4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоёмкость дисциплины составляет 3 зачетных единиц, 108 часов.

Итоговый контроль осуществляется в виде зачета за 1 семестр.

4.1. Структура дисциплины

№ темы	Наименование раздела (модуля, темы) дисциплины	Трудоемкость в часах					Форма контроля (зачет, экзамен)
		Всего	В том числе
			Лек-ций	Практи-ческих занятий	Лабораторных зан.	СРС
1	Основные аспекты эконометрического моделирования.	1	1	1		14
2	Парный регрессионный анализ. Проверка качества регрессионной мдели.	1	1	1		20
3	Нелинейные модели регрессии	1	1			10
4	Множественный регрессионный анализ	1	1	1		20
5	Временные ряды и прогнозирование	16	1	1		21
6	Системы одновременных уравнений	20	1			13
	Итого:	108	6	4		98	зачет

4.2. Содержание дисциплины

Теоретическая часть(6 час)

Тема 1. Основные аспекты эконометрического моделирования

Введение в эконометрическое моделирование и множественный корреляционно-регрессионный анализ (МКРА). Основные математические предпосылки эконометрического моделирования. Эконометрическая модель и экспериментальные данные. Линейная регрессионная модель. Понятие о системе одновременных уравнений. Статистические распределения, используемые в эконометрике. Многомерные случайные величины. Условные законы распределения. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции и его свойства. Нормальный закон распределения двумерной и n-мерной случайной величины. Оценки параметров генеральной совокупности. Доверительные интервалы для параметров

Литература [1, 4]

В результате освоения темы обучающийся должен:

знать:

• методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов;

уметь:

• строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

владеть:

• современной методикой построения эконометрических моделей.

Тема способствует развитию компетенций ПК-1, ПК-6, ПК-14.

Тема 2. Парный регрессионный анализ

Линейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов. Различные формы представления линейной регрессионной модели. Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса- Маркова. Доверительные интервалы для функции регрессии и ее параметров. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.

Литература [1-6]

В результате освоения темы обучающийся должен:

знать:

• методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов;

уметь:

• строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

• прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне.

владеть:

• современной методикой построения эконометрических моделей.

Тема способствует развитию компетенций ПК-1, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-14.