2015-05-27
401ЭЛЕМЕНТОВ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ЭКОНОМЕТРИКА» ЦИКЛА ОБЩЕПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ДИСЦИПЛИН ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
В кодификаторе зафиксирована преемственность между содержанием дисциплины «Эконометрика» в государственных образовательных стандартах (ГОС) высшего профессионального образования (ВПО) и аттестационных педагогических измерительных материалов (АПИМ), используемых в рамках Интернет-экзамена в сфере профессионального образования. Кодификатор отражает содержание дисциплины в ГОС и содержит контролируемое содержание дисциплины, перечень контролируемых учебных элементов и необходимость составления заданий АПИМ. Преемственность дидактических единиц, зафиксированных в кодификаторе, положена в основу содержания АПИМ единого Федерального банка заданий, используемого для проведения Интернет-экзамена в сфере профессионального образования.
Контролируемое содержание дисциплины включает код элемента содержания и наименование элемента содержания (темы задания). Первый разряд в записи кода элемента содержания у казывает на номер группы заданий, связанный с объемом часов в ГОС, выделяемых на изучение дисциплины. В дисциплине «Эконометрика» предложено выделить одну группу (1 группа – от 108 до 170 часов). Второй разряд в записи кода элемента содержания на номер дидактической единицы (раздела) дисциплины, а третий разряд в записи кода элемента содержания идентифицирует номер темы задания. Все коды элементов содержания и их наименование распределяются в предложенном порядке для каждой дидактической единицы.
|
|
|
Перечень контролируемых учебных элементов отражает требования к знаниям, которые студент должен приобрести в результате освоения дисциплины или отдельных ее разделов. При этом уровень сложности заданий должен быть БАЗОВЫМ, то есть, все предлагаемые на конкурс задания должны контролировать обязательную подготовку студентов на уровне требований, задаваемом государственными образовательными стандартами.
Необходимость составления заданий АПИМ представлена степенью потребности в разработке заданий по указанной теме (2-высокая, т.е. заданий по данной теме крайне недостаточно; 1-средняя, т.е. существует необходимость дополнения имеющегося банка заданий) по каждой из 5 указанных форм:
ВО – задания с выбором одного правильного ответа из 4-5 предложенных;
МВ – задания с выбором нескольких правильных ответов из предложенных;
УП – задания на установление правильной последовательности;
УС – задания на установление соответствия двух списков;
КО – задания с кратким ответом (в виде целого числа).
|
|
|
Пустая ячейка указывает на то, что задания такой формы на данный момент в банке АПИМ отсутствуют и могут быть разработаны участниками конкурса. Кроме того, участники конкурса могут предложить новые элементы содержания дисциплины (темы заданий), заменить имеющиеся или разделить их на более мелкие, с заполнением всех полей кодификатора. Обязательным условием при этом является разработка участниками не менее 11 заданий по каждой выбранной теме.
Оформление заданий осуществляется в соответствии с методическими указаниями «Требования к оформлению педагогических измерительных материалов для проведения Интернет-экзамена в сфере профессионального образования». (Методические указания размещены на сайте www.fepo.ru в разделе «Методическая поддержка».)
| Контролируемое содержание дисциплины | Перечень контролируемых учебных элементов Студент должен: | Необходимость составления заданий для банка АПИМ | |||||
| Код элемента содержания | Элементы содержания дисциплины (темы) | ВО | МВ | УП | УС | КО | |
| 1. Линейная модель множественной регрессии | |||||||
| 1.1.1 | Спецификация модели | знать: определения "эконометрическая модель" и "спецификация модели", виды эконометрических моделей по типам зависимости и включенных в нее количества факторов, минимальный объем выборки, необходимый для построения эконометрической модели, основные проблемы, возникающие в процессе эконометрического моделирования, возможные ошибки спецификации | |||||
| 1.1.2 | Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии | знать: требования к факторам, включаемым в модель множественной регрессии, что отображает матрица парных коэффициентов линейной корреляции, определение понятий "коллинеарные" и "мультиколлинеарные" факторы, методы отбора факторов | |||||
| 1.1.3 | Фиктивные переменные | знать: определение "фиктивные переменные", примеры фиктивных переменных, используемых в эконометрических моделях, способы присвоения количественных значений фиктивным переменным | |||||
| 1.1.4 | Линейное уравнение множественной регрессии | знать: наименование переменных и параметров линейного уравнения множественной регрессии, каким образом учтено в модели влияние случайных факторов, экономический смысл параметров линейного уравнения множественной регрессии, алгоритм построения частных и стандартизованных уравнений регрессии | |||||
| 2. Метод наименьших квадратов (МНК) | |||||||
| 1.2.1 | Оценка параметров линейных уравнений регрессии | знать: виды уравнений регрессии, параметры которых можно определить при помощи МНК, исходное соотношение, используемое в МНК, процедуру построения системы нормальных уравнений для МНК, методы решения системы МНК | |||||
| 1.2.2 | Свойства оценок, получаемых при помощи МНК | знать: понятия "несмещенность", "эффективность" и "состоятельность" оценок, практическую значимость каждого свойства | |||||
| 1.2.3 | Предпосылки МНК | знать: перечень предпосылок МНК, способ проверки остатков на случайный характер, понятия "гомоскедастичность", "гетероскедастичность" и "автокоррелированность" остатков, последствия нарушения предпосылок МНК | |||||
| 1.2.4 | Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) | знать: методы исключения гетероскедастичности и автокорреляции в остатках, процедуру построения системы ОМНК | |||||
| 3. Оценка качества модели | |||||||
| 1.3.1 | Оценка качества подбора уравнения | знать: показатели "объясненная", "общая" и "остаточная" дисперсии, формулу расчета коэффициента детерминации, что показывает значение этого показателя и его практическую значимость при оценке качества подбора уравнения регрессии | |||||
| 1.3.2 | Оценка тесноты связи моделируемого показателя с факторами | знать: определение "поле корреляции", показатель тесноты линейной связи, что показывает значение коэффициента корреляции и интервал изменения его значений | |||||
| 1.3.3 | Проверка существенности связи и статистической значимости уравнения регрессии | знать: понятия "объясненная", "общая" и "остаточная" суммы квадратов отклонений, "дисперсия на одну степень свободы", алгоритм проверки статистической значимости уравнения и существенности связи, смысл расчета показателя F–критерия Фишера | |||||
| 1.3.4 | Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии | знать: определение "существенный" и "несущественный" параметр, показатели существенности параметров | |||||
| 4. Нелинейные модели регрессии | |||||||
| 1.4.1 | Основные виды спецификаций нелинейных уравнений регрессии | знать: определение спецификации "нелинейное уравнение регрессии", виды зависимостей для нелинейных уравнений регрессии | |||||
| 1.4.2 | Примеры экономических нелинейных зависимостей | знать: основные зависимости между экономическими показателями, описываемые с помощью нелинейных моделей | |||||
| 1.4.3 | Линеаризация нелинейных моделей регрессии | знать: два класса нелинейных уравнений регрессии, виды уравнений, приводимых и неприводимых к линейной зависимости, основные типы простейших преобразований | |||||
| 1.4.4 | Оценка качества нелинейных уравнений регрессии | знать: показатели оценки качества нелинейных уравнений регрессии: коэффициент детерминации для нелинейных уравнений, коэффициент корреляции для нелинейной регрессии, средняя ошибка аппроксимации, эластичность | |||||
| 5. Моделирование временных рядов данных | |||||||
| 1.5.1 | Временные ряды данных: характеристики и общие понятия | знать: определения "временной ряд", "уровень временного ряда", классификацию факторов, формирующих уровень ряда | |||||
| 1.5.2 | Выявление структуры временного ряда | знать: определение "автокорреляция уровней временного ряда", "автокорреляционная функция", "коррелограмма", алгоритм расчета коэффициента автокорреляции, определение структуры временного ряда на основании автокорреляционной функции и коррелограммы | |||||
| 1.5.3 | Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов | знать: компоненты временного ряда, методы выравнивания уровней временного ряда, алгоритм построения модели временного ряда на примере аддитивной и мультипликативной моделей | |||||
| 1.5.4 | Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация | знать: понятия "стационарный" и "нестационарный" временной ряд, возможности идентификации временных рядов в направлении определения их стационарности | |||||
| 6. Построение систем эконометрических уравнений | |||||||
| 1.6.1 | Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике | знать: определение "система эконометрических уравнений", преимущества использования систем эконометрических уравнений перед отдельными уравнения ми регрессии | |||||
| 1.6.2 | Классификация систем эконометрических уравнений (СЭУ) | знать: классификационные признаки и три класса систем эконометрических уравнений | |||||
| 1.6.3 | Условия идентифицируемости | знать: определение "эндогенные" и "экзогенные" переменные, алгоритм перехода от структурной формы к приведенной форме системы одновременных уравнений (СОУ), условие и процедуру идентификации СОУ | |||||
| 1.6.4 | Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) | знать: методы оценки параметров систем эконометрических уравнений, алгоритм применения косвенного метода наименьших квадратов (КМНК) и двухшагового метода наименьших квадратов (ДМНК) |
|
|
|
|
|
|
