Тема 1. Предмет, метод и задачи эконометрики

При изучении данной темы необходимо уяснить, что представляет собой эконометрика как наука, ее объект и предмет изучения, как она связана с другими науками, методологию построения эконометрических моделей, области применения эконометрических моделей, применение информационных технологий в эконометрических исследованиях.

Изучив данную тему студент должен знать:

• определение и основные черты предмета эконометрики;

• задачи, критерии и принципы эконометрики;

• возможности статистических и математических методов в эконометрических расчетах;

• типы экономических данных и эконометрических моделей.

Контрольные вопросы

1. Охарактеризуйте составные части эконометрической модели.

2. По каким признакам можно классифицировать эконометрические модели?

3. Перечислите этапы построения эконометрических моделей.

4. На основании каких исходных данных могут быть построены эконометрические модели?

Тесты

1. Эконометрика – это:

а) раздел экономической теории;

б) раздел экономической статистики;

в) раздел экономической математики;

г) самостоятельная наука.

2. Эконометрика изучает:

а) качественные характеристики экономических процессов и явлений;

б) количественные характеристики наблюдаемых процессов и явлений;

в) количественные характеристики взаимосвязей экономических явлений и процессов;

г) применение статистических методов в экономике.

3. Укажите этап эконометрического моделирования, который следует не по порядку:

а) постановочный;

б) верификация модели;

в) априорный;

г) параметризация.

4. По какому направлению не квалифицируют задачи эконометрики:

а) по конечным прикладным целям;

б) по уровню иерархии;

в) по структуре данных;

г) по профилю анализируемой экономической системы.

5. Перекрестные данные – это:

а) данные, полученные для какого-либо экономического показателя разных однотипных объектов;

б) данные, характеризующие один и тот же объект, показатель в различные моменты времени;

в) данные характеризующие структуру совокупности;

г) данные характеризующие интенсивность развития явления.

6. Временные ряды – это:

а) данные, полученные для какого-либо экономического показателя разных однотипных объектов;

б) данные, характеризующие один и тот же объект, показатель в различные моменты времени;

в) данные характеризующие структуру совокупности;

г) данные характеризующие интенсивность развития явления.

Тема 2. Парная регрессия и корреляция

Основными направлениями изучения данной темы является рассмотрение существующих типов связи, основных задач прикладного корреляционно-регрессионного анализа. Необходимо изучить методы выбора типа математической функции при построении уравнения регрессии и оценку степени тесноты связи между количественными переменными, показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение, коэффициент детерминации; стандартную ошибку уравнения регрессии; оценку статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии, уравнения регрессии в целом: t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера.

Изучив данную тему студент должен знать:

• понятие функциональной, статистической и корреляционной связи;

• смысл и назначение уравнения регрессии;

• парную регрессию;

• метод наименьших квадратов и условие его применения для определения параметров уравнения парной регрессии;

• коэффициент ковариации;

• величину случайной ошибки, её смысл и назначение;

• среднюю ошибку аппроксимации;

• коэффициент эластичности;