| Econometrie | Econometrie |
trul |
|||||
(Mathematics Economics) |
| Cadre didactice indrumatoare | Teaching Staff in Charge |
| Conf. Dr. MIHOC Maria, mmihoc@math.ubbcluj.ro |
| Obiective | Aims |
|
Scopul cursului este de a prezenta principiile si unele modele econometrice. Se introduce notiunea de model aleator, inductie statistica, iar la modelele liniare de regresie simpla se obtin estimatori care se interpreteaza geometric.
Se prezinta ipoteza referitoare la normalitatea distributiei erorilor si se prezinta testele si intervalele de incredere. Probleme similare se trateaza in cazul modelelor liniare generale, estimatorii fiind determinati cu metoda celor mai mici patrate. Se dau metode practice de estimare si se trateaza independenta erorilor. In incheiere se studiaza procesele autoregresive de ordinul I din punct de vedere al stabilitatii si stationaritatii. |
The purpose of this course is to present the principles and some econometrics models.
We introduce the notion of random model and statistic induction. For linear models of simple regression we obtain estimators which have geometrical interpretation. It presents the hypotesis regarding to the normality of errors distributions and presents the tests and confidence regions. The similar problems are treated in case of general linear models, the estimators could be found with least-square method. We give practical methods of estimation and we treat the independence of errors. Finally, we study the autoregression processes of first orden from the point of view of stability and stationarity. |
|
1. Notiunea de model econometric. Generalitati
1.1. Introducerea. 1.2. Notiunea de model aleator. 1.3. Natura variabilelor care figureaza in model. Specificare si structura modelului. 1.4. Inductia statistica. 1.5. Identificarea modelului. Structuri neidentificabile. 2. Modele liniare de regresie simpla. 2.1. Obtinerea estimatorilor. 2.1.1. Modele liniare de regresie simpla. 2.1.2. Ipoteze fundamentale. 2.1.3. Determinarea estimatorilor. Proprietati ale estimatorilor. 2.2. Interpretarea geometrica.Previziune. 2.2.1. Interpretarea geometrica a metodei de estimare. 2.2.2. Ecuatia de varianta. 2.2.3. Rolul ipotezei privind normalitatea distributiei erorilor. 2.2.4. Teste si intervale de incredere. 2.2.5. Previziunea variabilei endrogene Y. 3. Modele liniare generale. 3.1. Modelul. 3.2. Ipoteze fundamentale. 3.3. Determinarea estimatorilor cu ajutorul metodei celor mai mici patrate generalizata. 3.4. Proprietati ale estimatorilor. 3.5. Teste si intervale de incredere. 3.6. Previziunea variabilei endrogene Y. 3.7. Expresia coeficientului corelatiei multiple R. Analiza variatiei. 4. Model liniar general cand erorile sunt corelate 4.1. Erorile urmeaza un proces autoregresiv de ordin I. 4.2. Metode practice de estimatie. 4.3. Testarea independentei erorilor. 5. Studiul modelelor liniare cand ipotezele clasice privind erorile nu sunt realizate. Consecinte. 5.1. Ipoteza asupra erorilor modelului. 5.1.1. Ipoteza normalitatii si omoscedasticitatii. 5.1.2. Independenta erorilor in raport cu variabilele exogene. 5.1.3. Existenta variantei erorilor. 5.2. Modele cu erori asupra variabilelor din model. 5.2.1. Metoda variabilelor instrumentale. 5.2.2. Proprietatile estimatorilor obtinuti cu ajutorul metodei variabilelor instrumentale. 5.2.3. Consecintele acestei metode. 6. Procesele autoregresive. 6.1. Procese autoregresive de ordinul I. 6.2. Stabilitate si stationaritate. 6.3. Proprietatile estimatorilor obtinuti prin MCMMP, pentru procesele autoregresive de ordinul I. 6.4. Previziune in modelele autoregresive cu erori independente. |
|
1. Florea I. - Statistica,vol.I, Facultatea de Stiinte Economice, Universitatea din Cluj, Uz intern, 1986
2. Rene Giraud, Nicole Chaix - Econometrie, Presses Universitaires de France, 1989 3. Aigner Dennis J. - Basic econometrics, Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall, 1971 4. Stefan Pecican - Econometrie, EDP, Bucuresti, 1993 5. Theil H. - Principle of Econometrics, Wiley, 1971 |
| Evaluare | Assessment |
|
Examen. |
Exam. |