ЭКОНОМЕТРИКА Преподаватель : Сержан Гүлзада Үрбалақызы Кредит : 2 В неделю 1 лекция, 1 лабораторная работа, 1 СРСП

Содержание курса темы ТемаКол - во часов 1 Основы эконометрики 1 2 Математические основы регрессионно - корреляционного анализа 3 3 Нелинейные эконометрические модели 2 4 Множественная регрессия и корреляция 3 5 Динамический ряд 2 6 Системы эконометрических уравнений 2 7 Сведения из теории вероятностей и математической статистики 2

Рекомендуемая литература Литература 1

Тема 1. Основы эконометрики Существует два определения : К эконометрике относят все, что связано с измерениями в экономике. Математическо - статистические средства, позволяющее верифицировать модельные соотношения между анализируемыми экономическими показателями.

Эконометрика Р. Фриш, один из основателей Ввел название « Эконометрика » в 1926 « Эконометрика – это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична тому, что мы называем экономической теорией … Эконометрика не является синонимом приложений математики в экономике » Единство трех составляющих статистика, экономическая теория и математики образует эконометрику

Эконометрика Самостоятельная научная дициплина Совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей Базируется на экономической теории, статистики и математическом инструментарии Придает количественное выражение общим ( качественным ) характеристикам.

Преодоление проблем Ассиметричность связей Мультиколлинеарность связей Эффекта гетерскедастичности Автокорреляции Ложной корреляции Наличия лагов

Этапы моделирования 1-2 Постановочный Априорный 3-4 Параметризация Информационный 5-6 Идентификация модели Верификация модели

1. Постановочный этап Определение Конечных целей моделирования Набора участвующих в модели факторов и показателей Ролей факторов и показателей

2. Априорный этап Предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления Формирование и формализация априорной информации, относящейся природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих

3. Параметризация Выбор общего вида модели Моделирование

4. Информационный этап Сбор необходимой статистической информации Регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей на разных временных или пространственных тактах функционирования изучаемого явления

5. Идентификация модели Статистический анализ модели Статистическое оценивание неизвестных параметров модели

6. Верификация модели Сопоставление реальных и модельных данных Проверка адекватности модели Оценка точности модельных данных