Тематика курсовых работ

1. Фиктивные переменные в эконометрическом моделировании сезонных явлений.

2. Фиктивные переменные в моделях со структурными изменениями.

3. Доступный МНК и его применение в случае гетероскедастичности.

4. Применение регрессионных моделей в прогнозных расчетах.

5. Главные компоненты.

6. Регрессия на главные компоненты.

7. Мультиколлинеарность и ее эффекты.

8. Мультиколлинеарность и регрессия на главные компоненты.

9. Модель адаптивных ожиданий.

10. Модель неполной корректировки.

11. Общая теория проверки статистических гипотез.

12. Тест Чоу и примеры его практического использования.

13. Тесты проверки гетероскедастичности и их практическое использование.

14. ARMA модели.

15. ARIMA модели.

16. Качественные зависимые переменные. Пробит- и логит- модели.

17. Качественные зависимые переменные. Тобит-модель.

18. Сезонные адаптивные модели.

19. Рекуррентный МНК.

20. Многофакторные адаптивные модели.

Примерный план и содержание темы

Введение

1. Основные понятия о валютном курсе рубля и обзор существующих моделей его прогнозирования

1.1 Основные понятия валютного рынка и валютного курса

1.2 Обзор существующих методов моделирования и прогнозирования валютных курсов

2. Эконометрическое моделирование и прогнозирование валютного курса

2.1 Описание исходного ряда

2.2 Построение эконометрической модели условной гетероскедастичности

2.3 Экономическая интерпретация полученных результатов и прогнозирование

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

В «Введение» должны быть описаны основные положения и вопросы, касающиеся исследуемой вами проблемы, цель работы, задачи, решаемые в работе, рассматриваемая совокупность данных. В раздел можно включить методические основания вашего исследования согласно выбранной теме. Объем раздела 2 страницы.

В первой главе «Теоретическое обоснование модели» должно быть представлено теоретическое и экономическое обоснование модели зависимости данных, которая предполагается для построения. Необходимо обосновать выбор экономических показателей, используя известные теоретические зависимости из экономической теории. Сформулированные теоретические предположения о модели необходимо подтвердить результатами предварительного анализа статистических данных.

Во второй главе «Построение и анализ эконометрической модели» должны быть представлены результаты построения и анализа одной или нескольких регрессионных моделей, количество которых зависит от темы курсовой работы.

Минимальное требование к регрессионной модели состоит в том, что модели должны содержать как минимум две количественные экзогенные переменные. При включении в модели фиктивных переменных, такое действие должно быть обосновано (графическим анализом исходных рядов показателей или случайных отклонений моделей, второе предпочтительнее, а также, по возможности, анализом связанных с ним событий).

Процесс построения различных регрессионных моделей может представлять собой этапы совершенствования каждой предшествующей зависимости и поиск наиболее адекватной модели. Также можно строить модели, руководствуясь собственными предположениями, не упустив из вида экономическую обоснованность выбранных наборов эндогенной и экзогенных переменных.

Необходимо сделать выводы по результатам оценивания параметров построенных моделей и по анализу качества каждой из них. Также следует провести исследование построенных моделей с помощью тестов. В каждом случае необходимо дать подробное описание результатов тестов, выводов, которые можно сделать как для каждой отдельно взятой модели, так и для сравнения моделей в общем.

В главе следует провести экономическую интерпретацию построенных моделей.

В «Заключение», должны быть освещены все важнейшие выводы и результаты. Необходимо отразить, что удалось получить в результате проведенного исследования. В чем ценность полученных результатов? О чем свидетельствует проведенный анализ с точки зрения цели исследования? В какой мере удалось ответить на поставленные вопросы?

Раздел «Список использованных источников» должен содержать ссылки на сведения и данные, полученные из внешних источников.

Раздел «Приложения» должен содержать статистические данные, подробные результаты тестов, проведенных для анализа качества модели, а так же вспомогательный материал.