Тема работы: Лекции по эконометрике

Лекции по эконометрике

ВВОДНЫЕ СВЕДЕНИЯ ПО ЭКОНОМЕТРИИ

План лекции

1.

Предмет, метод и структура эконометрических исследований. Исто-рическая справка.

2.

Парная регрессия.

Лекция 2

ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ

План лекции

1.

Вывод уравнения линейной регрессии.

2.

Теснота связи факторов в уравнении линейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации.

3.

Проверка значимости уравнения линейной регрессии. Дисперсионный анализ.

4.

Проверка значимости параметров уравнения линейной регрессии.

5.

Построение прогнозов с помощью линейной

Лекция 3

НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ

План лекции

1.

Нелинейные уравнения регрессии с линейно входящими параметра-ми.

2.

Уравнения регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.

3.

Коэффициент эластичности и нелинейные модели регрессии.

4.

Показатели тесноты связи в уравнениях нелинейной регрессии.

5.

Пример построения нелинейной модели парной регрессии.

Лекция 4

МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ

План лекции

1.

Спецификация модели множественной регрессии.

2.

Линейная модель множественной регрессии.

3.

Частные уравнения множественной линейной регрессии.

4.

Пример построения линейной модели множественной регрессии.

Лекция 5

МАТРИЧНАЯ ФОРМА ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ

План лекции

1.

Теорема Гаусса-Маркова.

2.

Оператор оценивания 1МНК.

3.

Ковариационная матрица оценок параметров эконометрической мо-дели. Алгоритм пошагового регрессионного анализа.

Лекция 6

ОСОБЕННОСТИ МНОГОФАКТОРНЫХ ЛИНЕЙНЫХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

План лекции

1.

Теснота связи факторов в уравнении множественной линейной рег-рессии. Проверка значимости.

2.

Построение прогноза с помощью эконометрической модели.

3.

Пример построения эконометрической модели в матричном виде.

Лекция 7

МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ

План лекции

1.

Понятие мультиколлинеарности.

2.

Алгоритм Фаррара-Глобера.

3.

Практический пример исследования мультиколлинеарности.

Лекция 8

ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ

План лекции

1.

Понятие гетероскедастичности.

2.

Проверка гетероскедастичности на основе критерия μ.

3.

Проверка гетероскедастичности параметрическим тестом Гольд-фельда-Квандта.

Лекция 9

ОБОБЩЁННЫЙ МНК

План лекции

1.

Обобщённый МНК в условиях гетероскедастичности.

2.

Матричная форма обобщённого МНК.

Лекция 10

АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ ОСТАТКОВ

План лекции

1.

Понятие автокорреляции остатков.

2.

Критерий Дарбина-Уотсона.

3.

Метод Эйткена для модели с автокоррелированными остатками.

Лекция 11

ФИКТИВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ В РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЯХ

План лекции

1.

Понятие фиктивной переменной.

2.

Особенности применения МНК при наличии фиктивных переменных.

3.

Качественные факторы и фиктивные переменные.

Лекция 12

СИСТЕМЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ

План лекции

1.

Понятие системы эконометрических уравнений.

2.

Структурная и приведённая формы модели в виде системы одновре-менных эконометрических уравнений.

3.

Проблема идентификации в различных формах систем эконометри-ческих уравнений.

4.

Методы оценки параметров структурной формы модели в виде сис-темы эконометрических уравнений.

Лекция 13

ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

План лекции

1.

Понятие временного ряда.

2.

Автокорреляция уровней временного ряда.

3.

Моделирование тенденции временного ряда.

Лекция 14

МОДЕЛИРОВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

План лекции

1.

Моделирование сезонных колебаний временного ряда.

2.

Пример построения аддитивной и мультипликативной моделей вре-менного ряда.