Эконометрика
Краткий конспект лекций
Аннотация: Целью дисциплины «Эконометрика» является обучение студентов теоретическим основам эконометрической методологии и практическим навыкам применения эконометрических методов для исследования экономических закономерностей и взаимосвязей между экономическими переменными. Данный курс включен в раздел Б3.Б3. ОПД.Ф.З профессионального цикла дисциплин и относится к базовой части. Изучению дисциплины «Эконометрика» предшествует освоение следующих дисциплин: «Математический анализ», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Линейная алгебра», «Микроэкономика», «Макроэкономика», «Статистика». В круг основных задач дисциплины «Эконометрика» входят: получение теоретических знаний об эконометрических методах эмпирического анализа экономических процессов с целью имитации альтернативных сценариев развития анализируемой системы; формирование умения выбирать необходимые инструменты эконометрического анализа для обоснования управленческих решений; обучение практическим навыкам использования эконометрических подходов к моделированию социально–экономических процессов и содержательного обоснования полученных результатов для принятия управленческих решений. Подготовленный материал можно изучать самостоятельно, выполняя предлагаемые задания и проводя самоконтроль усвоения материала с помощью вопросов для самоконтроля.
Темы: Тема 1. Эконометрика как научная дисциплина. Тема 2. Основные понятия теории вероятностей и статистики, применяемые в эконометрике. Тема 3. Линейная модель парной регрессии и метод наименьших квадратов. Тема 4. Экономическая и статистическая интерпретация линейной модели парной регрессии. Тема 5. Линейная модель множественной регрессии, оценка ее параметров. Тема 6. Оценка качества модели множественной регрессии. Тема 7. Мультиколлинеарность. Тема 8. Гетероскедастичность. Тема 9. Автокорреляция. Тема 10. Фиктивные переменные в регрессионных моделях. Тема 11. Нелинейные регрессии и их линеаризация. Тема 12. Модели с дискретной зависимой переменной. Тема 13. Модели панельных данных. Тема 14. Ошибки спецификации. Тема 15. Модели одномерных временных рядов. Тема 16. Адаптивные модели временных рядов. Тема 17. Модели стационарных и нестационарных временных рядов. Тема 18. Модели с лаговыми переменными. Тема 19. Понятие о системах эконометрических уравнений. Тема 20. Методы оценки систем одновременных уравнений.
Ключевые слова: метод наименьших квадратов, линейная модель регрессии, гетероскедастичность, автокорреляция, динамические модели, система взаимозависимых уравнений, косвенный метод наименьших квадратов.
Оглавление
| 1. Тема 1. Эконометрика как научная дисциплина…………………… | |
| 1.1. Цели, предмет, задачи эконометрики…………………………………. | |
| 1.2. Инструментарий эконометрики. Типы моделей и переменных……… | |
| 1.3. Этапы эконометрического моделирования……………………………. | |
| 2. Тема 2. Основные понятия теории вероятностей и статистики, применяемые в эконометрике …………………………………………… | |
| 2.1. Основные понятия теории вероятностей. Нормальное распределение и связанные с ним χ2 - распределение, распределение Стьюдента и Фишера……………………………………………………………………… | |
| 2.2. Генеральная совокупность и выборка. Свойства статистических оценок………………………………………………………………………. | |
| 2.3. Статистические выводы и проверка гипотез……………………….. | |
| 3. Тема 3. Линейная модель парной регрессии и метод наименьших квадратов (МНК)…………………………………………………………. | |
| 3.1. Спецификация линейной модели парной регрессии…………………. | |
| 3.2. Метод наименьших квадратов (МНК) – идентификация линейной модели парной регрессии………………………………………………….. | |
| 3.3. Предпосылки МНК и свойства МНК-оценок…………………………. | |
| 4. Тема 4. Экономическая и статистическая интерпретация линейной модели парной регрессии…………………………………………… | |
| 4.1. Экономическая интерпретация параметров модели……………….. | |
| 4.2. Коэффициенты корреляции и детерминации в линейной модели парной регрессии………………………………………………………….. | |
| 4.3. Проверка качества модели линейной парной регрессии (верификация модели)……………………………………………………… | |
| 4.4. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии……….. | |
| 5. Тема 5. Линейная модель множественной регрессии, оценка ее параметров…………………………………………………………………… | |
| 5.1. Линейная модель множественной регрессии. Эмпирическая форма записи. ………………………………………………………………………. | |
| 5.2.Оценка параметров модели с помощью МНК……………………….. | |
| 6.Тема 6. Оценка качества модели множественной регрессии……… | |
| 6.1. Показатели качества множественной регрессии: индекс множественной корреляции и коэффициент детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации…………………………………………………… | |
| 6.2. Оценка значимости уравнения в целом и каждого параметра в отдельности…………………………………………………………………….. | |
| 6.3. Сравнение двух регрессий при включении и при исключении отдельных наборов переменных. Частные F-критерии…………………….. | |
| 7.Тема 7. Мультиколлинеарность………………………………………… | |
| 7.1. Понятие мультиколлинеарности, ее причины и последствия………. | |
| 7.2. Обнаружение мультиколлинеарности и способы ее устранения или снижения…………………………………………………………………….. | |
| 8. Тема 8. Гетероскедастичность. ………………………………………. | |
| 8.1.Понятие и последствия гетероскедастичности…………………. | |
| 8.2. Методы обнаружения гетероскедастичности………………………… | |
| 8.3. Коррекция на гетероскедастичность…………………………………. | |
| 9. Тема 9. Автокорреляция………………………………………………. | |
| 9.1. Понятие и последствия автокорреляции……………………………… | |
| 9.2. Обнаружение автокорреляции………………………………………… | |
| 9.3. Коррекция на автокорреляцию………………………………………. | |
| 10. Тема 10. Фиктивные переменные в регрессионных моделях…… | |
| 10.1.Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)………………………………………………………………………. | |
| 10.2. Правило использования фиктивных переменных………………….. | |
| 10.3. ANOVA–модели и ANCOVA–модели. Тест Чоу на наличие структурной перестройки………………………………………………………… | |
| 11. Тема 11. Нелинейные регрессии и их линеаризация…………….. | |
| 11.1. Классы и виды нелинейных регрессий…………………………….. | |
| 11.2. Линеаризация нелинейных моделей. Выбор формы модели……. | |
| 11.3. Индекс корреляции. Подбор линеаризующего преобразования (подход Бокса-Кокса)………………………………………………………. | |
| 12. Тема 12. Модели с дискретной зависимой переменной………….. | |
| 12.1. Модели бинарного выбора………………………………………….. | |
| 12.2. Оценивание параметров моделей бинарного выбора……………. | |
| 12.3. Модели множественного выбора с упорядоченными альтернативами…………………………………………………………………………….. | |
| 12.4. Модели множественного выбора с неупорядоченными альтернативами…………………………………………………………………………. | |
| 13. Тема 13. Модели панельных данных……………………………… | |
| 13.1. Основные понятия и характеристики панельных данных………… | |
| 13.2. Модель сквозной регрессии и модель регрессии со случайным индивидуальным эффектом. Оценивание модели со случайным индивидуальным эффектом……………………………………………………………. | |
| 14. Тема 14. Ошибки спецификации……………………………………. | |
| 14.1. Спецификация регрессионной модели……………………………… | |
| 14.2. Исключение существенных переменных и включение несущественных переменных…………………………………………………………….. | |
| 14.3. Замещающие переменные в регрессионных моделях……………….. | |
| 15. Тема 15. Модели одномерных временных рядов………………….. | |
| 15.1. Понятие временного ряда и его основные компоненты………….. | |
| 15.2. Построение аддитивной модели…………………………………….. | |
| 15.3. Построение мультипликативной модели…………………………… | |
| 16. Тема 16. Адаптивные модели временных рядов…………………. | |
| 16.1. Адаптация в моделях временных рядов. Построение адаптивных моделей линейного роста………………………………………………….. | |
| 16.2. Адаптивные модели с учетом аддитивных и мультипликативных сезонных составляющих……………………………………………………. | |
| 16.3. Процедуры подбора параметров адаптивных моделей временных рядов…………………………………………………………………………. | |
| 17. Тема 17. Модели стационарных и нестационарных временных рядов……………………………………………………………………….. | |
| 17.1. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация……………………………………………………………… | |
| 17.2. Модель авторегрессии–скользящего среднего (модель ARMA)… | |
| 17.3. Авторегрессионная модель проинтегрированного скользящего среднего (модель ARIMA)………………………………………………… | |
| 18. Тема 18. Модели с лаговыми переменными………………………… | |
| 18.1. Статические и динамические модели……………………………….. | |
| 18.2. Модели с распределенным лагом…………………………………… | |
| 18.3. Модель частичной корректировки и модель адаптивных ожиданий. | |
| 19. Тема 19. Понятие о системах эконометрических уравнений…… | |
| 19.1. Понятие о системах уравнений. Системы независимых уравнений и системы взаимозависимых уравнений……………………………………. | |
| 19.2. Структурная и приведенная формы модели………………………. | |
| 19.3. Идентификация модели…………………………………………....... | |
| 20. Тема 20. Методы оценки систем одновременных уравнений….. | |
| 20.1. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый МНК…………………… | |
| 20.2. Применение систем уравнений для построения макроэкономических моделей и моделей спроса – предложения………………………….. | |
| Глоссарий…………………………………………………………………….. | |
| Перечень информационных ресурсов…………………………………… | |
| Вопросы и задания для экзамена………………………………………. |
Лекция 1
Тема 1. Эконометрика как научная дисциплина
Аннотация. Данная тема раскрывает основные понятия эконометрики.
Ключевые слова. Модели, переменные, типы данных, этапы моделирования.