I.1.7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Поскольку изучаемая дисциплина требует больших объёмов вычислений, то занятия по данной дисциплине проводятся в компьютерных классах оборудованных интерактивными досками или проекционными мониторами.
Программное обеспечение компьютеров стандартное – система не ниже Windows XP с MS Office 2003.
В компьютеры подгружены надстройки надстройками, включающие пакет анализа и Analysis ToolPak – VBA.
Кроме того, используется пакет «Eсonometric Views».
Для самостоятельной работы студентов в библиотеке имеется постоянно обновляемая литература по данному предмету.
Выполнение контрольных работ можно проводит в компьютерных классах, где также возможны консультации с ведущими преподавателями кафедры.
Основной список рекомендуемой литературы, а также дополнительной приводится ниже:
I.1.7. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРА
Основная литература:
1. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник, Рек МО. – М.: ИНФРА-М, 2001
2. Кремер Н.Ш. Эконометрика: Учебник, Рек. МО.- М.: ЮНИТИ, Единство, 2004
Дополнительная литература:
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.- М.: ЮНИТИ, 1998, 1022 с.
2. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. – М.: Статистика, 1974.
3. Анфилатов В.С., Системный анализ в управлении6 Учебное пособие. Рек. МО.- М.: Финансы и статистика, 2003
4. Балдин К.В., Эконометрика: Учебное пособие/ Балдин К.В., Быстров О.Ф., Соколов М.М. – 2-е изд. пер. и доп., - Рек. МО.- М.:ЮНИТИ, 2004
|
|
|
5. Джонстон Дж., Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980
6. Исследование операций в экономике: Учебное пособие/ Под ред. Н.Ш.Кремера. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997
7. Катышев П.К., Сборник задач к начальному курсу эконометрики.- М.: Дело и сервис, 1999
8. Магнус Я. Р., Катышев П.К., Персецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник 4-е изд. – М.: Дело, 2000. –576 с.
9. Носко В.П., Эконометрика для начинающих: Дополнительные главы.- М.: ИЭПП, 2005
10. Носко В.П., Эконометрика. Элементарные методы и введение в регрессионный анализ временных рядов. – М.: ИЭПП, 2004
11. Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей. – М., ИЭПП, 2005
12. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие/Под ред. И.И.Елисеевой – М.: Финансы и статистика, 2001.
13. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика: Учебник – М.: Издательство «Экзамен», 2003. – 512с.
14. Хейне Пол, Экономический образ мышления. – М.: «Каталаксия», 1997
15. Экономико – математические методы и прикладные модели: Учебн. пособие для вузов / В.В.Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайтбегов, И.В. Орлова, А.Половников.- М.: ЮНИТИ, 1999.- 391 с.
I .1.8 ГЛОССАРИЙ
Анализ временного ряда - метод анализа данных, основанный на построении регрессии и ставящий целью установление причинных связей с помощью упорядочения данных.
|
|
|
Автокорреляция – коррелированность случайных отклонений в уравнении регрессии.
Белый шум – случайная величина с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией, не подверженная автокорреляции.
Вероятность - степень возможности появления какого-либо определенного события в тех или иных условиях.
Гипотеза - научное предположение, выдвигаемое для объяснения некоторого явления и требующее верификации.
Гетероскедастичность – неоднородность дисперсий случайных отклонений в уравнении регрессии.
Зависимая переменная - переменная, изменяющаяся в результате изменения некоторой другой (независимой) переменной. С помощью зависимых переменных описываются эффекты или следствия
Коррелирующие переменные - две переменные, изменения которых взамообусловлены. Изменение одной коррелирующей переменной связано с изменением другой переменной.
Корреляция - систематическая и обусловленная связь между двумя рядами данных.
Корреляционный анализ - статистические методы обнаружения корреляционной зависимости между двумя или более случайными признаками или факторами.
|
|
|
Коэффициент детерминации – показатель, характеризующий долю вариации зависимой переменной, объясненной вариацией независимых переменных.
Линия регрессии – линия, которая точнее всего отражает распределение экспериментальных точек на диаграмме рассеяния.
Метод наименьших квадратов - статистический прием, с помощью которого неизвестные параметры модели оцениваются путем минимизации суммы квадратов отклонений действительных (эмпирических) значений от теоретических.
Множественная регрессия - статистическая процедура изучения зависимости, существующей между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными.
Мультиколлинеарность - положение, при котором одна или более независимых переменных, входящих в уравнение регрессии, являются точными линейными функциями от одной или более независимых переменных того же уравнения.
Независимая переменная - переменная, наличие и изменение которой влияет на наличие или изменение других переменных (зависимых переменных). Независимые переменные вызывают реальные изменения или объясняют их.
Нулевая гипотеза - предположение об отсутствии взаимосвязи или корреляции между исследуемыми переменными.
|
|
|
Построение модели - отбор переменных для включения их в модель регрессии и определение связей, существующих между этими переменными.
Проверка статистических гипотез - процедура установления согласованности выборочных значений некоторой случайной величины с определенным вероятностным предположением о ее распределении.
Дата добавления: 2019-09-02; просмотров: 182; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!