Выдержка из текста работы
ЭКОНОМЕТРИКА
СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ И ТЕМ ДИСЦИСПЛИНЫ
Введение в эконометрику.
Эконометрика и ее место в ряду математико-статистических и экономических дисциплин. Задачи экономического анализа, решаемые на основе эконометрики.
Эконометрическая модель и основные понятия эконометрического моделирования (исходная информация: априорная и статистическая; переменные эконометрической модели: экзогенные, эндогенные, предопределенные). Типы эконометрических моделей.
Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования (постановочный, априорный, параметризация, информационный, идентификация, верификация модели).
Математико-статистический инструментарий эконометрики.
Тема 1. Линейная модель множественной регрессии.
Основные понятия и определения регрессионного анализа (результирующие и объясняющие переменные, уравнение регрессионной связи, измерение тесноты статистической связи).
Основные задачи прикладного регрессионного анализа.
Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР).
Методы оценивания параметров КЛММР. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок. Построение доверительного интервала для оценок параметров КЛММР.
Оценка качества модели регрессии (оценка адекватности и надежности модели).
Мультиколлинеарность и отбор наиболее существенных объясняющих переменных в КЛММР.
Точечный и интервальный прогноз, основанный на КЛММР.
Обобщенная линейная модель множественной регрессии (ОЛММР) и обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).
ОЛММР с гетероскедастичными остатками.
ОЛММР с автокоррелированными остатками.
Линейные регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
Тема 2. Нелинейные модели регрессии.
Нелинейные регрессии, нелинейные по объясняющим переменным, но линейные по параметрам. Их линеаризация.
Нелинейные регрессии, нелинейные по параметрам (внутренне линейные). Их линеаризация.
Нелинейные регрессии, нелинейные по параметрам (внутренне нелинейные). Оценивание параметров — нелинейный метод наименьших квадратов.
Оценка качества модели. Построение доверительного интервала прогноза.
Анализ эластичностей с использованием моделей регрессии.
Тема 3. Системы линейных одновременных уравнений.
Эконометрические модели: общая характеристика. Виды систем эконометрических уравнений: независимые системы, рекурсивные системы, системы одновременных (совместных) уравнений.
Структурная и приведенная формы эконометрической модели.
Условия идентифицируемости уравнений системы.
Идентификации систем одновременных уравнений (косвенный метод наименьших квадратов, двухшаговый метод наименьших квадратов оценивания структурных параметров отдельного уравнения, трехшаговый метод наименьших квадратов одновременной оценки всех параметров системы).
Тема 4. Временные ряды в эконометрических исследованиях.
Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Основные задачи и этапы анализа временных рядов.
Выявление структуры временного ряда и методы его сглаживания.
Стационарные временные ряды и их основные характеристики (автокорреляционная функция, частная автокорреляционная функция).
Модели стационарных временных рядов и их идентификация (модели авторегрессии порядка p, модели скользящего среднего порядкаq, авторегрессионные модели со скользящим средним).
Модели нестационарных временных рядов и их идентификация (модель авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего, модели рядов, содержащих сезонную составляющую).
