МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Экономический факультет

Рабочая программа дисциплины

Эконометрика (продвинутый уровень) Направление подготовки 080100.68 «Экономика»

Профиль подготовки «Внешнеэкономическая деятельность»

Квалификация (степень) выпускника Магистр Экономики Форма обучения: очная г. Краснодар 1. Цели освоения дисциплины Цель дисциплины — дать магистрантам современные теоретические знания и практические навыки в области спецификации, оценивания и проверки адекватности регрессионных моделей финансово-экономических объектов (на микро- и макро-уровне), достаточные для изучения всех специальных и прикладных дисциплин учебных программ, а также проведения собственных научных исследований в финансово-экономической сфере; способствовать формированию и усвоению знаний, умений, навыков в области экономической теории и практики, которые необходимы для работы в государственных и частных структурах, а также развития профессиональных качеств, компетенций, необходимых для выполнения функциональных обязанностей в сфере экономики.

2.Место дисциплины в структуре магистерской программы Дисциплина «Эконометрика» является обязательной для всех магистрантов, обучающихся по направлению 080100.68 "Экономика" и входит в цикл специальных дисциплин. Дисциплина «Эконометрика»

является общим теоретическим и методологическим основанием для всех экономико-математических дисциплин, изучаемых в рамках направлений подготовки магистров «Экономика». Предполагается знание элементов экономической статистики, теории вероятностей, математической статистики, эконометрики (бакалавриат). Освоение данного курса необходимо для проведения научных исследований.

3. Требования к результатам освоения дисциплины.

Процесс изучения дисциплины «Эконометрика» направлен на формирование следующих компетенций:

а) общекультурные (ОК):

- способностью к самостоятельному освоению новых методов исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);

- способностью самостоятельно приобретать (в том числе с помощью информационных технологий) и использовать в практической деятельности новые знания и умения, включая новые области знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК-3);

б) профессиональные (ПК):

проектно-экономическая деятельность:

- способностью проводить самостоятельные исследования в соответствии с разработанной программой (ПК-3) в) профессионально-специализированные:

- способность составлять программу, обосновывать актуальность, теоретическую и практическую значимость научно-исследовательской работы, связанную с внешнеэкономической деятельностью, составлять обзоры, готовить научные публикации (ПСК -6).

4. Тематика лекционных занятий № темы Наименование темы лекции Методология эконометрического исследования Классическая линейная регрессионная модель Регрессионный анализ при нарушении условий теоремы Гаусса-Маркова и предположения о нормальности Оценивание моделей по временным рядам Модели с дискретными зависимыми переменными Системы регрессионных уравнений Инструментальные переменные в линейной модели Модели анализа панельных данных 5. Объем дисциплины и виды учебной работы Вид промежуточный аттестации (зачет, экзамен) 6. Образовательные технологии Мультимедийные презентации, разбор конкретных ситуаций на всех практических занятиях.

7. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.

Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

программа самостоятельной работы студентов № лекции (практического Форма самостоятельной работы Форма контроля занятия) (практического занятия) Темы рефератов, докладов и пр.

Линейные регрессии со случайными коэффициентами.

Робастные подходы к оцениванию параметров регрессии.

Байесовский анализ нормальной линейной статистической Сравнение свойств оценок, полученных различными Экономические требования к анализу и оцениванию моделей, Регрессионные уравнения Бокса-Кокса с единственным (практического занятия) параметром и ММП для оценивания данного параметра.

размерности, представляющих собой системы нелинейных Бутстрап как альтернатива точному и асимптотическому Проблема синтеза систем одновременных уравнений и Критерии качества подгонки для систем одновременных Макроэкономические модели систем одновременных Трехшаговый метод наименьших квадратов (3SLS).

Метод инструментальных переменных (IV).

Метод максимального правдоподобия с полной информацией (FIML) и метод максимального правдоподобия с Метод неподвижной точки (Fixed point method).

Эконометрические модели интегрированного типа.

Темы контрольных работ (не предусмотрены) Тематика заданий по формам контроля Перечень литературы, рекомендуемой для самостоятельной работы:

1. Бондаренко П.С. Компьютерный анализ социально-экономических данных /П.С. Бондаренко, А.М. Ляховецкий, А.Е. Жминько, С.А.

Кацко, А.Е. Сенникова – методические указания для студентов.

КубГАУ – 2011, 80 с.

2. Кацко И.А. Практикум по анализу данных на компьютере / И.А. Кацко, Н.Б. Паклин. Под редакцией Г.В. Гореловой. М.: КолосС, 2009. – 278 с.

3. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика.

Начальный курс. – М.: «Дело», 2005.

4. Verbeek M.(2003), A Guide to Modern Econometrics, John Wiley and Sons 5. Johnston J. And Dinardo J. (1997), Econometrics Methods, 4th edition, McGrow-Hill.1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. –М.: «ЮНИТИ», 1998.

6. Ратникова Т.А. Введение в эконометрический анализ панельных данных. ЭЖ ВШЭ, т.10, №2, 2006.

7. Ратникова Т.А. Анализ панельных данных в пакете STATA.

Методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». М.: ГУ-ВШЭ, 2005.

8. Коленников С. Прикладной эконометрический анализ в пакете Stata, Примерные темы курсовых проектов (работ) Фонд оценочных средств (на диске) Вопросы к экзамену (зачету) 1. Гипотеза о существовании связи между экономическими показателями.

Объясняемые и объясняющие переменные, эконометрическая модель.

2. Линейные уравнения (классическая модель).

3. Метод наименьших квадратов и его свойства.

4. Декомпозиция суммы квадратов отклонений от объясняемой переменной.

5. Коэффициенты множественной детерминации.

6. Оценивание линейного уравнения регрессии, параметры которого удовлетворяют линейным ограничениям, заданным в форме равенств.

7. Линейное уравнение регрессии с независимыми и нормально распределенными ошибками.

8. Формулировка и проверка линейных гипотез о параметрах.

9. Учет неоднородности множества наблюдений.

10.Проверка существенности структурных изменений в уравнении регрессии.

11.Обобщенный метод наименьших квадратов и его свойства.

12.Гетероскедастичность, ее экономические причины и методы выявления.

13.Оценивание регрессии в условиях гетероскедастичности ошибок.

14. Показатели мультиколлинеарности и методы борьбы с нею.

15.Метод главных компонент.

16.Экономические причины автокоррелированности случайных ошибок.

17.Модель авторегрессии ошибок первого порядка.

18.Диагностирование автокорреляции.

19.Оценивание регрессии в условиях автокорреляции ошибок.

20.Выбор «наилучшей» модели линейной регрессии при заданном наборе потенциальных факторов.

21.Последствия выбора неправильной формы уравнения регрессии.

22.Дискретные зависимые переменные: номинальные, ранжированные, количественные. Probit и Logit модели.

23.Модели, представленные системами одновременных линейных уравнений.

24.Структурная и приведенная формы моделей.

25. Системы одновременных уравнений. Проблемы оценивания.

26.Неприминимость МНК в случае коррелированности регрессоров и случайной ошибки.

27.Инструментальные переменные. Тест Хаусмана.

28.Косвенный МНК.

29.Двухшаговый МНК и метод инструментальных переменных.

30.Трехшаговый МНК.

31.Преимущества использований панельных данных.

32.Понятие о модели со специфическим индивидуальным эффектом.

33.Спецификация модели. Детерминированный и случайный индивидуальный эффект.

34. Сравнительный анализ оценок моделей панельной регрессии.

35. Эконометрические модели интегрированного типа.

8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины а) основная литература:

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. (2001). Прикладная статистика и основы эко-нометрики. Издание 2-е. Том 1: Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: Юнити. — 656 с. Том 2: Основы эконометрики. М.:

2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. (2001). Прикладная статистика в задачах и упражнениях. — М.: Юнити. – 432 с.

3. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учебное пособие. - М.:КомКнига, 2006. – 428 с.

4. Бабешко Л.О. Введение в эконометрическое моделирование: Учебное пособие. - М.: URSS,2006. – 432с.

5. Барсегян А.А. Технологии анализа данных: DataMining,VisualMining, TextMining,OLAP/ А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В.Степаненко [и др.].– 2–е изд., БХВ–Петербург, 2007.– 384с.

6. Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. – М.:

ЮНИТИ, 2005. – 847 с.

7. Бондаренко П.С. Компьютерный анализ социально-экономических данных /П.С. Бондаренко, А.М. Ляховецкий, А.Е. Жминько, С.А.

Кацко, А.Е. Сенникова – методические указания для студентов.

8. Бывшев В.А. Эконометрика: Учебное пособие.– М.: «Финансы и статистика», 2008.

9. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник: Пер. с англ. – М.:

ИНФРА-М.,2010. – 418 с.

10. Елисеева И.И. и др. Эконометрика: Учебник.– М.: «Финансы и статистика», 2006.

11. Елисеева И.И. и др. Практикум по конометрике: Учебное пособие.– М.: «Финансы и статистика», 2008.

12. Кацко И.А. Практикум по анализу данных на компьютере / И.А.

Кацко, Н.Б. Паклин. Под редакцией Г.В. Гореловой. М.: КолосС, 2009.

13. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика.

Начальный курс. – М.: «Дело», 2005.

14. Ратникова Т.А. Введение в эконометрический анализ панельных данных. ЭЖ ВШЭ, т.10, №2, 2006.

15. Ратникова Т.А. Анализ панельных данных в пакете STATA.

Методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». М.: ГУ-ВШЭ, 2005.

16. Коленников С. Прикладной эконометрический анализ в пакете Stata, б) дополнительная литература:

Андерсон Т. (1963). Введение в многомерный статистический анализ.

Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. - М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2002. с.: ил.

3. Verbeek M.(2003), A Guide to Modern Econometrics, John Wiley and Sons Johnston J. And Dinardo J. (1997), Econometrics Methods, 4 th edition, McGrow-Hill.1.

5. William H. Green. Econometric analysis. - Upper Saddle River, New Jersey, 2008. – 1178s.

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

4. STATISTICA 6.1 RU Интернет-ресурсы:

6. Банк России (ЦБ): www.cbr.ru.

7. Московская Межбанковская валютная биржа: www.micex.ru.

8. Федеральная служба государственной статистики: www.gks.ru 9. Информационный портал Всемирного банка:

http//data.worldbank.org.

9. Материально-техническое обеспечение дисциплины 1. Компьютерный класс с выходом в интернет (403 НОТ) 2. Мультимедиа-проектор.