Учебно-методический комплекс для студентов, обучающихся по специальности 08011665 «Математические методы в экономике» Рекомендовано Ученым советом по специальности «Математические методы в экономике» icon

Учебно-методический комплекс для студентов, обучающихся по специальности 08011665 «Математические методы в экономике» Рекомендовано Ученым советом по специальности «Математические методы в экономике»


Смотрите также:
Учебно-методический комплекс для студентов обучающихся по специальности 08011665 “Математические...
Учебно-методический комплекс (для студентов Института мэк...
Учебно-методический комплекс (для студентов Института «Математические методы в экономике и...
Учебно-методический комплекс Для студентов...
Методическое пособие, сборник теоретических материалов...
Рабочая программа учебной дисциплины «математические методы и модели исследования операций» для...
Методические рекомендации для студентов экономического факультета специальности «Математические...
Рабочая программа учебной дисциплины «Аналитический маркетинг» (специальность «Математические...
Рабочей программы учебной дисциплины математические методы и модели в экономике уровень основной...
Рабочая программа для специальностей: 061800 Математические методы в экономике Экономический...
Рабочая программа для специальностей: 061800 Математические методы в экономике Экономический...
Рабочая программа для специальностей: 061800 Математические методы в экономике Экономический...



Загрузка...
страницы: 1   2   3   4   5
вернуться в начало
скачать
Тема 5.1. Модели тренда (полиномиальный тренд, экспоненциальный тренд, кривая Гомперца, логистическая кривая). ^ Тесты на наличие/отсутствие тренда (тестирование в рамках методов разности средних уровней и Фостера Стюарта).

Тема 5.3. Линейные модели стационарных временных ря­дов. Две формы общей стохастической линейной модели. Основные инструменты анализа временного ряда: автоковариационная функция; частная автоковариационная функция.

^ Модели с конечным числом параметров. Модель авторегрессии (АР): спецификация; условия стационарности и обратимости процесса; методы оценки параметров; автокорреляционная функция и дисперсия процесса; частная автокорреляционная функция.

^ Модель скользящего среднего (СС): спецификация; условия стационарности и обратимости процесса; методы оценки параметров; автокорреляционная функция и дисперсия процесса; частная автокорреляционная функция.

^ Смешанные модели авторегрессии-скользящего среднего (АРСС): спецификация; условия стационарности и обратимости процесса; методы оценки параметров; автокорреляционная функция и дисперсия процесса; частная автокорреляционная функция.

Тема 5.4. Параметрические модели нестационарных временных рядов. Модели авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС): спецификация; условия стационарности и обратимости процесса; методы оценки параметров; автокорреляционная функция и дисперсия процесса; частная автокорреляционная функция.

Тема 5.5. Моделирование условной гетероскедастичности. Модели ARCH и GARCH. Спецификации моделей. Способы тестирования на условную гетероскедастичность.


^ Тематика и планы практических занятий

Занятие 1 (2 часа). Оценка моделей с автокорреляцией. Алгоритм метода Кохрейна-Оркатта и его применение к задачам эконометрического моделирова­ния социально-экономических процессов. Исследование модели Филлипса (взаимосвязь показателей инфляции и безработицы). (Задания по теме 1.1)

^ Занятие 2 (2 часа). Оценка моделей с гетероскедастичностью. Применение доступного метода взвешенных наименьших квадратов к задачам эконометрического моделирова­ния социально-экономических процессов. Использование доступного обобщенного МНК при моделировании резервов позднего убытка страховых компаний в рамках моделей цепной лестницы и простой средней (модель Мака). (Задания по теме 1.2).

^ Занятие 3 (2 часа). Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях. Инструменты обнаружения мультиколлинеарности (коэффициенты парной корреляции между регрессорами, частные и множественные коэффициенты корреляции). Эконометрическое моделирование сферы производства и потребления с учетом мультиколлинеарности. Устранение мультиколлинеарности методом использования дополнительной информации на примере моделирования производственной функции Кобба-Дугласа. (Задания по теме 1.4).

^ Занятие 4 (2 часа). Пошаговые процедуры устранения мультиколлинеарности. Устранение мультиколлинеарности методом пошагового отбора переменных на примере моделирования урожайности сельскохозяйственного производства. (Задания по теме 1.4).

^ Занятие 5 (2 часа). Фиктивные переменные сдвига и наклона в регрессионных моделях. Спецификация моделей. Выбор базового значения фиктивной переменной. Выбор способа включения фиктивной переменной и интерпретация оценки параметра при ней. Учет структурных изменений при моделировании зависимости совокупного объема внутренних инвестиций от валового внутреннего продукта. Исследование влияния сезонных колебаний на зависимость дохода фирмы от объема продаж. Решение проблемы мультиколлинеарности для модели с несколькими фиктивными переменными. Проверка объясняющей способности фиктивных переменных модели. (Задания по теме 2.1)

^ Занятие 6 (2 часа). Тест Чоу на наличие (отсутствие) структурных изменений. Задачи на определение структурного разрыва при построении регрессионных моделей социально-экономических процессов. (Задания по теме 2.2)

^ Занятие 7 (2 часа). Методы оценки регрессионных мо­делей с распределенными лагами: метод последовательного увеличения лагов; метод Койка. Моделирование зависимости товарооборота от доходов населения. Составление спецификации модели. Оценка параметров модели. Прогнозирование значений эндогенных переменных модели. (Задания по теме 3.1)

^ Занятие 8 (2 часа). Методы оценки регрессионных мо­делей с распределенными лагами: Полиномиально распределенные лаги Алмон. Оценка параметров методом полиномиально распределенных лагов Алмон. Прогнозирование значений эндогенных переменных модели. Сравнительный анализ точностных характеристик прогнозов, построенных в рамках методов: последовательного увеличения лагов, Койка, Алмон. (Задания по теме 3.1)

^ Занятие 9 (2 часа). Контрольная работа по темам разделов 1,2,3.

Занятие 10 (2 часа). Распределенные лаги в инвестици­онных процессах. Левосторонние и правосторонние модели распределенных лагов в инвестиционных процессах. Малопараметрические модели распределенного лага: однопараметрическая и двухпараметрическая модели. (Задания по теме 3.2) .

^ Занятие 11 (2 часа). Авторегрессионные модели. Моделирование закономерностей с учетом ожидаемых ситуаций: мо­дель адаптивных ожиданий; мо­дель частичной корректировки. Модель Лизера (зависимость величины сбережений домашних хозяйств от располагаемого дохода). Модель Линтнера (зависимость уровня дивидендов от величины прибыли фирмы). (Задания по теме 3.3).

^ Занятие 12 (2 часа). Методы оценки параметров СОУ: косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов. Алгоритмы методов и их реализация в Excel. Решение задач по оценке параметров СОУ. (Задания по теме 4.1)

^ Занятие 13 (2 часа). Тесты на наличие/отсутствие тренда. Алгоритмы методов разности средних уровней и Фостера Стюарта. Сравнение результатов тестирования по данным уровней временных рядов финансово-экономических показателей. (Задания по теме 5.1).

^ Занятие 14 (2 часа). Моделирование се­зонной составляющей временного ряда. Мультипликативная и аддитивная модели сезонных индексов. Алгоритм выделения сезонной составляющей. Прогнозирование уровней ряда с учетом сезонных колебаний. (Задания по теме 5.2).

^ Занятие 15 (2 часа). Модели с конечным числом параметров: модель авторегрессии; модель скользящего среднего. Построение автокорреляционной и частной автокорреляционной функции процесса. Идентификация моделей и оценка параметров в Excel. (Задания по теме 5.3)

^ Занятие 16 (2 часа). Смешанные модели авторегрессии-скользящего среднего. Построение автокорреляционной и частной автокорреляционной функции процесса. Идентификация модели и оценка параметров в Excel. (Задания по теме 5.3, 5.4.)

Занятие 17 (2 часа). Параметрические модели нестационарных временных рядов. Модели авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего. Построение автокорреляционной и частной автокорреляционной функции процесса. Идентификация модели и оценка параметров в Excel.


^ Содержание самостоятельной работы и форма контроля

по темам дисциплины




пп

Наименование разделов и тем

Л,

ПЗ,

СР

Содержание

самостоятельной

работы

Форма

контроля

1

2

3

4

5

1.1.

^ Оценка моделей с автокорреляцией. Алгоритм метода Кохрейна-Оркатта и его применение к задачам эконометрического моделирова­ния социально-экономических процессов.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Решение задач. Выполнение заданий на компьютере.

Собеседование по лекционному материалу и

проверка задания.

1.2.

^ Оценка моделей с гетероскедастичностью. Применение доступного метода взвешенных наименьших квадратов к задачам эконометрического моделирова­ния социально-экономических процессов.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Решение задач. Выполнение заданий на компьютере.

Собеседование по лекционному материалу и

проверка задания.

1.3.

^ Модели со стохастическими регрессорами. Предпосылки регрессионной модели в условном смысле. Метод инструментальных переменных.

Л,

СР

Работа с учебной литературой.

Собеседование по лекционному материалу.

1.4.

^ Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях. Предпосылка теоремы Гаусса-Маркова относительно матрицы регрессоров. Эконометрическое моделирование сферы производства и потребления с учетом мультиколлинеарности.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Решение задач. Выполнение заданий на компьютере.

Собеседование по лекционному материалу и проверка задания.

2.1.

Фиктивные переменные сдвига и наклона.

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Решение задач. Выполнение заданий на компьютере.

Собеседование по лекционному материалу и домашнему заданию

2.2.

Тест Чоу на наличие (отсутствие) структурных изменений.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Выполнение заданий на компьютере.

Собеседование по лекционному материалу и домашнему заданию

2.3.

Фиктивная зависимая переменная. Линейные вероятностные модели. Логит и пробит модели.

Л,

СР

Работа с учебной литературой.

Собеседование по лекционному материалу.

3.1.

Методы оценки регрессионных мо­делей с распределенными лагами.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Выполнение заданий на компьютере. Выполнение упражнений.

Проверка заданий. Собеседование по лекционному материалу.

3.2.

Распределенные лаги в инвестици­онных процессах.

ПЗ,

СР

Выполнение заданий на компьютере. Выполнение упражнений.

Проверка заданий

3.3.

Моделирование закономерностей с учетом ожидаемых ситуаций: мо­дель адаптивных ожиданий; мо­дель частичной корректировки.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Выполнение заданий на компьютере.

Проверка заданий. Собеседование по лекционному материалу.

4.1.

Методы оценки параметров: косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Выполнение заданий на компьютере.

Проверка заданий. Собеседование по лекционному материалу

4.2.

Методы оценки параметров: трехшаговый метод наименьших квадратов. Идентификация рекурсивных систем.

Л,

СР

Работа с учебной литературой.

Собеседование по лекционному материалу

5.1.

Модели тренда. Тесты на наличие (отсутствие) тренда.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Выполнение заданий на компьютере. Выполнение упражнений.

Проверка заданий. Собеседование по лекционному материалу.

5.2.

Моделирование се­зонной составляющей временного ряда.

ПЗ,

СР

Выполнение заданий на компьютере.

Проверка заданий.

5.3.

Линейные модели стационарных временных ря­дов: модель авторегрессии; модель скользящего среднего; смешанные модели авторегрессии-скользящего среднего.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Выполнение заданий на компьютере. Выполнение упражнений.

Проверка заданий. Собеседование по лекционному материалу.

5.4.

Параметрические модели нестационарных временных рядов. Модели авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего.

Л,

ПЗ,

СР

Работа с учебной литературой. Выполнение упражнений.

Проверка заданий. Собеседование по лекционному материалу.

5.5.

Моделирование условной гетероскедастичности. Модели ARCH и GARCH.

Л,

СР

Работа с учебной литературой.

Собеседование по лекционному материалу.



Задания для самостоятельной работы


Тема 1.1.

Задание 1. Показать смещенность оценки дисперсии возмущений при нарушении третьей предпосылки Гаусса-Маркова.


Задание 2. Исследуется модель, связывающая количество вакансий и уровень безработицы :

, , .

1. По данным таблицы 1 оцените спецификацию модели и проверьте справедливость третьей предпосылки Гаусса-Маркова.

2. Используя итеративную процедуру Кохрейна-Оркатта, оцените параметры данной модели. Вычислите остатки регрессии. При помощи теста Дарбина-Уотсона проверьте справедливость третьей предпосылки Гаусса-Маркова.

Таблица 1.














1

1,73

8,65

13

2,23

6,8

2

1,94

4,82

14

2,06

8,25

3

3,05

2,67

15

3,33

3,44

4

4,17

2,67

16

2,12

7,8

5

2,52

2,58

17

3,15

4,72

6

1,71

8,07

18

1,92

7,45

7

1,95

8,83

19

2,26

6,21

8

2,57

5,54

20

6,18

2,64

9

5,06

2,87

21

2,07

8,55

10

2,81

5,29

22

8,39

2,6

11

4,43

3,31

23

2,75

6,25

12

3,19

5,44

24

6,1

2,7












77,69

128,15


Задание 3. Спецификация модели имеет вид

, ,

возмущение порождаются авторегрессионным процессом второго порядка:



Обобщите итеративную процедуру Кохрейна-Оркатта для данной модели.

Тема 1.2.

Задание 1. Показать смещенность оценки дисперсии возмущений при нарушении второй предпосылки Гаусса-Маркова.


Задание 2. Запишите алгоритм корректировки гетероскедастичности модели со спецификацией

, ,

методом взвешенных наименьших квадратов.


Задание 3. В таблице 2 приводятся: величины государственных расходов на образование (Y), объемы ВВП (),численность населения () для 39 стран.

1. Построить модель регрессионной зависимости государственных расходов на образование от ВВП и численности населения

.

2. Используя тест Голдфельда-Квандта проверить возмущения на наличие (отсутствие) гетероскедастичности.

3. Предполагая зависимость дисперсии возмущения от численности населения, для корректировки гетероскедастичности воспользуйтесь доступным взвешенным мнк, и оцените спецификацию вида

, .

Используя тест Голдфельда-Квандта проверьте остатки регрессии на наличие (отсутствие) гетероскедастичности.

Таблица 2.



Страна

Y

X1

X2

1

Люксембург

0,34

5,67

0,36

2

Уругвай

0,22

10,13

2,9

3

Сингапур

0,32

11,34

2,39

4

Ирландия

1,23

18,88

3,44

5

Израиль


1,81

20,94

3,87

6

Венгрия

1,02

22,16

10,71

7

Новая Зеландия

1,27

23,83

3,1

8

Португалия

1,07

24,67

9,93

9

Гонконг

0,67

27,56

5,07

10

Чили

1,25

27,57

11,1

11

Греция

0,75

40,15

9,6

12

Финляндия

2,80

51,62

4,78

13

Норвегия

4,90

57,71

4,09

14

Югославия

3,50

63,03

22,34

15

Дания

4,45

66,32

5,12

16

Турция

1,60

66,97

44,92

17

Австрия

4,26

76,88

7,51

18

Швейцария

5,31

101,65

6,37

19

Саудовская Аравия

6,40

115,97

8,37

20

Бельгия

7,15

119,49

9,86

21

Швеция

11,22

124,15

8,31

22

Австралия

8,66

140,98

14,62

23

Аргентина

5,56

153,85

27,06

24

Нидерланды

13,41

169,38

14,14

25

Мексика

5,46

186,33

67,4

26

Испания

4,79

211,78

37,43

27

Бразилия

8,92

249,72

123,03

28

Канада

18,90

261,41

23,94

29

Италия

15,95

395,52

57,04

30

Великобритания

29,90

534,97

55,95

31

Франция

33,59

655,29

53,71

32

ФРГ

38,62

815,00

61,56

33

Япония

61,61

1040,45

116,78

34

США

181,30

2586,40

227,64


Источники: Статистический ежегодник ЮНЕСКО “Statistical Yearbook” (1984); “^ International Financial Statistics”, Supplement (1984).






Скачать 0.73 Mb.
оставить комментарий
страница2/5
Дата26.09.2011
Размер0.73 Mb.
ТипУчебно-методический комплекс, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы: 1   2   3   4   5
хорошо
  1
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх