1.3. Связь с другими дисциплинами Учебного плана

Перечень действующих дисциплин с указанием разделов (тем)	Перечень последующих дисциплин, видов работ
Математика (математический анализ, линейная алгебра) Экономическая теория Теория вероятностей и математическая статистика Теория статистики Социально-экономическая статистика	Оценка и анализ рисков Анализ хозяйственной деятельности Навыки, полученные в ходе изучения курса, могут быть применены при написании дипломных и курсовых работ.

2. Содержание дисциплины, способы и методы учебной деятельности преподавателя

Методы обучения – система последовательных, взаимосвязанных действий, обеспечивающих усвоение содержания образования, развитие способностей студентов, овладение ими средствами самообразования и самообучения; обеспечивают цель обучения, способ усвоения и характер взаимодействия преподавателя и студента; направлены на приобретение знаний, формирование умений, навыков, их закрепление и контроль.

Монологический (изложение теоретического материала в форме монолога)	М
Показательный (изложение материала с приемами показа)	П
Диалогический (изложение материала в форме беседы с вопросами и ответами)	Д
Эвристический (частично поисковый) (под руководством преподавателя студенты рассуждают, решают возникающие вопросы, анализируют, обобщают, делают выводы и решают поставленную задачу)	Э
Проблемное изложение (преподаватель ставит проблему и раскрывает доказательно пути ее решения)	ПБ
Исследовательский (студенты самостоятельно добывают знания в процессе разрешения проблемы, сравнивая различные варианты ее решения)	И
Программированный (организация аудиторной и самостоятельной работы студентов осуществляется в индивидуальном темпе и под контролем специальных технических средств)	ПГ
Другой метод, используемый преподавателем (формируется самостоятельно), при этом в п.п. 2.1.-2.4. дается его наименование, необходимые пояснения

Приведенные в таблице сокращения обозначения педагогических методов используются составителем Рабочей программы для заполнения п.п. 2.1., 2.2. и 2.3. в столбце «Методы».

1. Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские).

Очная форма обучения

Неделя	Кол. час	Вид занятия, тема и краткое содержание	Методы
1	2	Лекция. «Предмет и задачи курса». Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы. Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.	М, П
2	2	Лекция. «Парная регрессия и корреляция». Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа. Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.	М, П
	2	Практическое занятие. «Предмет и задачи курса. Парная регрессия и корреляция». Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы. Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.Практическая значимость, смысл и назначение уравнения регрессии. Важность верного выбора типа математической функции при построении уравнения регрессии. Парная регрессия. Применение метода наименьших квадратов для определения параметров уравнения парной регрессии.	Э, И
3	2	Лекция. «Парная регрессия и корреляция» (продолжение). Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Коэффициент ковариации. Показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации. Стандартная ошибка уравнения регрессии. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии в целом: t - критерий Стьюдента, F - критерий Фишера.	М, П, Д
4	2	Лекция. «Множественная регрессия и корреляция» Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.	М, П
	2	Практическое занятие. «Парная регрессия и корреляция». Расчет коэффициента детерминации. Расчет стандартной ошибки уравнения регрессии. Процедура оценки статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии в целом по t - критерию Стьюдента и F - критерию Фишера. Процедура лианеризации нелинейных моделей регрессии. Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Расчет коэффициента ковариации. Расчет показателей корреляции: линейного коэффициента корреляции, индекса корреляции, теоретического корреляционного отношения.	Э, И
5	2	Лекция. «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение). Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация. Парные и частные коэффициенты корреляции. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации.	М, П
6	2	Лекция. «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение). Оценка надежности показателей корреляции. Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.	М, П
	2	Практическое занятие. «Множественная регрессия и корреляция». Расчет и интерпретация стандартизованных коэффициентов регрессии. Парные и частные коэффициенты корреляции. Область применения множественной регрессии. Особенности классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР). МНК при определении параметров уравнения множественной регрессии.	Э, И
7	2	Лекция. «Множественная регрессия и корреляция» (продолжение). Мультиколлинеарность: причины и последствия. Методы обнаружения мультиколлинеарности. Методы устранения мультиколлинеарности.	М, П
8	2	Лекция. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии». Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подхода к моделированию. Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Ошибки спецификации. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.	М, П
	2	Практическое занятие. «Множественная регрессия и корреляция». Проблема мультиколлинеарности. Практическая реализация методов устранения мультиколлинеарности. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции. Процедура оценки качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.	Э, И
9	2	Лекция. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии» (продолжение). Проблема гетероскедастичности. Автокорреляция. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции.	П, Д
10	2	Лекция. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии» (продолжение). Фиктивные переменные: общий случай. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу. Моделирование: влияние отсутствия переменной, которая должна быть включена; влияние включения в модель переменной, которая не должна быть включена. Замещающие переменные.	М, П
	2	Практическое занятие. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии». Методика выявления гетероскедастичности. Методика выявления автокорреляции. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции. Различия статистического и эконометрического подхода к моделированию. Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Ошибки спецификации. Специфика обобщенной линейной модели множественной регрессии и обобщенного метода наименьших квадратов.	Э, И
11	2	Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях» Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Аналитическое выравнивание временных рядов. Оценка параметров уравнения тренд	М, П
12	2	Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение). Автокорреляция в остатках, ее измерение и интерпретация. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества трендового уравнения регрессии.	М, П
	2	Практическое занятие. «Спецификация переменных в уравнениях регрессии». Область и особенности применения фиктивных переменных. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу. Практическое моделирование: влияния отсутствия переменной, которая должна быть включена; влияния включения в модель переменной, которая не должна быть включена. Применение замещающих переменных.	Э, И
13	2	Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение) Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний: аддитивная и мультипликативная модели.	М, П
14	2	Лекция. «Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение) Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция рядов динамики и методы ее устранения. Метод последовательных разностей. Интерпретация параметров уравнения регрессии, построенного по первым и вторым разностям. Метод отклонения уровней ряда от основной тенденции. Метод включения фактора времени.	М, П
	2	Практическое занятие. «Временные ряды в эконометрических исследованиях». Алгоритм и особенности расчетов аддитивной и мультипликативной моделей при наличии периодических колебаний во временных рядах. Методы устранения автокорреляции рядов динамики. Измерение и интерпретация автокорреляции в остатках. Оценка качества трендового уравнения регрессии посредством критерия Дарбина-Уотсона.	Э, И
15	2	Лекция. «Системы эконометрических уравнений». Виды систем эконометрических уравнений. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных (совместных) уравнений.	М,ПБ
16	2	Лекция. «Системы эконометрических уравнений» (продолжение). Структурная и приведенная формы эконометрической модели. Проблемы идентификации.	М
	2	Практическое занятие. «Системы эконометрических уравнений». Виды и особенности систем эконометрических уравнений (независимые системы, рекурсивные системы, системы одновременных (совместных) уравнений). Особенности структурной и приведенной формы эконометрической модели. Проблемы идентификации. Общая схема алгоритма и расчет косвенного и двухшагового методов наименьших квадратов. Практическое применение эконометрических моделей (модель Кейнса (статистическая и динамическая формы), модель Клейна).	Э, И
17	2	Лекция. «Системы эконометрических уравнений» (продолжение). Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов, общая схема алгоритма расчетов.	М
18	2	Лекция. «Системы эконометрических уравнений» (продолжение). Применение эконометрических моделей. Модель Кейнса (статистическая и динамическая формы). Модель Клейна	М,П
	2	Практическое занятие. «Системы эконометрических уравнений». Общая схема алгоритма и расчет косвенного и двухшагового методов наименьших квадратов. Контрольное занятие.	И, ПГ