Тема 1. Предмет эконометрики

Аудиторные часы – 2 (лекционные).

Цели и методы эконометрики. Сравнение эконометрики и математической экономики. Описание шагов, включенных в экономический анализ эконометрической модели. Взаимосвязи между переменными. Примеры простых экономических моделей. Типы экономических данных: временные ряды, перекрестные данные, панельные данные. Методы оценивания. Верификация оцененной модели.

Литература к теме 1.

[2], с.11-16; [5], p.1-18; [8], p.3-9.

Тема 2. Повторение теории вероятностей и математической статистики

Аудиторные часы – 6 (лекции – 4, семинары - 2). Самостоятельная работа – 6.

Основные понятия теории вероятностей. Случайные события и случайные величины. Непрерывные и дискретные случайные величины и их основные числовые характеристики.

[1], с.3-13; [4], c.11-61, 79-85, 127-130, 144-148, 159-162; [5], p.21-57, 65-91; [8], p.11-21

Генеральная совокупность и выборка. Выборочное распределение и выборочные характеристики: среднее, дисперсия, ковариация, корреляция. Статистическое оценивание. Точечные оценки. Линейность, несмещенность, эффективность и состоятельность оценок. Интервальные оценки.

Литература к теме 2.

[1], с.32-48; [4], c.113-126; [5], p.95-117; [8], p.22-28

 

Тема 3. Линейная регрессия с одной объясняющей переменной

Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.

Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной. Метод наименьших квадратов (МНК) для оценивания параметров модели. Система нормальных уравнений и ее решение. Свойства оценок параметров, полученных методом наименьших квадратов.

Литература к теме 3.

[1], с.49-61; [5], p.123-145; [8], p.59-69

 

Тема 4. Степень соответствия линии регрессии имеющимся данным

Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 4.

Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от ее выборочного среднего. Дисперсионный анализ. Степень соответствия линии регрессии имеющимся данным. Коэффициент детерминации и его свойства.

Литература к теме 4.

[1], с.68-71; [5], p.170-174, [8], p.70-71

 

Тема 5. Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной

Аудиторные часы – 6 (лекции – 4, семинары - 2). Самостоятельная работа – 6.

Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной. Статистические характеристики оценок параметров. Теорема Гаусса – Маркова.

[1], с.73-89; [5], p.152-159, [8], p.76-77

Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии. Проверка гипотез о конкретном значении коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о значимости коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы для оценок параметров. Проверка адекватности регрессии.

Литература к теме 5.

[1], с.91-116; [5], p.161-170, 184-186, [8], p.78-80, 84-88

 

Тема 6. Множественная линейная регрессия

Аудиторные часы – 5 (лекции – 4, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.

Множественная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов и его геометрическая интерпретация в многомерном случае. Система нормальных уравнений. Теорема Гаусса – Маркова для множественной линейной регрессии (без доказательства).

Литература к теме 6.

[1], с.118-126; [5], p.197-208; [8], p.127-131

 

Тема 7. Коэффициент множественной детерминации

Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 4.

Коэффициент множественной детерминации и его свойства. Неприменимость коэффициента детерминации для оценки качества подгонки регрессии, проходящей через начало координат. Коэффициент множественной детерминации, скорректированный на число степеней свободы.

Литература к теме 7.

[1], с.143, 163-164; [5] p. 208-209, 219-220; [8], p.131-134; 164-169

 

Тема 8. Проверка линейных гипотез для коэффициентов множественной регрессии

Аудиторные часы – 4 (лекции – 2, семинары - 2). Самостоятельная работа – 6.

Предположение о нормальном распределении случайной ошибки. Проверка гипотез о конкретном значении коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о значимости коэффициентов регрессии.

Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Проверка гипотезы об адекватности регрессии. Проверка общей линейной гипотезы о наличии нескольких линейных соотношений между коэффициентами регрессии.

Литература к теме 8.

[1], с.144-151; [5], p. 209-218; [8], p.76-79, 84-88

 

Тема 9. Фиктивные переменные. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии с помощью теста Чоу.

Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 4.

Фиктивные (dummy) переменные и их использование для дифференциации свободных членов и коэффициентов наклона регрессии. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии с помощью теста Чоу (Chow).

Литература к теме 9.

[1], с.174-195; [5], p.221-224, 275-301; [8], p.301-315