценок
     Матричный способ оценки
     О свойствах МНК-оценок
     Доверительная зона регрессии
     Коэффициент детерминации
     Скорректированный коэффициент детерминации
     Усредненные коэффициенты эластичности
   Пример множественной регрессии
   Парная и частная корреляции. Случай двух регрессоров
   Парная и частная корреляции. Общий случай
   Связь МНК-оценок с элементами полной корреляционной матрицы
   Выражение коэффициента детерминации через элементы полной корреляционной матрицы. Коэффициент множественной корреляции
   Проверка статистических гипотез. Доверительные области
   Упражнения
Множественная регрессия в нелинейных моделях. Некоторые особенности регрессионной модели
    Информационный блок
   Типы нелинейностей. Логарифмическое преобразование
     Нелинейности по переменным
     Нелинейности по параметрам
   Линейные ограничения на параметры
     Теоретическое линейное ограничение
     Линейное ограничение, обусловленное эмпирическими данными
       Использование линейного ограничения
     Проверка линейного ограничения
   Мультиколлинеарность
     Полная коллинеарность, её последствия и устранение
     Мультиколлинеарность и её последствия
     Обнаружение мультиколлинеарности
     Что делать в случае мультиколлинеарности?
   Фиктивные переменные
     Базовый тип качественного признака
     Ловушка при использовании фиктивных переменных
     Сезонные фиктивные переменные
     Фиктивные переменные в кусочно-непрерывных моделях
     Если групп фиктивных переменных две и более
     Взаимодействие фиктивных переменных
   Упражнения
Эконометрический анализ модели
    Информационный блок
   Спецификация модели
   Влияние отсутствия в уравнении существенных переменных
   Влияние включения в уравнение несущественных переменных
   Корреляционный анализ модели
     Корреляционный анализ системы ``показатель-факторы''
     Корреляционный анализ системы ``факторы''
   Регрессионный анализ модели
   Адекватность регрессионной модели
   Гетероскедастичность и ее устранение
     Метод взвешенных наименьших квадратов
     Тесты на гетероскедастичность
   Проблема автокорреляции
     Автокорреляция первого порядка
     Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
       Определение преобразования исходной информации
     Обнаружение автокорреляции. Тест Дарбина-Уотсона
   Оценивание модели с автокорреляцией первого порядка
     Метод Кокрана-Оркатта
     Метод Хилдрета-Лу
   Моделирование системы газоснабжения
   Упражнения
Модели с лаговыми переменными
    Информационный блок
   Лаговые переменные
   Лаги независимой переменной. Распределение Койка
   Модель частичной корректировки
   Модель адаптивных ожиданий
   Оценивание модели с лаговой зависимой переменной
   Модели с автокорреляцией s-го порядка
Приложения
    Указания для выполнения практических заданий
    Инструкция по работе с шаблоном
    Шаблоны для выполнения заданий
       Задача 1
       Пример решения задачи 1
       Задача 2
       Задача 3
    Приложения А-Г
    Приложение Д
Литература