Эконометриксийн үндэс (НУС-ын мэргэжлийн суурь)

Зорилго

“Эконометриксийн үндэс” хичээл нь микро болон макро түвшний нийгэм, эдийн засгийн янз бүрийн үзүүлэлтүүдийн өөр хоорондын хамаарлын эконометрик загварыг байгуулах, сонгосон загварт тулгуурлан параметрийн үнэлгээ хийхэд шаардлагатай суурь ойлголт болон судалгаа шинжилгээний ажлыг бие даан гүйцэтгэхэд шаардлагатай мэдлэг, чадварыг оюутанд эзэмшүүлэх зорилгыг агуулна.

Товч агуулга

Эконометриксийн сонгодог регрессийн шинжилгээний энгийн түвшний онолын
 асуудлууд болон бодит тоон өгөгдөлтэй ажиллах практик асуудлуудыг хамарна. Лекцийн
 хичээлээр онолын асуудлуудыг танилцуулах бол семинарын хичээлээр бодит тоон
 өгөгдлүүдийн дээр онолын хичээлээр үзсэн ойлголтуудыг бататгах, ашиглах ажлуудыг
 танилцуулна. Семинарын хичээлийн өөр нэг зорилго нь компьютер дээр эконометрикс,
 статистикийн “Eviews” програм хангамжийг ашиглан хэрхэн шинжилгээ хийх арга зүйд
 төвлөрнө.
 Лекцийн хичээл дараах үндсэн 4 онолын бүлгийг хамарна. Үүнд:
 1. Эконометриксийн үндсэн асуудлууд ба Статистикийн суурь ойлголтууд
 2. Энгийн регрессийн шинжилгээ
 3. Олон хувьсагчийн регрессийн шинжилгээ
 4. Регрессийн шинжилгээнд учирах хүндрэл, алдаанууд, өргөтгөлүүд
 Эхний хэсэгт эконометриксийн үүсэл, хөгжил, бүтэц, судлагдахуун болон үндсэн арга
 аргачлалын тухай танилцуулна. Мөн эконометриксийн шинжилгээнд түлхүү ашиглагддаг
 статистикийн суурь ойлголтууд болох санамсаргүй хэмжигдэхүүн; түүний магадлалын тархалт,
 хэлбэрүүд; хүлээлт; цэгэн болон интервал үнэлгээ; эх олонлогийн параметр дээрх таамаглал
 шалгах процедур зэргийг үзнэ. Хоёрдугаар хэсгээр нэг тайлбарлагч хувьсагчтай регрессийн
 шинжилгээний арга аргачлалыг танилцуулна. Ингэхдээ, эдийн засгийн онолын болон
 статистик загвар, сонгодог регрессийн таамаглалууд, загварын параметрүүдийг үнэлэх ХБКА-
 ыг тодорхойлно. Үүний дараагаар регрессийн таамаглалууд биелж байх үеийн үнэлэгчдийн
 түүврийн шинж чанаруудыг тодорхойлж, Гаусс-Марковын теорем болон статистик дүгнэлтүүд,
 таамаглал шалгах, интервал үнэлгээг хэрхэн хийх арга талаар үзнэ. Энэ хэсгийн төгсгөлд
 регрессийн тэгшитгэлийн үнэлгээний үр дүнг хэрхэн илтгэх болон тэгшитгэлийн хэлбэрийг
 хэрхэн зөв сонгох талаар үзнэ. Гуравдугаар буюу олон хувьсагчийн регрессийн шинжилгээний
 хэсэгт өмнө үзсэн энгийн регрессийн шинжилгээнд тодорхойлсон үндсэн ойлголтууд дээрээ
 үндэслэн олон тайлбарлагч хувьсагчтай тохиолдолд регрессийн шинжилгээг хэрхэн гүйцэтгэх
 талаар үзнэ. Олон хувьсагчийн регрессийн загварыг хэрхэн тодорхойлох, таамаглал болон
 статистик дүгнэлтүүдийг хэрхэн өргөжүүлэх, тэдгээрийн үндсэн шинж чанаруудыг авч үзнэ.
 Монгол улсын их сургууль
 4
 Үүнээс гадна, регрессийн шинжилгээнд түүврийн бус мэдээллийг хэрхэн үр ашигтайгаар
 ашиглах, статистик загварын тодорхойлолтыг статистик тестээр шалгах, улмаар яаж
 сайжруулж болох талаар үзнэ. Сүүлийн буюу дөрөвдүгээр хэсэгт, өмнөх хичээлүүдээр үзсэн
 сонгодог регрессийн шинжилгээнд учирч болох хүндрэлүүд болон үнэлгээг сайжруулах бусад
 нэмэлт техникүүдтэй танилцана. Чанарын үзүүлэлтүүдийг регрессийн шинжилгээнд оруулахад
 түгээмэл хэрэглэгддэг “Dummy” хувьсагчийн аргатай танилцах бол олон тайлбарлагч
 хувьсагчтай регрессийн шинжилгээнд үүсэж болдог “Multicollinearity” асуудал болон сонгодог
 регрессийн 3 ба 4-р таамаглалууд зөрчигдсэн үед үүсдэг “Heteroskedasticity”, “Autocorrelation”
 асуудлууд гэж юу болох тэдгээрийн үр дагавар, хэрхэн засах талаар үзнэ. Үүнээс гадна,
 загварын тодорхойлолт болон тоон өгөгдлийн шинж чанараас үүсдэг “Omitted Variable Problem”
 болон “Measurement Error Problem” асуудлуудыг авч үзнэ.