Примеры моделей. Построение прогнозной процедуры и проблема верификации прогноза. Оценка точности прогноза. Доверительный интервал прогноза. Интерпретация параметров модели. Методы оценки доверительного интервала прогноза в моделях с детерминированными и случайными параметрами. Анализ реальных процессов с использованием коэффициентов эластичности.
3.Перечень примерных контрольных вопросов для самостоятельной работы.
· Как выглядят линейная и степенная эконометрическая модели?
· Как экономически трактуются параметры линейной модели?
· Как экономически трактуются параметры степенной модели?
· Для чего используются стандартизованные коэффициенты уравнения регрессии?
· Перечислите свойства оценок коэффициентов классической модели.
· Как проверить статистическую значимость коэффициента уравнения регрессии?
· Как проверить статистическую значимость уравнения в целом?
· Каким образом осуществляется проверка эконометрической модели на автокорреляцию остатков?
· Каким образом осуществляется проверка эконометрической модели на гомоскедастичность?
· Каковы последствия применения одношагового метода наименьших квадратов в обобщенной модели?
· Какие преобразования исходных данных нужно провести в случае обнаружения автокорреляции остатков?
· Какие преобразования исходных данных нужно провести в случае обнаружения гетероскедастичности?
· В каком случае целесообразно использовать метод главных компонент?
· Каковы недостатки метода главных компонент?
· Какие характеристики временных рядов вы знаете?
· Что такое стационарный процесс?
Как выглядит автокорреляционная функция для моделей авторегрессии, скользящего среднего и авторегрессии-скользящего среднего?
· Что собой представляет рекурсивная модель?
· Что собой представляет взаимозависимая система уравнений?
· Каковы последствия применения одношагового МНК для оценки параметров взаимозависимой системы?
Перечислите гипотезы случайного блуждания.
· Каким образом можно проверить гипотезу о переменной структуре модели?
Что собой представляют Progit-, Logit- и Tobit-модели?
· Назовите наиболее часто используемые в эконометрике нелинейные модели?
· Каким образом строится точечный прогноз результирующего показателя по эконометрической модели?
4.Примерная тематика рефератов
· Принципы построения и использования эконометрических моделей и методов в экономических исследованиях.
· Исходные предпосылки эконометричеcкого моделирования.
· Предпосылки классической регрессионной модели.
· Классический метод наименьших квадратов.
· Свойства оценок параметров модели, полученных классическим МНК.
· Процедуры отбора факторов эконометрических моделей (на примерах).
· Критерии качества эконометрических моделей (иллюстрация использования).
· Эконометрические модели с лаговыми переменными (примеры применения).
· Проблемы оценки параметров в моделях с лаговыми переменными.
· Двухшаговый МНК. Примеры использования в моделях с лаговыми переменными.
· Предпосылки использования метода главных компонент в экономических исследованиях.
· Применение метода главных компонент в моделях рыночной конъюнктуры.
· Гипотезы финансовой эконометрики.
· Модели финансовых процессов с изменяющейся вариацией (примеры использования).
· Модели временных рядов финансовых показателей с нелинейными структурами (примеры использования).
· Системы взаимозависимых уравнений как эконометрические модели (примеры использования).
· Методы оценки параметров взаимозависимых уравнений.
· Примеры использования рекурсивных и блочно-рекурсивных моделей в экономических исследованиях.
· Одношаговый и двухшаговый МНК в оценке параметров системы взаимозависимых уравнений (иллюстрация применения).
· Модели с переменной структурой: причины изменчивости и способы ее отображения в модели.
· Приемы обнаружения изменчивости структуры модели (на примерах).
· Модели с переключениями. Примеры использования.
· Модели с эволюционирующими коэффициентами (иллюстрация применения).
· Модели с дискретными зависимыми переменными. Примеры использования.
· Процедура прогнозирования на основе эконометрической модели (на примерах).
· Проблемы верификации прогноза.
· Точный и приближенный методы построения доверительных интервалов прогноза (примеры расчетов).
· Математическое обеспечение эконометрических моделей.
5.Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу
· Каков экономический смысл коэффициента линейной эконометрической модели?
· Что показывает коэффициент эластичности?
· Что показывает стандартизованный коэффициент уравнения регрессии?
· Перечислите предпосылки классического уравнения регрессии.
· Что такое “несмещенная оценка коэффициента уравнения регрессии”?
· Что такое “эффективная оценка коэффициента уравнения регрессии”?
· Что такое “состоятельная оценка коэффициента уравнения регрессии”?
· Для чего в эконометрике используется критерий Стьюдента?
· Что такое “статистически значимый коэффициент уравнения регрессии”?
· Что показывает критерий Фишера?
· Для чего в эконометрике используется критерий Дарбина-Уотсона?
· Что показывает коэффициент детерминации?
· В каких случаях целесообразно применять обобщенный метод наименьших квадратов?
· Какое преобразование исходных данных нужно провести в случае обнаружения авторегрессии первого порядка у возмущающих переменных?
· Какой критерий применяется для диагностики на гетероскедастичность (непостоянство дисперсии)?
· Какая предпосылка классической регрессионной модели нарушается у модели с лаговыми переменными?
· Каковы последствия включения в модель лаговых переменных?
· Что представляют собой главные компоненты?
· Что показывает первая главная компонента?
· Что представляют собой коэффициенты при факторах в выражениях главных компонент?
· Какой метод целесообразно применять для оценки коэффициентов модели с главными компонентами?
· Каковы недостатки метода главных компонент?
· Какой вид имеет уравнение авторегрессии первого порядка?
· Какой вид имеет уравнение скользящего среднего?
· Какой вид имеет уравнение авторегрессии-скользящего среднего?
· Что такое “стационарная модель”?
· Перечислите гипотезы финансовой эконометрики.
· Что собой представляют модели финансовых процессов с изменяющейся вариацией.
· Модели временных рядов финансовых показателей с нелинейными структурами.
· Что представляет собой рекурсивная модель?
· Что показывает коэффициент структурной формы системы взаимозависимых уравнений?
· Что показывает коэффициент прогнозной формы системы взаимозависимых уравнений?
· Что представляют собой “модели с переменной структурой”?
· Перечислите типы моделей с переменной структурой.
· Что собой представляют модели с переключениями?
· Что собой представляют модели с эволюционирующими коэффициентами.
· Каким методом можно оценить параметры модели с переменной структурой?
· Особенности оценки параметров нелинейной модели по мето-
ду Гаусса-Зайделя.
· Градиентные методы оценки параметров нелинейной модели и представления целевой функции.
· Как определяется доверительный интервал прогноза?
III. Распределение часов курса по темам и видам работ
| Количество часов | ||||
| № | Тема | Лекции | практиче-ские | Всего |
| I.Проблемы обоснования эконометрической модели. Основные виды эконометрических моделей Методы отбора факторов Качественные характеристики и критерии сопоставления эконометрических моделей | - | |||
| II.Методы оценки параметров линейных эконометрических моделей. | ||||
| Процедура оценивания по МНК Определение параметров однофакторной и двухфакторной линейных эконометрических моделей Метод максимального правдоподобия | - - | |||
| Метод моментов | - | |||
| Критерии адекватности эконометрической модели | ||||
| III.Методы оценки коэффициентов эконометрической модели при коррелирующих или нестационарных ошибках. Обобщенный МНК | ||||
| Модели с коррелирующими ошибками Эконометрические модели с гетероскедастичными ошибками | ||||
| IY.Модели с коррелирующими факторами. Рекурентные методы оценки параметров эконометрической модели Метод главных компонент Модели с лаговыми независимыми переменными | - - | |||
| Y.Модели с лаговыми зависимыми переменными. Проблемы построения модели с лаговыми зависимыми переменными | - | |||
| Методы оценки коэффициентов эконометрической модели, содержащей лаговые зависимые переменные | - | |||
| YI.Линейные модели временных рядов. | ||||
| Стационарные временные ряды Модели авторегрессии Модели скользящего среднего | ||||
| Модели авторегрессии-сколь-зящего среднего Идентификация моделей авторегрессии-скользящего среднего Переход от стационарных моделей к нестационарным. | - | |||
| YII.Модели финансовой эконометрики. Объекты финансовой эконометрики | - | |||
| Гипотезы финансовой эконометрики Модели финансовых процессов с изменяющейся вариацией. Модели временных рядов финансовых показателей с нелинейными структурами. | - - | |||
| YIII.Системы взаимозависимых эконометрических моделей. Проблемы идентификации Ограничения на структурные переменные | - | |||
| Ограничения на дисперсии и ковариации Рекурсивные системы | - - | |||
| IX.Модели с переменной структурой. | ||||
| Причины изменчивости структуры модели и способы ее отображения в уравнении регрессии. Проблемы идентификации моделей с переменной структурой. | - | |||
| Типы моделей с переменной структурой. | ||||
| X.Модели с дискретными зависимыми переменными. Проблемы построения моделей. Probit-, Logit- и Tobit-модели. | - - | |||
| XI. Методы оценки параметров нелинейных моделей Причины нелинеаризуемости моделей Проблемы идентификации нелинейных моделей | - | |||
| XII.Использование эконометрических моделей в прогнозировании и анализе социально-экономических процессов | ||||
| Проблемы верификации прогноза Точечный и интервальный прогнозы | - | |||
| Итого |
IY.Форма итогового контроля — экзамен.
Y.Учебно-методическое обеспечение курса.
1.Рекомендуемая литература (основная)
* Айвазян С.А., Мхитарян В.С.Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.
* Доугерти К. Введение в эконометрику. Учебник для вузов.М.:Инфра - М., 1999. 402 с.
* Магнус Я.Р. Эконометрика: Начальный курс. Учебное пособие для вузов.М.: Дело, 1998.
2.Рекомендуемая литература (дополнительная)
* Грубер Й. Эконометрия 1: Введение во множественную регрессию и эконометрию. Б.м.: Б.и., 1993. Ч.1,2,3.
* Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. 350 с.
* Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. М.:Финансы и статистика,1987-88. 366 с., 351 с.
* Тихомиров Н.П., Попов В.А. Методы социально-экономического прогнозирования. М.: ВЗПИ, 1993. 228 с.
3.Перечень обучающих и контролирующих компьютерных программ.
Электронная таблица Excel, программы Regre, Trend.