Эконометрика-2

Бакалавриат 2026/2027

ID 1250300

Статус: Курс обязательный (Экономика и статистика)

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 3-й курс, 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 76

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Представленные в хронологической последовательности данные об объектах, или временные ряды, являются информационной базой для статистического прогнозирования. Методы прогнозной экстраполяции основаны на использовании свойства инерционности процессов и моделирования основной тенденции (тренда) и циклических изменений. Современные социально-экономические процессы все более утрачивают инерционность в силу "виртуализации" основных показателей, например, финансовых, и преобладающими моделями временных рядов становятся бестрендовые. Какую модель предпочесть и как рассчитать ее параметры, чтобы сделать прогноз на будущее? Какой прогноз: краткосрочный или долгосрочный, - можно сделать на основе построенной модели, и насколько он надежен? Ответы на эти и другие вопросы можно найти в процессе изучения предлагаемого курса, в ходе которого будут отработаны модели прогнозирования на основе реальных данных.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины Эконометрика является формирование у студентов научного представления о методах, моделях и приемах, позволяющих получать количественные выражения закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием математико-статистического инструментария анализа временных рядов.
выработка у студентов навыков критического анализа различных источников информации о временных рядах
подготовка студента к решению профессиональных задач в области анализа временных рядов

Планируемые результаты обучения

Владеет понятийным аппаратом анализа временных рядов на основе моделей ARMA для прогнозирования экономических показателей.
Имеет представления и умеет использовать методы оценивания моделей ARIMA для прогнозирования экономических показателей, умеет применять тесты единичного корня.
Имеет представления и умеет использовать модели сезонных колебаний с фиктивными переменными, модели SARIMA, адаптивные сезонные модели временных рядов для прогнозирования экономических показателей, применять тесты на сезонные единичные корни.
Имеет представления и умеет использовать модели с авторегрессионной условной гетероскедастичностью для прогнозирования экономических показателей, идентифицировать ARCH-эффект.
Имеет представления и умеет использовать основные модели многомерных временных рядов: модели коинтеграции, моделей коррекции ошибками, авторегрессионной модели распределенных лагов, модели векторной авторегрессии для прогнозирования экономических показателей.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Введение в анализ одномерных временных рядов.
Тема 2. Основные типы стационарных ARMA моделей.
Тема 3. Модели нестационарных временных рядов.
Тема 4. Модели временных рядов с сезонностью.
Тема 5. Модели с авторегрессионной условной гетероскедастичностью.
Тема 6. Модели многомерных временных рядов.

Элементы контроля

Текущие домашние работы
Самостоятельная работа1
Самостоятельная работа по заданной теме выполняется студентами в группе по 2 человека с обязательной последующей защитой результатов работы на семинаре. Задание выдается студентов за 2 недели до сдачи. Каждому студенту из группы задается по 3-5 вопросов на понимание содержания работы.
Самостоятельная работа 2
Активность на семинарах
Экзамен
Экзамен состоит из двух частей тестовой и устной. Тестовая часть выполняется студентами индивидуально в письменной форме или в системе SmartLMS в несколько этапов в течение 3-4 модуля по мере прохождения тем курса. Устная часть экзамена проводится в устном форме, очно в аудитории на последнем лекционном занятии. Участие в устной части – по желанию студента. Во время проведения устной части экзамена запрещается пользоваться любыми материалами и средствами коммуникации. Доля тестовой и устной части в итоговой оценке за экзамен составляют: 0,6 и 0,4 соответственно. Если задачи устной части не решены, тестовая часть обнуляется. Оценка выставляется по 10-балльной шкале.

Промежуточная аттестация

2026/2027 4th module
0.15 * Текущие домашние работы + 0.15 * Самостоятельная работа1 + 0.15 * Самостоятельная работа 2 + 0.3 * Экзамен + 0.25 * Активность на семинарах

Список литературы

Авторы

Родионова Лилия Анатольевна

Программа дисциплины