Рабочая программа учебной дисциплины ф тпу 1- 21/01 «утверждаю»

Вид материалаРабочая программа

Содержание


Аудиторая работа 108
М.С. Рябова
Задачи изложения и изучения дисциплины
Содержание теоретического раздела
II. Измерения в эконометрике (2 часа)
III. Модели в экономике. (2 часа)
IV. Линейная парная регрессия. Оценивание параметров. (6 часов)
V. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. (2 часа)
VI. Множественная регрессия. (6 часа)
VII. Различные аспекты множественной регрессии (4 часа)
VIII. Прогнозирование в регрессионных моделях. (4 часа)
IX. Моделирование одномерных временных рядов (2 часа)
X. Системы эконометрических уравнений (4 часа)
I. Теория вероятностей и математическая статистика. (4 часа)
II. Парная регрессия (4 часа)
III. Множественная регрессия. (4 часа)
IV. Моделирование одномерных временных рядов (2 часа)
Календарный план
Тема лабораторной работы
Допуск к зачёту Учебно-методическое обеспечение дисциплины
...
Полное содержание
Подобный материал:

Рабочая программа учебной

дисциплины





Ф ТПУ 7.1- 21/01







«УТВЕРЖДАЮ»

Директор НФ ТПУ


В.И. Лебедев


«___»__________20 г.


ЭКОНОМЕТРИКА


Рабочая программа для студентов, обучающихся по направлению

080100 «Экономика»

Новокузнецкий филиал Томского политехнического университета

Обеспечивающая кафедра социально-гуманитарных дисциплин (СГД)


Курс 2 Семестр _4

Учебный план набора 2010 года


Распределение учебного времени


Лекции, часов 36

Практические занятия, часов 36

Лабораторные занятия 36

^ АУДИТОРАЯ РАБОТА 108

Самостоятельная работа, часов 54

ВСЕГО ЧАСОВ 162

Форма контроля экзамен


2010 г.
  1. Рабочая программа составлена на основе ГОС ВПО по направлению

080100 «Экономика»


РАССМОТРЕНА и ОДОБРЕНА на заседаниях обеспечивающий кафедры

СГД НФ ТПУ ________________ протокол № ___


2. Разработчики

Доц. Кафедры СГД НФ ТПУ ^ М.С. Рябова


Зав. обеспечивающей кафедрой СГД Г.В. Чиконина


СООТВЕТСТВУЕТ действующему учебному плану.


Зав. выпускающей кафедрой экономики В.И. Лившиц

Аннотация

ЭКОНОМЕТРИКА


080100

Кафедра СГД НФ ТПУ

Доц. кафедры СГД НФ ТПУ М.С. Рябова


Цель: Основной целью дисциплины является стимулирование исследований, которые направлены на объединение теоретико- количественного и эмпирико- количественного подходов к экономическим проблемам, и которые проникнуты конструктивными и строгими рассуждениями того рода, которые преобладают в естественных науках. Задачи: - научиться строить экономические модели и оценивать их параметры; - научиться проверять гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи; - освоить методы корреляционного, дисперсионного, регрессионного, последовательного, факторного анализа, применяемых для построения различных эконометрических моделей; - научиться использовать результат

Содержание: Предмет эконометрики. Линейная парная регрессия. Оценивание параметров. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Множественная регрессия. Различные аспекты множественной регрессии Прогнозирование в регрессионных моделях. Моделирование одномерных временных рядов.

Рабочая программа составлена в соответствии с государственными образовательными стандартами и образовательным стандартом Томского политехнического университета, утвержденными Советом университета от 13.03.2001 г. Структура и оформление программы соответствует стандарту ТПУ “СТП ТПУ 2. 0. 01-99”.

Курс 2 (7 семестр – экзамен )

Всего 170 ч., в т.ч.: ЛК – 34 ч., ПР – 34 ч., ЛР – 34 ч.,СР – 68 ч.


Цели и задачи преподавания дисциплины

«Эконометрика»


Цели дисциплины:

Современный научный сотрудник или инженер, в достаточной мере, должен уметь строить экономические модели и оценивать их параметры; - научиться проверять гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи; - освоить методы корреляционного, дисперсионного, регрессионного, последовательного, факторного анализа, применяемых для построения различных эконометрических моделей; - научиться использовать результаты моделирования.

Студент, изучив дисциплину «Эконометрика», должен:

иметь представление:
  • об эконометрике, как о науке, использующей теорию вероятностей м мат.статистику для построения эконометрических моделей,
  • о шкалах экономических измерений,
  • о методах отбора параметров для построения эконометрической модели;

знать и уметь использовать:
  • основные типы эконометрических моделей, методы их построения.
  • оценки качества моделей и параметров регрессии;
  • полученные регрессионные уравнения для анализа и прогноза.

Иметь опыт:
  • построения моделей на основании реальных статистических данных,
  • использования современных эконометрических пакетов для решения .эконометрических задач

Задачи дисциплины:


После изучения дисциплины «Эконометрика», студент должен
  • Знать:
    • место дисциплины «Эконометрика» среди других, изучаемых студентом дисциплин таких, как математическая статистика и экономические модели, её значение при изучении последующих курсов;
    • типы эконометрических моделей..
    • методы оценивания параметров.
    • нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
    • различные аспекты множественной регрессии
    • особенности прогнозирования в регрессионных моделях.
    • возможности моделирования одномерных временных рядов.
    • особенности панельные данных.



    • Уметь:
    • строить эконометрические модели на основе имеющихся статистических данных
    • оценивать адекватность модели
    • оценивать рассчитанные параметры модели
    • использовать построенные модели для экономического анализа и прогноза.



  • Иметь представление:
    • об эконометрике, ее возможностях и ограничениях;
    • о матричных операциях, которые используются при решении уравнений множественной регрессии;
    • об ограничениях, которые накладываются на имеющиеся статистические данные;
    • о причинах, которые могут привести к невозможности построения адекватной модели (мультиколлинеарность, гетероскедастичность дисперсии ошибок и т.д.);
    • о методах преобразования исходных данных к виду, позволяющему использовать стандартные методы построения моделей (ОМНК и др.)


^ Задачи изложения и изучения дисциплины

Для достижения целей, поставленных при изучении дисциплины, используется набор методических средств:
  • лекции в аудиториях, оснащенных техническими средствами (компьютер, проектор);
  • практические занятия с опросом студентов и закреплением теоретического материала, решением задач;
  • работа с учебниками в библиотеке по изучению разделов дисциплины, вынесенных на самостоятельное изучение
  • индивидуальные и групповые консультации по теоретическим и практически вопросам курса;

Проверка приобретенных знаний, навыков и умений осуществляется посредством опроса студентов, текущих тестовых испытаний и сдачи экзамена.

Содержание теоретической части дисциплины

^ Содержание теоретического раздела

I. Предмет эконометрики (2 часа)

Определение эконометрики. История возникновения эконометрики. Значение эконометрики для экономической теории и практики.(знать)

^ II. Измерения в эконометрике (2 часа)

Этапы эконометрического исследования. Типы данных в эконометрическом исследовании. Типы шкал, по которым производятся измерения в эконометрике. Специфика экономических измерений (иметь представление).

^ III. Модели в экономике. (2 часа)

Эконометрические модели. Понятие эконометрической модели (иметь представление). Основные типы эконометрических моделей. (знать). Роль моделей в экономической теории и принятии решений.

^ IV. Линейная парная регрессия. Оценивание параметров. (6 часов)

Метод наименьших квадратов. Уравнения в отклонениях. Линейная регрессионная модель с двумя переменными. Средняя ошибка аппроксимации. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Соответствие модели выборочным данным. Коэффициент детерминации R2.. Использование статистик для определения значимости оценок параметров (уравнения регрессии). Проверка гипотезы о значимости параметров регрессии с помощью критерия Стьюдента. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии (знать и иметь опыт использования).

^ V. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. (2 часа)

Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам.(знать)

^ VI. Множественная регрессия. (6 часа)

Спецификация модели. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Множественная линейная регрессия: основные понятия. Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов. (знать и иметь опыт использования). Предпосылки метода наименьших квадратов. Гомоскедастичность и гетероскедастичность дисперсии остатков (знать).

^ VII. Различные аспекты множественной регрессии (4 часа)

Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные. Множественная корреляция. Частная корреляция (знать). Обобщенный метод наименьших квадратов (знать и иметь опыт использования)..


^ VIII. Прогнозирование в регрессионных моделях. (4 часа)

Безусловное прогнозирование. Условное прогнозирование. Прогнозирование при наличии ошибок (иметь представление).

^ IX. Моделирование одномерных временных рядов (2 часа)

Основные элементы временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Моделирование тенденции временного ряда. Моделирование сезонных и циклических колебаний (знать и иметь опыт использования)..

^ X. Системы эконометрических уравнений (4 часа)

Понятие о системах эконометрических уравнений. Проблема идентификации  модели. Методы оценки параметров одновременных уравнений


Содержание практического раздела

^ I. Теория вероятностей и математическая статистика. (4 часа)

Основные понятия теории вероятностей и математической статистики.

Методы вычисления статистик одномерных и двумерных распределений. Измерения в экономике. Шкалы измерений.

^ II. Парная регрессия (4 часа)

Парная линейная регрессия. Оценка уравнения в целом. Оценивание параметров регрессии. Проверка статистических гипотез. Выбор оптимальных решений.

^ III. Множественная регрессия. (4 часа)

Спецификация модели. Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов. Подбор оптимальных параметров для максимизации дохода. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.

^ IV. Моделирование одномерных временных рядов (2 часа)

Моделирование тенденции временного ряда. Моделирование сезонных и циклических колебаний.

III. Нелинейная регрессия.(2 часа)

Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам. Приведение их к линейному виду.
^

Календарный план


Содержание практических и лабораторных занятий по дисциплине

«Эконометрика»


занятия

Тема практического занятия

Домашняя и самостоятельная работа

С/Р

час

1


Основные понятия теории вероятностей и математической статистики.

Работа с конспектом, обязательной и дополнительной литературой. Посещение библиотеки.

Повторение теоретического материала по теме.

2



2

Способы представления и обработки экономических данных; ряды, таблицы. Измерения в экономике. Шкалы измерений.

Работа с конспектом, обязательной и дополнительной литературой. Выполнение ИДЗ по подбору экономических параметров, измеряемых по различным шкалам.


2


3

Методы вычисления статистик одномерных и двумерных распределений. Линейный характер связи между двумя экономическими факторами.

Выполнение ИДЗ по расчету статистик, работа с конспектом, обязательной и дополнительной литературой. Решение задач.


2



4

Линейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов. Уравнения в отклонениях.. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Соответствие модели выборочным данным. Коэффициент детерминации R2.. Использование статистик для определения значимости оценок параметров (уравнения регрессии). Проверка гипотезы о значимости параметров регрессии с помощью критерия Стьюдента

Работа с конспектом, обязательной и дополнительной литературой. Выполнение ИДЗ по оценке параметров регрессии и их значимости. Решение задач.

10

5

Нелинейная регрессия. Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Приведение их к линейному виду.

Работа с конспектом, и литературой. Выполнение ИДЗ по приведению нелинейных уравнений к линейному виду..

2

6

Множественная регрессия. Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов. Подбор оптимальных параметров для максимизации дохода. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.



Работа с конспектом, и литературой. Выполнение ИДЗ по оценке параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов. Подбор оптимальных параметров для максимизации результативного признака. Решение задач.

10







^ Тема лабораторной работы







1

Вычисление основных характеристик и оценка параметров в математической статистике. Использование функций из категории «Статистические» (Excel)

Написание отчета по лабораторной работе. Анализ результатов.

2

2

Способы представления и обработки экономических данных; ряды, таблицы. Аппроксимация данных , вычисление ошибок аппроксимации. (Excel)

Написание отчета по лабораторной работе. Анализ результатов.

2

3

Парная линейная регрессия

Написание отчета по лабораторной работе.

2

4

Применение «Excel» при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии.

Написание отчета по лабораторной работе. Анализ результатов.

2

5

Применение «Excel» при построении и анализе линейной модели множественной регрессии.

Написание отчета по лабораторной работе. Анализ результатов.

4

6

Исследование с помощью пакета «Excel» различных аспектов множественной регрессии. Оценивание значимости параметров. Исследование мультиколлинеарности регрессоров.

Написание отчета по лабораторной работе. Анализ результатов.

4

7

Исследование с помощью пакета «Excel» различных аспектов множественной регрессии. Использование фиктивных переменных. Временные ряды.

Написание отчета по лабораторной работе. Анализ результатов.

4

8

Исследование статистических данных по рынку недвижимости с помощью пакета «Excel».

Написание отчета по лабораторной работе. Анализ результатов. Выводы.

4




Подготовка к экзамену

Работа с конспектом, обязательной и дополнительной литературой. Посещение библиотеки. Решение задач.


18


Итого, время на самостоятельную работу студентов: выполнение ИДЗ, работу с основной и дополнительной литературой, написание отчетов и подготовку к экзамену



64



Текущий и итоговый контроль результатов изучения дисциплины

Целью текущего контроля знаний студентов является проверка ритмичности работы студентов, оценка усвоения теоретического, практического материала и приобретенных знаний, умений и навыков.

Текущий контроль обеспечивается:
  • опросом студентов на практических занятиях;
  • отчетностью студентов по результатам выполнения ИДЗ, самостоятельной работы в соответствии с программой дисциплины, защитой отчетов по лабораторным работам, отображенной в рейтинг–плане;
  • тестированием студентов в компьютерном классе с помощью специальной тестовой программы (3 тестирования за семестр);
  • ежемесячной аттестацией студентов по результатам их работы на лекционных и практических занятий, выполнения и защиты ИДЗ, опроса на практических занятиях, выполнения лабораторных работ и защиты отчетов, с учетом результатов тестирования.

По дисциплине составлен рейтинг–план, в соответствии с которым результаты текущей аттестации подаются в учебную часть.

По дисциплине разработаны 25 билетов для итогового экзамена (в каждом билете 2 теоретических вопроса и задача. Образцы контролирующих материалов прилагаются.

РЕЙТИНГ-ПЛАН




темы

Час

Ауд\сам

отчётность

баллы

итоговый контроль

(баллы)

1

Предмет эконометрики. Измерения в экономике. Эконометирческие модели

16/6

1.отчеты по лаб. работам

2.самостоятельная работа ИДЗ-1

3.тесты 1

60


40


100

200

2

Парная регрессия

16/10

1.отчеты по лаб. работам

2.самостоятельная работа ИДЗ-2

3.тесты-2

60


50


100

210

3

Множественная регрессия

32/30

1.отчеты по лаб. работам

2.самостоятельная работа ИДЗ-3

3.тесты-3

80


50


100

230




ИТОГО




640

4

Итоговый экзамен

/18

экзамен

160







ВСЕГО

64/64=128




160+640=800



^

Допуск к зачёту

Учебно-методическое обеспечение дисциплины


Основная литература

1. Магнус Я.Р. Эконометрика. Начальный курс. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. - М.: Дело, 2004.

2. Айвазян С.А.. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. / С.А . Айвазян., В.С. Мхитарян - М.: ЮНИТИ, 1998.

3. Джонстон Дж. Эконометрические методы. / - М.: Статистика, 1980.

4. Эконометрика Учебное пособие /И.И. Елисеева. С.В. Курышева, Д.М. Гордиенко и др. - М.: Финансы и статистика, 2001.

5. Долматова О.Г. Эконометрика. Начальный курс. / О.Г.Долматова. – Томск, ТПУ, 2006.

6. Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: ИНФРА-М, 1997.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983.


Дополнительная литература

  1. Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ. Книга 1. / Н.Дрейпер, Г.Смит. М., - Финансы и статистика, 1986.
  2. Лизер С.. Эконометрические методы и задачи. / - М., Статистика, 1971.
  3. Поллард Дж.. Справочник по вычислительным методам статистики./ - М., Финансы и статистика, 1882.



стр.