Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licență

FISA DISCIPLINEI

Codul
Denumirea disciplinei
MP003 Econometrie
Specializarea
Semestrul
Ore: C+S+L
Categoria
Statutul
Matematici aplicate
8
2+2+0
obligatorie
Titularii de disciplina
Conf. Dr. CHIOREAN Ioana Rodica,  ioanacs.ubbcluj.ro
Obiective
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.
Continutul
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.
Bibliografie
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
Examen.
Legaturi: Syllabus-urile tuturor disciplinelor
Versiunea in limba engleza a acestei discipline
Versiunea in format rtf a acestei discipline