- •1. Цели освоения дисциплины «Эконометрика»
- •Место дисциплины в структуре ооп бакалавриата
- •3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Эконометрика»
- •4. Структура и содержание дисциплины «Эконометрика».
- •4.1. Объём дисциплины и виды учебной работы (в часах)
- •4.1.1. Объём и виды учебной работы (в часах) по дисциплине Эконометрика по направлению Экономика по профилям: «Финансы и кредит», «Страхование», «Налоги и налогообложение»
- •4.1.2. Разделы дисциплины «Эконометрика» и трудоемкость по видам занятий (в часах) по направлению Экономика для дневного отделения
- •4.1.2. Разделы дисциплины «Эконометрика» и трудоемкость по видам занятий (в часах) по направлению Экономика для заочного отделения
- •4.2. Содержание дисциплины «Эконометрика»
- •4.2.1. Тематическое содержание дисциплины «Эконометрика»
- •4.2.2. Содержание семинарских и практических занятий (дневное отделение)
- •5. Образовательные технологии
- •6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения модуля
- •6.1. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
- •6.2.2. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.
- •Вопросы для проведения текущего контроля:
- •Примерные вопросы к зачёту
- •7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины «Эконометрика»
- •8. Материально-техническое обеспечение дисциплины «Эконометрика»
4.1.2. Разделы дисциплины «Эконометрика» и трудоемкость по видам занятий (в часах) по направлению Экономика для заочного отделения
№ п/п |
Тема дисциплины |
Семестр |
Общая трудоёмкость (часах) |
Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) |
Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам) |
||||||
Учебная работа |
В.т.ч. в активных формах |
Самостоятельная работа, час.
|
|||||||||
|
|
|
всего |
лекции |
практ. |
||||||
1 |
Предмет эконометрики, типы данных |
5 |
3 |
1 |
- |
- |
2 |
Опрос |
|||
2 |
Основные понятия и методы ТВМС |
5 |
11 |
- |
- |
- |
10 |
Опрос |
|||
3 |
Парная линейная регрессия. МНК. Нелинейная регрессия |
5 |
16 |
2 |
- |
- |
16 |
Опрос |
|||
4 |
Множественная линейная регрессия |
5 |
27 |
3 |
4 |
2 |
25 |
Контрольная работа |
|||
5 |
Проверка основных гипотез. ОМНК |
5 |
10 |
1 |
- |
- |
8 |
Опрос |
|||
6 |
Системы одновременных уравнений |
5 |
16 |
2 |
- |
- |
16 |
Опрос |
|||
7 |
Модели временных рядов |
5 |
14 |
1 |
- |
- |
16 |
Опрос |
|||
|
|
|
1 |
|
|
|
КСР – 1 час |
Тест |
|||
|
Итого: |
– |
108 |
10 |
4 |
2 |
94 |
Зачёт |
4.2. Содержание дисциплины «Эконометрика»
4.2.1. Тематическое содержание дисциплины «Эконометрика»
№ |
Наименование темы |
Содержание темы дисциплины |
Результат обучения, формируемые компетенции |
1. |
Предмет эконометрики, типы данных |
Предмет, цели и задачи курса. Роль дисциплины и её место в учебном процессе, взаимосвязь с другими дисциплинами. Основные классы эконометрических моделей. Спецификация модели. Типы эконометрических данных: перекрестные данные, временные ряды. |
знать: - виды теоретических и эконометрических моделей (ПК 6-1); |
2. |
Основные понятия и методы ТВМС |
Числовые характеристики случайных величин и векторов. Условное математическое ожидание. Нормальное распределение и связанные с ним: 2 – распределение, распределение Стьюдента, распределение Фишера. Работа с таблицами распределений. Выборочное распределение и выборочные числовые характеристики: среднее, дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции. Уровень значимости и надежность. Односторонние и двухсторонние критерии. Статистическая проверка гипотез. |
знать: - методы анализа данных, необходимых для проведения конкретных экономических расчетов по решению поставленных экономических задач (ПК 4-2); |
3. |
Парная линейная регрессия. МНК. Нелинейная регрессия |
Свойства МНК-оценок. Анализ дисперсий. Числа степеней свободы. Основные гипотезы (предпосылки) МНК. Выбор формы зависимости. Примеры нелинейных регрессионных зависимостей. Линеаризуемые и нелинеаризуемые модели. Нелинейный МНК. Методы линеаризации. Проблема интерпретации параметров и силы связи. |
знать: - методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов (ПК 6-2);
|
4. |
Множественная линейная регрессия |
Матричное выражение вектора МНК-оценок. Интерпретация коэффициентов регрессии и коэффициентов эластичности. Ковариационная матрица оценок коэффициентов регрессии и ее оценка. Отбор факторов. Частная корреляция и регрессия. Коллинеарность и мультиколлинеарность. Значение и последствия мультиколлинеарности. Признаки наличия мультиколлинеарности. Методы борьбы с мультиколлинеарностью. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки. Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез об их значимости (t –критерий). Проверка адекватности регрессии (F –критерий). Индекс детерминации и его свойства. Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Фиктивные переменные. Оценка влияния качественных признаков. Интерпретация коэффициентов при фиктивных переменных. Изучение качественных признаков с несколькими значениями. Изучение сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных. |
знать: - методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов (ПК 6-2); - методы анализа результатов применения моделей к анализируемым данным (ПК 6-3);
|
5. |
Проверка основных гипотез. ОМНК |
Способы проверки основных гипотез об остатках. Нарушение гипотезы о гомоскедастичности остатков. Экономические причины гетероскедастичности и ее последствия. Признаки гетероскедастичности. Определение гетероскедастичности с помощью графика остатков регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов при нарушении гипотезы гомоскедастичности. |
знать: - методы анализа результатов применения моделей к анализируемым данным (ПК 6-3);
|
6. |
Системы одновременных уравнений |
Модели систем уравнений. Экзогенные и эндогенные переменные. Структурная и приведенная форма модели. Проблема идентификации. Методы оценивания систем уравнений. Косвенный метод наименьших квадратов и двухшаговый метод наименьших квадратов. |
знать: - методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов (ПК 6-2); - методы анализа результатов применения моделей к анализируемым данным (ПК 6-3); |
7 |
Модели временных рядов |
Регрессионные динамические модели. Лаговые переменные. Автокорреляционная функция, коррелограмма. Авторегрессионные модели. Нестационарность в динамических моделях взаимосвязи. Прогнозирование по динамическим моделям. |
знать: - методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов (ПК 6-2); - методы анализа результатов применения моделей к анализируемым данным (ПК 6-3). |