х 1 - МГТУ

1
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Майкопский государственный технологический университет»
Факультет ______Информационных систем в экономике и юриспруденции__
Кафедра ____Прикладной информатики и информационных систем______
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
______________О.В. Иванова
«_____»__________ 201____г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по дисциплине
ЕН.Ф.04 Эконометрика
по специальности _________080105 Финансы и кредит __________________
Факультет _______________Финансово-экономический__________________
Форма обучения _____________очная, заочная_________________________
Майкоп
2
Рабочая программа составлена на основе ГОС ВПО и учебного плана МГТУ
по специальности 080105 Финансы и кредит
Составитель рабочей программы:
доцент, доцент, кандидат экономических наук
__________
Воитлева З. А.
(подпись)
(Ф.И.О.)
(должность, ученое звание, степень)
Рабочая программа утверждена на заседании кафедры
прикладной информатики и информационных систем ____________________
(наименование кафедры)
Заведующий кафедрой
«____»________201_г.
_____________
(подпись)
Чундышко В. Ю.
(Ф.И.О.)
Одобрено научно-методической комиссией факультета
(где осуществляется обучение)
«____»________201_г.
Председатель
научно-методической
комиссии факультета
(где осуществляется обучение)
_____________
Декан факультета
(где осуществляется обучение)
«____»________201_г.
СОГЛАСОВАНО:
Начальник УМУ
«____»________201_г.
Ешугова С. К.
(подпись)
(Ф.И.О.)
_____________
Ешугова С. К.
(подпись)
(Ф.И.О.)
____________
Бушманова Н. В.
(подпись)
Зав. выпускающей кафедрой
по направлению (специальности)
____________
(подпись)
(Ф.И.О.)
Пригода Л. В.
(Ф.И.О.)
3
1. Цели и задачи учебной дисциплины, ее место в учебном процессе
1.1. Цели и задачи освоения дисциплины
Целью изучения дисциплины «Эконометрика» является, прежде всего,
овладение студентами навыками построения эконометрических моделей,
которые можно использовать для описания, анализа и прогнозирования
реальных экономических процессов.
Предмет курса: парная регрессия и корреляция, множественная
регрессия и корреляция, одномерные временные ряды, системы
эконометрических уравнений, динамические эконометрические модели.
Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие
задачи:
- оценить место и роль эконометрики в современной экономике;
- ознакомиться с содержанием, историей возникновения и развития
науки, а также ее задачами, принципами и основными категориями;
- изучить методы эконометрики;
- исследовать области применения эконометрики;
- приобрести навыки построения эконометрических моделей и
использования их для описания, анализа и прогнозирования реальных
экономических процессов.
1.2. Краткая характеристика дисциплины,
ее место в учебном процессе
Дисциплина
«Эконометрика»
является
дисциплиной
естественнонаучного цикла государственного образовательного стандарта
высшего профессионального образования по специальности «Финансы и
кредит».
Освоение понятий эконометрики расширяет кругозор студента.
В настоящее время в любой области экономики требуются
специалисты, способные применять современные методы работы, знакомые с
достижениями мировой экономической мысли. Большинство новых методов
основано на эконометрических моделях, концепциях, приемах. Кроме того,
экономистам часто приходится работать в условиях недостатка исходных
данных, а анализ такой информации проводится с использованием
специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики.
Некоторые методы, используемые в эконометрике, заимствованы из
статистики. Кроме этого, развитие эконометрики тесно связано с изучением
микро- и макроэкономики, поскольку эконометрический подход
используется как на микроуровне, так и на макроуровне.
1.3. Связь с предшествующими дисциплинами
Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного
подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате
взаимодействия и объединения трех компонент: экономической теории,
статистических и математических методов. Впоследствии к ним
4
присоединилось развитие вычислительной техники как условие развития
эконометрики.
Таким образом, дисциплина «Эконометрика» непосредственно связана
с такими дисциплинами, входящими в учебный план и предшествующими ее
изучению, как «Математика», «Экономическая теория», «Информационные
системы в экономике», «Статистика».
Такая дисциплина как «Экономическая теория» (разделы: общая
экономическая теория; микроэкономика; макроэкономика) знакомит
студентов с основными экономическими понятиями, раскрывает и
обосновывает связи и соотношения между экономическими явлениями и
процессами.
Дисциплина «Математика» также обеспечивает успешное изучение
данного курса. Можно выделить следующие разделы дисциплины
«Математика», на которые опирается изложение и изучение курса: линейная
алгебра с элементами аналитической геометрии, математический анализ и
дифференциальные уравнения, теория вероятностей и математическая
статистика, экономико-математические методы.
Можно выделить следующие темы дисциплины «Информационные
системы в экономике»: информация и информационные процессы в
организационно-экономической сфере; технология и методы обработки
экономической информации; роль и место автоматизированных
информационных систем в экономике.
Такие темы курса «Статистика» как абсолютные и относительные
величины, средние величины, ряды динамики, индексы, показатели
вариации, выборочное наблюдение, корреляционный анализ, многомерный
статистический анализ, статистические методы моделирования и
прогнозирования социально-экономических явлений и процессов знакомят
студентов со статистическими методами, применяемыми в ходе изучения
взаимосвязей
между экономическими
явлениями.
Заметим,
что
статистический подход к эконометрическим измерениям стал в настоящее
время доминирующим.
1.4. Связь с последующими дисциплинами
Эконометрика – наука об измерении и анализе экономических явлений,
она дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и
процессов. В связи с этим методы эконометрических исследований,
рассматриваемые в рамках данного курса, могут быть использованы в ходе
изложения материала по некоторым последующим дисциплинам, в
частности,
курса
«Экономика
предприятий»
(темы:
разработка
маркетинговой и товарной стратегии; теория оптимального объема выпуска
продукции; издержки производства и себестоимость продукции;
производственное планирование и бизнес-план предприятия; оценка
эффективности хозяйственной деятельности и состояния баланса), курса
«Экономический анализ» (тема: приемы экономического анализа), курса
«Финансовый менеджмент» (темы: финансовое планирование и
5
прогнозирование;
показателей).
методы
прогнозирования
основных
финансовых
2. Распределение часов учебных занятий по семестрам
Лабораторные
18
18
-
64
зачет
1
1
-
5, ЗФО
100
12
8
4
-
88
зачет
-
-
-
Лабораторные
Практические
(семин.)
36
Лекции
100
Всего
5, ОФО
Общий объем
Практические
Количество часов в
неделю
Лекции
Аудиторные
Форма итоговой
аттестации (зачет,
экзамен)
форма обучения
Номер семестра,
Учебные занятия
СРС
3. Содержание дисциплины
3.1. Наименование тем, их содержание, объем в часах лекционных
занятий
Лекционный курс
Порядковый
номер лекции
Раздел, тема учебного курса, содержание лекции
1
2
1
Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в
эконометрических исследованиях.
Тема 1.1. Введение в эконометрику.
История
возникновения
и
развития
эконометрики. Актуальность ее изучения.
Предмет, цели и задачи эконометрики.
Факторы
развития
эконометрики.
Информационная
база
эконометрических
исследований.
Этапы
эконометрического
исследования.
Основные
понятия
корреляционно - регрессионного анализа.
Взаимосвязь
эконометрики
с
другими
учебными дисциплинами.
Тема
1.2.
Линейная
регрессия
в
эконометрических исследованиях.
Простая и множественная регрессия.
Линейная
и
нелинейная
регрессия.
Графический метод параметризации уравнения
линейной регрессии, метод наименьших
квадратов (МНК). Свойства оценок МНК.
Количество часов
ОФО
ЗФО
3
4
1
1
1
6
2
3
4
5
6
Показатели качества регрессии. Оценка
существенности
параметров
уравнения
линейной регрессии. Интервалы прогноза по
линейному уравнению регрессии. Линейные
регрессионные модели с гетероскедастичными
и
автокоррелированными
остатками.
Обобщенный метод наименьших квадратов.
Тема 1.3. Нелинейные модели регрессии и
их линеаризация.
Классификация нелинейных регрессий.
Параметризация
уравнения
нелинейной
регрессии. Экономическая интерпретация
коэффициента эластичности. Корреляция для
нелинейной регрессии.
Раздел 2. Множественная регрессия и
корреляция.
Тема 2.1. Множественная регрессия.
Спецификация
модели
множественной
регрессии. Линейная модель множественной
регрессии. Регрессионные модели с переменной
структурой (фиктивные переменные). Оценка
параметров
уравнения
множественной
регрессии.
Тема 2.2. Множественная корреляция.
Множественная
корреляция.
Частная
корреляция. Оценка надежности результатов
множественной регрессии и корреляции.
Раздел 3. Одномерные временные ряды.
Тема 3.1. Основные элементы временного
ряда.
Характеристики
временных
рядов.
Пространственные
модели
и
модели
временных рядов. Факторы формирования
уровней временного ряда. Компоненты
временного
ряда.
Аддитивные
и
мультипликативные модели временного ряда.
Модели стационарных и нестационарных
временных рядов, их идентификация.
Тема 3.2. Моделирование одномерных
временных рядов.
Автокорреляция уровней временного ряда и
выявление его структуры. Моделирование
тенденции временного ряда. Моделирование
2
1
2
1
2
2
1
1
7
7
8
9
сезонных
и
циклических
колебаний.
Моделирование тенденции временного ряда
при наличии структурных изменений.
Тема 3.3. Изучение взаимосвязей по
временным рядам.
Специфика
статистической
оценки
взаимосвязи двух временных рядов. Методы
исключения тенденции. Автокорреляция в
остатках. Обобщенный МНК. Коинтеграция
временных рядов.
Раздел 4. Системы
эконометрических
уравнений.
Тема
4.1.
Понятие
о
системах
эконометрических уравнений.
Классификация систем эконометрических
уравнений. Система линейных одновременных
уравнений. Приведенная форма модели.
Косвенный, двухшаговый и трехшаговый метод
наименьших квадратов.
Тема
4.2.
Применение
систем
эконометрических уравнений.
Мультипликативные модели кейнсианского
типа. Динамические модели экономики.
Модели спроса и предложения.
Раздел 5. Динамические эконометрические
модели.
Тема 5. Динамические эконометрические
модели.
Основные
типы
динамических
эконометрических моделей. Интерпретация
параметров моделей с распределенным лагом.
Изучение структуры лага и выбор вида
модели с распределенным лагом. Модели
адаптивных
ожиданий
и
неполной
корректировки. Оценка параметров моделей
авторегрессии.
1
1
2
1
2
1
2
1
8
3.2. Практические (семинарские) занятия, их наименование, содержание
и объем в часах
Практические (семинарские) занятия
Порядковый
номер
семинара
1
1
2
Раздел, тема учебного курса, содержание семинара
2
Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в
эконометрических исследованиях.
Тема 1.1. Введение в эконометрику.
История возникновения и развития эконометрики.
Предмет,
цели
и
задачи
эконометрики.
Информационная
база
эконометрических
исследований. Факторы развития эконометрики.
Роль
статистики
в
формировании
эконометрического
метода.
Этапы
эконометрического
исследования.
Основные
понятия корреляционно - регрессионного анализа.
Тема
1.2.
Линейная
регрессия
в
эконометрических исследованиях.
Простая и множественная регрессия. Линейная
и нелинейная регрессия. Графический метод
параметризации уравнения линейной регрессии,
метод наименьших квадратов (МНК). Свойства
оценок МНК. Показатели качества регрессии.
Оценка существенности параметров уравнения
линейной регрессии. Интервалы прогноза по
линейному уравнению регрессии. Линейные
регрессионные модели с гетероскедастичными и
автокоррелированными остатками. Обобщенный
метод наименьших квадратов.
Тема 1.3. Нелинейные модели регрессии и их
линеаризация.
Регрессии, нелинейные относительно независимых
переменных, но линейные по параметрам
уравнения.
Регрессии, нелинейные
относительно
параметров
уравнения.
Параметризация уравнений регрессии, нелинейных
относительно независимых переменных, но
линейных
по
параметрам
уравнения.
Параметризация уравнений регрессии, нелинейных
относительно
параметров
уравнения.
Экономическая интерпретация коэффициента
эластичности. Корреляция для нелинейной
Количество часов
ОФО
ЗФО
3
4
1
1
1
2
9
3
4
5
6
регрессии. Средняя ошибка аппроксимации.
Раздел 2. Множественная регрессия и
корреляция.
Тема 2.1. Множественная регрессия.
Отбор факторов при построении множественной
регрессии.
Выбор
формы
уравнения
множественной регрессии. Линейная модель
множественной регрессии. Оценка параметров
уравнения множественной регрессии. Частные
уравнения множественной регрессии.
Тема 2.2. Множественная корреляция.
Множественная корреляция. Частная корреляция.
Оценка надежности результатов множественной
регрессии и корреляции. Фиктивные переменные
во множественной регрессии.
Контрольная работа.
Раздел 3. Одномерные временные ряды.
Тема 3.1. Основные элементы временного ряда.
Характеристики
временных
рядов.
Пространственные модели и модели временных
рядов.
Факторы
формирования
уровней
временного ряда. Компоненты временного
ряда. Аддитивные и мультипликативные модели
временного ряда.
Тема
3.2.
Моделирование
одномерных
временных рядов.
Автокорреляция уровней временного ряда.
Выявление
структуры
временного
ряда.
Моделирование тенденции временного ряда.
Моделирование
сезонных
и
циклических
колебаний.
Моделирование
тенденции
временного ряда при наличии структурных
изменений.
Применение
теста
Чоу
для
моделирования тенденции временного ряда.
Тема 3.3. Изучение взаимосвязей по временным
рядам.
Специфика статистической оценки взаимосвязи
двух временных рядов. Методы исключения
тенденции. Автокорреляция в остатках. Методы ее
выявления. Основные этапы обобщенного МНК.
Коинтеграция
временных
рядов.
Методы
тестирования временных рядов на коинтеграцию.
Применение критерия Дарбина – Уотсона для
тестирования
модели
регрессии
на
2
1
1
1
2
1
1
1
10
7
8
9
автокорреляцию в остатках.
Раздел 4. Системы
эконометрических
уравнений.
Тема
4.1.
Понятие
о
системах
эконометрических уравнений.
Классификация
систем
эконометрических
уравнений. Система линейных одновременных
уравнений.
Приведенная
форма
модели.
Идентификация структурной модели. Косвенный,
двухшаговый и трехшаговый метод наименьших
квадратов.
Тема
4.2.
Применение
систем
эконометрических уравнений.
Мультипликативные модели кейнсианского типа.
Динамические модели экономики. Модели спроса
и предложения. Сущность путевого анализа.
Раздел 5. Динамические эконометрические
модели.
Тема 5. Динамические эконометрические
модели.
Основные типы динамических эконометрических
моделей. Интерпретация параметров моделей с
распределенным лагом.
Изучение структуры лага и выбор вида модели с
распределенным лагом. Модели адаптивных
ожиданий
и
неполной
корректировки.
Оценка параметров моделей авторегрессии. Новые
направления в анализе многомерных временных
рядов.
Контрольная работа.
2
1
2
2
3.3. Лабораторные занятия, их наименования и объем в часах
Лабораторные занятия учебным планом не предусмотрены.
3.4. Самостоятельная работа студентов
Содержание и объем самостоятельной работы студентов
Разделы и темы рабочей программы
самостоятельного изучения
1
Перечень домашних заданий и других Объем часов
вопросов для самостоятельного изучения ОФО ЗФО
2
Раздел 1. Парная регрессия и
корреляция в эконометрических
исследованиях.
Тема 1.1. Введение в
Вопрос для самостоятельного
эконометрику.
изучения: «Роль статистики в
3
4
4
6
11
Тема
1.2.
Линейная
регрессия в эконометрических
исследованиях.
формировании эконометрического
метода».
Написание реферата на тему:
«Интервалы
прогноза
по
линейному уравнению регрессии».
Решение задач.
Вопрос для самостоятельного
изучения:
«Средняя
ошибка
аппроксимации». Решение задач.
Тема
1.3.
Нелинейные
модели
регрессии
и
их
линеаризация.
Раздел 2. Множественная
регрессия и корреляция.
Тема 2.1. Множественная
Вопрос для самостоятельного
регрессия.
изучения: «Частные уравнения
множественной регрессии».
Тема 2.2. Множественная
Вопрос для самостоятельного
корреляция.
изучения:
«Фиктивные
переменные во множественной
регрессии». Решение задач.
Раздел 3. Одномерные
временные ряды.
Тема 3.1. Основные
Вопрос для самостоятельного
элементы временного ряда.
изучения: «Модели стационарных
и нестационарных временных
рядов,
их
идентификация».
Решение задач.
Тема 3.2. Моделирование
Вопрос для самостоятельного
одномерных временных рядов. изучения: «Применение теста Чоу
для моделирования тенденции
временного ряда».
Тема 3.3. Изучение
Вопрос для самостоятельного
взаимосвязей по временным
изучения: «Применение критерия
рядам.
Дарбина
–
Уотсона
для
тестирования модели регрессии на
автокорреляцию в остатках».
Раздел 4. Системы
эконометрических уравнений.
Тема 4.1. Понятие о системах
Решение задач.
эконометрических уравнений.
Тема 4.2. Применение систем
Вопрос для самостоятельного
эконометрических уравнений.
изучения: «Сущность путевого
анализа».
Раздел 5. Динамические
эконометрические модели.
Тема 5. Динамические
Вопрос для самостоятельного
6
8
6
10
6
6
8
10
4
6
6
10
8
8
4
6
8
8
4
10
12
эконометрические модели.
изучения: «Новые направления в
анализе многомерных временных
рядов».
Организация и методика текущего контроля знаний
Перечень
Сроки проведения
контрольных
контроля
работ, тестов
1
2
Контрольная
работа
7 неделя
Контрольная
работа
18 неделя
Разделы и темы
рабочей программы
3
Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в
эконометрических исследованиях.
Тема 1.1. Введение в эконометрику.
Тема
1.2.
Линейная
регрессия
в
эконометрических исследованиях.
Тема 1.3. Нелинейные модели регрессии и
их линеаризация.
Раздел 2. Множественная регрессия и
корреляция.
Тема 2.1. Множественная регрессия.
Тема 2.2. Множественная корреляция.
Раздел 3. Одномерные временные ряды.
Тема 3.1. Основные элементы временного
ряда.
Тема 3.2. Моделирование
одномерных
временных рядов.
Тема 3.3. Изучение взаимосвязей по
временным рядам.
Раздел 4. Системы
эконометрических
уравнений.
Тема
4.1.
Понятие
о
системах
эконометрических уравнений.
Тема
4.2.
Применение
систем
эконометрических уравнений.
Раздел 5. Динамические эконометрические
модели.
Тема 5. Динамические эконометрические
модели.
3.5. Курсовой проект (работа), его характеристика и трудоемкость,
примерная тематика
Выполнение
предусмотрено.
курсового
проекта
(работы)
учебным
планом
не
3.6. Учебная практика по дисциплине, краткая характеристика
Учебная практика по дисциплине учебным планом не предусмотрена.
13
4. Учебно-методические материалы по дисциплине
4.1. Основная и дополнительная литература
Основная литература
1. Елисеева, И. И. Эконометрика: учебник для студентов вузов / И. И.
Елисеева и др.; под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2010.- 288 с.
2. Валентинов, В. А. Эконометрика: учебник для студентов вузов / В.
А. Валентинов. - М.: Дашков и К, 2009.- 448 с.
Дополнительная литература
3. Колемаев, В. А. Эконометрика: учебник для студентов вузов / В. А.
Колемаев. - М.: Инфра-М, 2006.- 160 с.
4. Эконометрика: учебник для студентов вузов / под ред. И. И.
Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2005.- 576 с.
4.2. Перечень методических указаний к проведению учебных
занятий и самостоятельной работы студентов
1. ЭБС «Айбукс» Валентинов, В. А. Эконометрика: Практикум: учеб.
пособие / В. А. Валентинов.- М.: Дашков и К, 2010.- 436 с. – Режим доступа:
http://ibooks.ru/
4.3. Перечень методических указаний к лабораторным занятиям
Лабораторные занятия учебным планом не предусмотрены.
4.4. Перечень обучающих, контролирующих компьютерных программ,
диафильмов, кино- и телефильмов, мультимедиа и т.п.
В учебном процессе не используются.
4.5. Раздаточный материал
Карточки с задачами – 20 шт.
4.6. Примерный перечень вопросов к зачету по всему курсу
1. Предмет эконометрики. Информационная база, этапы эконометрических
исследований.
2. История возникновения эконометрики.
3. Понятие о регрессионном анализе.
4. Спецификация уравнения регрессии.
5.Источники присутствия случайной величины ε в уравнении регрессии.
6. Методы выбора вида уравнения регрессии.
7. Параметризация уравнения регрессии.
8. Графический метод параметризации уравнения парной линейной
регрессии.
9. Параметризация уравнения парной линейной регрессии с помощью
14
метода наименьших квадратов (через систему уравнений).
10.Параметризация уравнения парной линейной регрессии с помощью
метода наименьших квадратов (с использованием формул).
11.Линейный коэффициент корреляции как показатель тесноты связи.
12.Коэффициент детерминации как показатель качества подбора
уравнения регрессии.
13. Оценка значимости уравнения линейной регрессии.
14. Оценка значимости параметров уравнения линейной регрессии.
15. Регрессии, нелинейные относительно объясняющих переменных, но
линейные по параметрам.
16. Регрессии, нелинейные по параметрам.
17. Множественная регрессия и корреляция.
18.Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике.
19. Структурная и приведенная формы модели.
20. Проблема идентификации модели.
21. Оценивание параметров структурной модели.
22. Основные элементы временного ряда.
23.Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры.
24. Моделирование тенденции временного ряда.
25. Динамические эконометрические модели.
Примерные задания для промежуточного контроля
Задача №1.
По семи территориям Уральского района за 199Х г. известны значения
двух признаков (табл. 1).
Район
Расходы на покупку
продовольственных товаров
в общих расходах, %, у
Удмуртская респ.
68,8
Свердловская обл.
61,2
Башкортостан
59,9
Челябинская обл.
56,7
Пермская обл.
55,0
Курганская обл.
54,3
Оренбургская обл.
49,3
Таблица 1
Среднедневная
заработная плата одного
работающего, руб., х
45,1
59,0
57,2
61,8
58,8
47,2
55,2
Требуется:
1. Для характеристики зависимости у от х рассчитать параметры
следующих функций: а) степенной; б) показательной; в) равносторонней
гиперболы.
2. Оценить каждую модель через среднюю ошибку аппроксимации А и
F-критерий Фишера.
15
Задача №2.
По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известно,
как зависит себестоимость единицы продукции у от факторов, приведенных в
табл.2.
Таблица 2
Признак-фактор
Уравнение парной
Среднее значение
регрессии
фактора
Объем производства,
млн руб., х1
у = 0,62 + 58,74/ х1
2,64
Оптовая цена за 1 т энергоносителя, млн руб., х2
у =11,75+ х21,6281
1,503
Доля прибыли, изымаемой
государством, %, х3
у = 14,87*1,016 Х 3
26,3
Требуется:
1. Определить с помощью коэффициентов эластичности силу
влияния
каждого фактора на результат.
2. Ранжировать факторы по силе влияния.
Задача №3.
Исследуя спрос на телевизоры марки N, аналитический отдел компании A по
данным, собранным по 19 торговым точкам компании, выявил следующую
зависимость:
lnу = 10,5- 0,8 lnx + e,
(2,5) (-4,0)
где у - объем продаж телевизоров марки N в отдельной торговой точке;
х - средняя цена телевизора в данной торговой точке;
в скобках приведены фактические значения r-критерия Стьюдента
для
параметров уравнения регрессии.
До проведения этого исследования администрация компании предполагала,
что эластичность спроса по цене для телевизоров марки N составляет -0,9.
Подтвердилось ли предположение администрации результатами исследования?
Задача №4.
По 30 территориям России имеются данные, представленные в табл. 3.
Таблица 3
Признак
Среднее
Среднее
Линейный
значение
квадратическое коэффициент
отклонение
парной
корреляции
Среднедневной душевой
доход, руб., у
86,8
11,44
Среднедневная заработная
плата одного аботающего,
rух1 = 0,8405
руб., х1
54,9
5,86
16
Средний возраст
безработного, лет, х2
33,5
0,58
r ух = -0,2101
r х1х2 =-0,1160
Требуется:
1. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованной и
естественной форме; рассчитать частные коэффициенты эластичности.
2.Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент
множественной корреляции, сравнить их с линейными коэффициентами
парной корреляции, пояснить различия между ними.
3.Рассчитать общий и частные F-критерии Фишера.
Примерные тесты для контроля остаточных знаний
ЗАДАНИЕ № 1 (выберите один вариант ответа)
Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо
множественной является ошибкой ...
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) выборки
2) измерения
3) линеаризации
+ 4) спецификации
ЗАДАНИЕ № 2 (выберите несколько вариантов ответа)
Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии …
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими
показателями и не могут быть приведены к линейному виду
+ 2) которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими
показателями, но могут быть приведены к линейному виду
3) нелинейного вида
+ 4) которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими
показателями
ЗАДАНИЕ № 3 (выберите один вариант ответа)
Регрессионные модели называют гетероскедастичными, если
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) дисперсия равны нолю
2) дисперсия не зависит от времени
+ 3) дисперсия зависит от времени
ЗАДАНИЕ № 4 (выберите один вариант ответа)
Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значение
приравнивается к …
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) к табличному значению и соответствующий фактор не включается в модель
+ 2) нулю и соответствующий фактор не включается в модель
3) к единице и не влияет на результат
17
4) к нулю и соответствующий фактор включается в модель
ЗАДАНИЕ № 5 (выберите один вариант ответа)
Линеаризация экспоненциальной зависимости (кривой Энгеля, отражающей
зависимость спроса от уровня семейных доходов) основана на …
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) интегрировании функции по параметрам
2) дифференцировании функции по параметрам
3) разложении функции в ряд
+ 4) логарифмировании и замене преобразованной переменной
ЗАДАНИЕ № 6 (выберите один вариант ответа)
Параметризация уравнения регрессии – это
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) выбор формулы связи переменных
+ 2) оценка значений параметров уравнения
3) осуществление прогнозов по уравнению регрессии
ЗАДАНИЕ № 7 (выберите один вариант ответа)
Модель – это
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) объект исследования
+ 2) условный образ объекта исследования, который отражает основные его
свойства
3) увеличенная копия объекта исследования
ЗАДАНИЕ № 8 (выберите один вариант ответа)
Фиктивные переменные - это
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) экономические переменные, принимающие количественные значения
2) факторы, входящие в эконометрическую модель
+ 3) сконструированные переменные, позволяющие качественные
переменные преобразовать в количественные
ЗАДАНИЕ № 9 (выберите один вариант ответа)
Множественная регрессия – это
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) зависимость между двумя переменными
2) зависимость между тремя переменными
+ 3) зависимость между тремя и большим числом переменных
ЗАДАНИЕ № 10 (выберите несколько вариантов ответа)
К видам эконометрических моделей по типам зависимости относятся модели …
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
+ 1) нелинейной регрессии
2) временных рядов
3) систем эконометрических уравнений
+ 4) линейной регрессии
ЗАДАНИЕ № 11 (выберите один вариант ответа)
Следующее уравнение является уравнением линейной регрессии:
18
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) y = 1 / ( 8 - 5x1 + 2 x2)
2) y = 18x + 4x² – 0,1x³
+ 3) y = 15 – 8,4x1 + 2,3x2
ЗАДАНИЕ № 12 (выберите один вариант ответа)
При построении модели множественной регрессии методом пошагового
включения переменных на первом этапе рассматривается модель с …
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
+ 1) одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной
наибольший коэффициент корреляции
2) несколькими объясняющими переменными, которые имеют с зависимой
переменной коэффициенты корреляции по модулю больше 0,5
3) одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной
наименьший коэффициент корреляции
4) полным перечнем объясняющих переменных
ЗАДАНИЕ № 13 (выберите один вариант ответа)
Математическая модель является идентифицируемой, если
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
+ 1) число структурных коэффициентов равно числу коэффициентов приведенной
формы модели
2) число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов
3) число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов
ЗАДАНИЕ № 14 (выберите несколько вариантов ответа)
В линейном уравнении парной регрессии y = a + bx переменными не являются …
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) y
+ 2) a
3) x
+ 4) b
ЗАДАНИЕ № 15 (выберите один вариант ответа)
Обобщенный метод наименьших квадратов – это
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
1) метод оценки автокорреляции уровней временного ряда
+ 2) метод оценки параметров регрессионных моделей, являющийся
обобщением классического метода наименьших квадратов
3) метод спецификации математической модели
ЗАДАНИЕ № 16 (выберите один вариант ответа)
Качество линейной модели парной регрессии характеризуется с помощью
следующих показателей:
ВАРИАНТЫ ОТВЕТОВ:
+ 1) парный линейный коэффициент корреляции; коэффициент
детерминации
2) коэффициент детерминации
3) коэффициент автокорреляции
19
ЗАДАНИЕ № 17 (выберите один вариант ответа)
Выберите нелинейную модель регрессии:
1) y = 77 + 8x1 – 6 х2 – 3х3
2) y = 1,9 + 78x1 – 19х2
+ 3) y = 11 – 3x + 2х2
4) y = 2 + 4x
ЗАДАНИЕ № 18 (выберите один вариант ответа)
Временной ряд - это
+ 1) числовой ряд, характеризующий изменение изучаемого показателя во времени
2) числовой ряд, отражающий взаимосвязь между показателями
3) числовой ряд, характеризующий изменение изучаемого показателя
ЗАДАНИЕ № 19 (выберите один вариант ответа)
Временной ряд является стационарным, если
1) его основные характеристики меняются со временем
+ 2) его основные характеристики не меняются со временем
3) к его основным характеристикам относят математическое ожидание и
дисперсию
ЗАДАНИЕ № 20 (выберите один вариант ответа)
Параметризация системы линейных одновременных (структурных)
уравнений осуществляется с помощью
+ 1) косвенного метода наименьших квадратов
2) традиционного метода наименьших квадратов
3) графического метода
20
5. Дополнения и изменения в рабочей программе
за _2012_ / _2013_ учебный год
в рабочую программу __________ эконометрика____ ЕН.Ф.04_____________
(наименование дисциплины)
для специальности (тей) _________080105 Финансы и кредит_____________
(номер специальности)
вносятся следующие дополнения и изменения:
Дополнения к списку литературы:
1. ЭБС «Айбукс». Уткин, В. Б. Эконометрика: учебник / В. Б. Уткин, К.
В. Балдин. - М.: Дашков и К, 2012. - Режим доступа: http://ibooks.ru/
Дополнения и изменения внесла _________доцент Воитлева З. А.__________
(должность, Ф.И.О., подпись)
Рабочая программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры ________
__________________________________________________________________
(наименование кафедры)
«___» ________________ 20__ г.
Заведующий кафедрой
______________
(подпись)
______________
(Ф.И.О.)