- •Содержание учебно-методического комплекса дисциплины
- •Типовая учебная программа дисциплины –
- •Выписка из рабочих учебных планов
- •1. Общие сведения
- •1.1. Цель и задачи курса:
- •2. Организация и планирование курса
- •2.1 Курс лекционных занятий
- •2.2 Курс лабораторных занятий
- •2.3 Самостоятельная работа обучающегося под руководством преподавателя (сроп)
- •2.4Самостоятельная работа студента (срс)
- •3. Расписание модульно-рейтинговой проверки знаний обучающихся (график выполнения и сдачи заданий по дисциплине)
- •3. Карта учебно-методической обеспеченности дисциплины
- •3.1. Список литературы
- •3.2 Методическое обеспечение дисциплины
- •3.3 Перечень специализированных средств
- •4. Методические рекомендации по дисциплин
- •5. Лекционный комплекс.
- •Тема 1. «Сведения из теории вероятностей и математической статистики».
- •Вопрос 1. Введение в эконометрику.
- •Вопрос 2. Особенности статистических данных. Источники информации.
- •Вопрос 3. Выборка и генеральная совокупность.
- •Вопрос 4. Проверка (тестирование) статистических гипотез.
- •Вопрос 5. Точечные и интервальные оценки параметров.
- •Тема 2. Метод наименьших квадратов
- •Вопрос 1. Функция регрессии и основные задачи статистического анализа парной регрессии. Причины включения случайного члена в уравнение регрессии.
- •Лз 3. Метод наименьших квадратов
- •Лз 4 Метод наименьших квадратов.
- •Вопрос 2. Метод наименьших квадратов.
- •Тема 3. Модель множественной линейной регрессии
- •Вопрос 1. Множественная линейная регрессия.
- •Вопрос 2. Матричная форма записи модели множественной регрессии.
- •Тема 4. Классическая модель множественной линейной регрессии.
- •Вопрос 1. Классическая модель множественной регрессии.
- •Вопрос 2. Проверка статистической значимости коэффициентов линейной регрессии. T-статистика Стьюдента.
- •Лз 7. Классическая модель множественной линейной регрессии.
- •Тема 5. Коэффициент детерминации.
- •Вопрос 1. Коэффициент детерминации.
- •Вопрос 2. Проверка общего качества уравнения регрессии.
- •Вопрос 3. Проверка значимости коэффициента детерминации.
- •Тема 6. Спецификация переменных. Частная корреляция.
- •Вопрос 1. Спецификация переменных.
- •Вопрос 2. Последствия невключения в модель существенных переменных.
- •Вопрос 3. Включение в модель несущественных переменных.
- •Вопрос 4. Частная корреляция в модели множественной линейной регрессии.
- •Тема 7. Нелинейные эконометрические модели.
- •Вопрос 1. Нелинейные модели регрессии. Нелинейность по переменным и нелинейность по параметрам. Логарифмирование.
- •Вопрос 2. Эластичность и ее моделирование.
- •Тема 8. Мультиколлинеарность.
- •Вопрос 1. Явление мультиколлинеарности.
- •Определение наличия мультиколлинеарности.
- •Вопрос 2. Последствия мультиколлинеарности для оценок коэффициентов регрессии.
- •Вопрос 3. Методы устранения мультиколлинеарности
- •Вопрос 4. Фиктивные переменные.
- •Тема 9. Гетероскедастичность.
- •Вопрос 1. Сущность и причины возникновения гетероскедастичности.
- •Вопрос 2. Способы корректировки гетероскедастичности.
- •Тема 10. Динамический ряд.
- •Вопрос 1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа.
- •Лз 14. Динамический ряд.
- •Вопрос 2. Автокорреляция.
- •Вопрос 3. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.
- •Другую группу методов представляют методы статистического моделирования, наиболее распространенными из которых являются статические и динамические.
- •Лз 15 Динамический ряд.
- •Вопрос 3. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.
- •Вопрос 4. Система одновременных уравнений.
- •6. План лабораторных занятий
- •7. Материалы для срс срс №1 Основные аспекты эконометрического моделирования
- •Срс №2 Парный регрессионный анализ
- •Срс № 3 Множественный регрессионный анализ
- •Условие задачи
- •Алгоритм решения задания
- •Срс №4 Временные ряды и прогнозирование.
- •Срс №5 Регрессионные динамические модели.
- •3) Произвести теоретическое описание модели с распределенным лагом.
- •Срс № 6
- •Срс № 7 Системы одновременных уравнений.
- •8. Материалы по контролю и оценке учебных достижений обучающихся Вопросы для подготовки к экзамену по дисциплине
2.2 Курс лабораторных занятий
Таблица 3
|
№ заня тия |
Содержание практических занятий |
Кол-во часов | |
|
оч |
заоч | ||
|
ЛР 1 |
Парный регрессионный анализ. |
2 |
2 |
|
ЛР 2 |
Парный регрессионный анализ. |
2 |
2 |
|
ЛР 3 |
Парный регрессионный анализ. |
2 |
срс |
|
ЛР 4 |
Модель множественной регрессии. |
2 |
срс |
|
ЛР 5 |
Модель множественной регрессии. |
2 |
2 |
|
ЛР 6 |
Модель множественной регрессии. |
2 |
2 |
|
ЛР 7 |
Модель множественной регрессии. |
2 |
срс |
|
ЛР 8 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
срс |
|
ЛР 9 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
срс |
|
ЛР 10 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
срс |
|
ЛР 11 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
срс |
|
ЛР 12 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
срс |
|
ЛР 13 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
2 |
|
ЛР 14 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
срс |
|
ЛР 15 |
Динамический ряд. Автокорреляция. |
2 |
срс |
|
|
Итого |
30 |
10+ 20 срс |
2.3 Самостоятельная работа обучающегося под руководством преподавателя (сроп)
Таблица 4
|
№ заня тия |
Содержание занятий СРОП |
Кол-во часов | |
|
оч |
заоч | ||
|
1 |
Сведения из теории вероятностей и математической статистики. |
1 |
срс |
|
2 |
Метод наименьших квадратов. |
1 |
1 |
|
3 |
Метод наименьших квадратов. |
1 |
срс |
|
4 |
Метод наименьших квадратов. |
1 |
срс |
|
5 |
Модель множественной регрессии. |
1 |
1 |
|
6 |
Классическая модель множественной линейной регрессии. |
1 |
1 |
|
7 |
Классическая модель множественной линейной регрессии. |
1 |
срс |
|
8 |
Рубежный контроль 1. коллоквиум по пройденному материалу |
1 |
1 |
|
9 |
Спецификация переменных. Частная корреляция. |
1 |
срс |
|
10 |
Нелинейные эконометрические модели. |
1 |
срс |
|
11 |
Мультиколлинеарность. |
1 |
срс |
|
12 |
Гетероскедастичность. |
1 |
срс |
|
13 |
Динамический ряд. |
1 |
срс |
|
14 |
Динамический ряд. |
1 |
срс |
|
15 |
Рубежный контроль 2 коллоквиум по пройденному материалу |
1 |
1 |
|
|
Итого: |
15 |
5 + 10 срс |
2.4Самостоятельная работа студента (срс)
Таблица 5
|
№зада ния |
Задание |
Объем |
Кол-во часов | |
|
оч |
заоч | |||
|
1 |
1. Составить конспект, отразив и раскрыв в нем вопросы. 2. Решить задачи по определению средних величин экономических показателей. |
3-4 стр. |
2 |
2 |
|
2 |
1. Составить конспект, отразив и раскрыв в нем вопросы. 2. Решить задачу по построению модели парной регрессии. Проверить ее на адекватность и возможность использования в экономике. Выполнить экономическую интерпретацию. |
3-4 стр. |
3 |
3 |
|
3 |
1. Составить конспект, отразив и раскрыв в нем вопросы. 2. Решить задачу по построению модели множественной регрессии. Проверить ее на адекватность и возможность использования в экономике. Выполнить экономическую интерпретацию. |
3-4 стр. |
5 |
5 |
|
4 |
1. Составить конспект, отразив и раскрыв в нем вопросы. 2. Решить задачу по построению трендов, характеризующих динамическое развитие экономического показателя. Используя Мастер диаграмм MS Excel, изобразить выборку и тренды в графическом виде. Определить, какой из построенных трендов наилучшим образом описывает динамику исследуемого показателя. |
3-4 стр. |
5 |
5 |
|
5 |
1. Составить конспект, отразив и раскрыв в нем вопросы (1. Авторегрессионные модели. 2. Модели с распределенным лагом. 3. Модель адаптивных ожиданий.) |
2-3 стр. |
5 |
5 |
|
6 |
1. Составить конспект, отразив и раскрыв в нем вопросы (1. Проблемы идентифицируемости. Проблема идентификации. 2. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости. 3. Одновременное оценивание регрессионных уравнений.) |
5-10стр. |
5 |
5 |
|
7 |
1. Составить конспект, отразив и раскрыв в нем вопросы (1. Общий вид системы одновременных уравнений. Модель спроса и предложения. 2. Одновременное оценивание регрессионных уравнений). |
5-10 стр. |
5 |
5 |
|
|
Итого: |
|
30 |
30 |
