продвинутый уровень - Российский экономический университет

Министерство образования и науки Российской Федерации
федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Финансовый факультет
КАФЕДРА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ЭКОНОМИКЕ
АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
ЭКОНОМЕТРИКА
(ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ)
080030 – «Финансы и кредит»
Магистерские программы: «Инновационные банковские стратегии и технологии», «Стратегические
финансы», «Корпоративные финансы», «Корпоративное налогообложение», «Ценные бумаги»,
«Финансовые и страховые стратегии риск-менеджмента», «Оценочная деятельность», «Финансовая
аналитика», «Государственный финансовый контроль и аудит»
Магистр
Москва – 2014
1
Цель дисциплины
Целью учебной дисциплины «Эконометрика» является обучение магистрантов
методологии и методике построения и применения эконометрических моделей для анализа
состояния и оценки перспектив развития экономических и социальных систем в условиях
взаимосвязей между их внутренними и внешними факторами.
Учебные задачи дисциплины
Задачи эконометрики определяются содержанием и спецификой ее предмета и метода.
В более детальном виде задачами дисциплины являются:
– расширение и углубление теоретических знаний о качественных особенностях
экономических и социальных систем, количественных взаимосвязях и закономерностях их
развития;
– овладение методологией и методикой построения, анализа и применения
эконометрических моделей, как для анализа состояния, так и для оценки перспектив развития
указанных систем;
– изучение наиболее типичных эконометрических моделей и получение навыков
практической работы с ними.
Место дисциплины в структуре ООП ВПО (основной образовательной программы
высшего профессионального образования)
Дисциплина относится к базовым дисциплинам профессионального цикла;
– для ее изучения студент должен

знать сущность экономических процессов, экономические категории и
показатели и их взаимосвязи;

знать основы математического анализа, теории вероятностей и математической
статистики и области их применения в анализе экономических процессов;

знать математические принципы построения основных расчетных формул;

уметь использовать современные технические средства и информационные
технологии для решения аналитических и исследовательских задач.
– изучение дисциплины необходимо для дальнейшего изучения таких дисциплин, как
«Эконометрические методы риск-анализа», «Предпринимательские риски», «Риски
финансово-кредитных отношений» (продвинутый уровень);
–дисциплина входит в один блок с дисциплинами «Микроэкономика» и
«Макроэкономика».
4. Требования к результатам освоения дисциплины:
Общекультурные компетенции
ОК-5 − способен генерировать новую информацию в сфере профессиональной
деятельности для развития, соблюдать основные требования информационной безопасности, в
том числе защиты государственной тайны;
ОК-6 – способен самостоятельно овладевать новыми навыками и умениями при смене
профиля профессиональной деятельности в финансово-кредитной сфере;
ОК-7 – способен к применению на практике умений и навыков организации
исследовательских и проектных работ, в управлении коллективом.
Профессиональные компетенции
научно-исследовательская деятельность:
ПК-1 − способен обобщать и критически оценивать результаты, полученные
отечественными и зарубежными исследователями, выявлять перспективные направления,
составлять программу исследований;
ПК-2 − способен обосновывать актуальность, теоретическую и практическую значимость
избранной темы научного исследования;
2
ПК-3 − способен проводить самостоятельные исследования в соответствии с
разработанной программой;
В результате освоения компетенций магистрант должен:
1. Знать:
1.1. Закономерности функционирования современной экономики на микро- и
макроуровнях (ОК-6, ПК-1, ПК-2, ПК-3);
1.2. Основные результаты новейших исследований, опубликованные в ведущих
профессиональных журналах по проблемам эконометрики (ОК-5, ПК-1, ПК-2)
1.3. Современные методы эконометрического анализа (ОК-7, ПК-1, ПК-2, ПК-3);
1.4. Современные программные продукты, необходимые для решения содержательных
экономических задач (ОК-6, ПК-3.)
2. Уметь:
2.1. Применять современные математический инструментарий и программное обеспечение
для решения содержательных задач (ОК-5, ПК-1, ПК-3);
2.2. Делать обобщения, выводы, заключения и рекомендации к практической деятельности
в финансово-кредитной сфере (ОК-5, ОК-6, ПК-1, ПК-3);
2.3. Формировать прогнозы развития финансово-кредитных процессов на микро- и
макроуровне; (ПК-3);
3. Владеть:
3.1. Методикой и методологией проведения научных исследований в финансовокредитной сфере (ОК-5, ПК-1, ПК-2);
3.2. Навыками микро- и макроэкономического моделирования с применением
современных инструментов (ПК-3);
3.3. Современной методикой построения эконометрических моделей (ПК-3)
Формы контроля
Текущий контроль освоения дисциплины осуществляется лектором и преподавателем,
ведущим практические занятия, в виде:
- письменного отчета по проекту;
- дискуссий;
- круглых столов;
- индивидуальных проектов;
Итоговый контроль – зачет в письменной форме.
Результаты текущего и итогового контроля формируют рейтинговую оценку работы студента.
Пример формирования итоговой оценки по дисциплине с использованием рейтинговой
оценки работы магистранта
Форма контроля
Посещаемость
Домашние работы дисциплины
Индивидуальный проект (творческий рейтинг)
Работа на занятиях
Зачет
ИТОГО
Максимальное количество баллов
14
14
14
7
21
70
Формирование рейтинга до зачета осуществляется следующим образом:
3
1. Оценка выполненных домашних работ (каждая домашняя работа может быть
оценена по 2 балла (полностью зачтенная работа) из расчета 14 баллов рейтинговой оценки на
7 домашних работ)
ФИО студента
1
Номера домашних работ и доля их выполнения
2
3
4
5
6
Требуемый
объем
2 задания 2 задания
выполнения
1. Иванов П.Я.
1
2
2. Петров В.Л.
1
1
3. Семенов А.И.
2
2
2 задания 2 задания
−
2
2
−
2
2
2 задания
7
Итого,
баллов
2 задания 2 задания
2
1
2
2
2
1
2
2
1
9
11
12
2. Оценка выполненной самостоятельной работы (индивидуальный проект,
творческий рейтинг)
За полностью выполненный и зачтенный индивидуальный проект магистрант получает
дополнительно 14-балльный рейтинг, за частично выполненный проект 7-балльный
рейтинг.
3. Оценка работы на занятиях
За пропуск практического занятия снимается 1 балл по посещаемости и 0,5 балла по
работе на занятии.
ФИО студента
Максимально
1. Иванов П.Я.
2. Петров В.Л.
3. Семенов А.И.
Посещаемость
14
12
9
14
Учет посещений (кол-во)
Кол-во пропусков
Работа на занятиях
7
3
2
7
2
5
-
Балл,
набранный
перед
зачетом
15
11
21
4. Итоговый балл формируется суммированием балла за зачет и балла, набранного
перед зачетом.
5. Студент считается допущенным до зачета при условии, что его рейтинг составляет
не менее 28 баллов
6. Критерии оценки
Максимальная оценка – 70 баллов:
Менее 35 баллов – «незачтено»
35 и выше – «зачтено».
4
Содержание разделов дисциплины
№ п/п Наименование раздела
дисциплины (темы)
1.
Проблемы
обоснования
эконометрической
модели
2.
3.
4.
5.
6.
Содержание
Исходные предпосылки эконометрического моделирования. Зависимые и
независимые переменные. Типы исходных информационных массивов – статический
и динамический. Функциональные зависимости между переменными – линейная,
степенная, гиперболическая и т.д. Форма эконометрической модели как отображение
закономерностей
развития
процесса.
Методы
линеаризации
формы
эконометрической модели.
Экономический смысл коэффициентов модели, их связь с коэффициентами
эластичности.
Методы отбора факторов. Коэффициенты парной и множественной корреляции.
Корреляционная матрица. Отбор факторов на основе корреляционного анализа
(пошаговое наращивание числа факторов). Явление ложной корреляции.
Пошаговое уменьшение числа факторов. Коэффициенты множественной корреляции
и детерминации, критерий Фишера, критерий Стьюдента.
Деловая игра «Отбор факторов для эконометрической модели»
Методы
оценки Процедуры оценивания по методу наименьших квадратов (МНК). Исходные
параметров линейных предпосылки классической регрессии. Условия несмещенности, эффективности и
состоятельности коэффициентов модели. Способы оценки ковариационных матриц
эконометрических
остатков и ошибок коэффициентов модели.
моделей
Однофакторная и двухфакторная линейные модели как частные случаи
эконометрической модели. Метод максимального правдоподобия. Метод моментов.
Преимущества и недостатки этих методов по сравнению с МНК. Критерии
адекватности эконометрической модели: критерии Фишера, Дарбина-Уотсона,
выборочный коэффициент корреляции, множественный коэффициент детерминации,
вычисляемый между объясняющими переменными.
Методы
оценки Обобщенный МНК и особенности его использования в оценках коэффициентов
модели. Зависимость ошибок модели и ковариационная матрица ошибок. Причины
коэффициентов
появления зависимости между ошибками.
эконометрической
модели
при Эконометрические модели с коррелирующими ошибками. Модели зависимых
коррелирующих
или ошибок (авторегрессии и скользящего среднего).
Методы оценки ковариационной матрицы ошибок.
нестационарных
Двухшаговый МНК и особенности его использования.
ошибках
.
Модели с гетероскедастичными ошибками. Причины непостоянства дисперсии
ошибок. Тестирование на гетероскедастичность. Взвешенные эконометрические
модели. Методы построения ковариационной матрицы при гетероскедастичных
ошибках. Особенности оценки параметров моделей с гетероскедастичными
ошибками.
Модели
с Рекуррентные методы оценки параметров эконометрических моделей. Гребневые
оценки коэффициентов.
коррелирующими
Исходные предпосылки метода главных компонент. Преимущества и недостатки
факторами
.
моделей с главными компонентами. Экономический смысл главных компонент.
Метод построения главных компонент.
Матрица главных компонент и ее связь с матрицей исходных факторов. Оценки
потерь в информации при использовании главных компонент. Применение метода
главных компонент при построении моделей потребления продуктов питания.
Модели с лаговыми независимыми переменными как пример моделей с
коррелирующими факторами. Преобразование объясняющих переменных.
Особенности определения ковариационной матрицы оценок коэффициентов.
Определение величины максимального лага. Оценка коэффициентов модели на
основе метода Ш.Алмон. Использование метода Ш.Алмон при моделировании ввода
фондов и капитальных вложений.
Модели с лаговыми Проблемы построения моделей с лаговыми зависимыми переменными. Модель
Койка. Модели ожиданий.
зависимыми
Методы оценки коэффициентов эконометрических моделей, содержащих лаговые
переменными
зависимые переменные. Инструментальные переменные. Трехшаговый МНК.
Основные предпосылки систем взаимозависимых эконометрических моделей.
Системы
5
Доказательство смещенности оценок коэффициентов уравнений, полученных с
использованием МНК.
Структурные и предопределенные переменные. Структурная и приведенная формы
модели. Макроэкономические модели I и
II типа как иллюстрация системы
взаимозависимых уравнений.
Оценки коэффициентов с использованием ограничений на структурные переменные.
Примеры ограничений. Условия существования решений.
Рекурсивные системы моделей. Использование МНК в оценках коэффициентов
рекурсивных моделей.
Двухшаговый и трехшаговый МНК в оценке коэффициентов моделей.
Модели с переменной Причины изменчивости структуры модели и способы ее отображения в уравнении
регрессии. Критерии постоянства и изменчивости структуры.
структурой
Представление исходной информации в моделях с переменной структурой.
Специальные приемы обнаружения изменчивости структуры модели и
закономерностей этого процесса с использованием статической и динамической
информации. Типы моделей с переменной структурой. Модели с переключениями.
Модели с эволюционирующими коэффициентами. Уравнение фильтра Каллмана,
адаптивная регрессия.
Особенности оценки коэффициентов моделей с переменной структурой.
Модели
с Измерение зависимой переменной в дихотомической шкале. Проблемы построения
моделей с дискретными зависимыми переменными. Probit-, Logit-, Tobit-модели.
дискретными
Оценивание параметров. Использование нелинейной и линейной регрессионных
зависимыми
моделей с гетероскедастичными остатками. Взвешенный МНК.
переменными
Примеры моделей с дискретными зависимыми переменными.
Методы
оценки Причины нелинеаризуемости моделей. Классификация оценки параметров
нелинейных моделей. Критерии оценки.
параметров
нелинейных моделей Методы с производными и методы без производных. Построение процедур прямого
поиска. Методы Гаусса и представление целевой функции. Процедура оценки
коэффициентов модели по методу Гаусса-Зайделя.
Градиентные методы оценки параметров нелинейной модели и представления
целевой функции.
Построение оценки параметров градиентными методами.
Примеры моделей. Построение прогнозной процедуры и проблемы верификации
Использование
прогноза. Оценка точности прогноза. Доверительный интервал прогноза.
эконометрических
моделей
в Интерпретация параметров модели. Методы оценки доверительного интервала
прогноза в моделях с детерминированными и случайными параметрами. Анализ
прогнозировании
реальных процессов с использованием коэффициентов эластичности.
социальноэкономических
процессов
взаимозависимых
эконометрических
моделей
7.
8.
9.
10.
Литература:
1. Яновский Л.П., Буховец А.Г. Введение в эконометрики: учебн. Пособие/Л.П. Яновский,
А.Г. Буховец: шед ред. Л.П. Яновского. – 3-е изд., стер. – М.: КОНОРУС, 2010. – 256 с.
2. Эконометрика: учебник/В.С. Тимофеев, А.В. Фаддеенков, В.Ю. Щеколдин. – 2-ое изд-е
перераб. и дополн. М.: изд-во Юрайт, 2013-328 с.
Составитель: д.э.н., профессор Соловьев Ю.П.
Заведующий кафедрой
В.А. Зубакин
6