2.1. Объем дисциплины и виды учебной работы
Виды учебной работы | Формы обучения | |
очная | заочная | |
Максимальная учебная нагрузка, час | 144 | 108 |
Обязательная аудиторная, час. | 54 | 16 |
в том числе: | ||
лекции, час. | 26 | 8 |
практические занятия, час. | 28 | 8 |
семинарские занятия, час. | ||
Самостоятельная работа студентов, всего | 90 | 92 |
в том числе: | ||
Контрольная работа | ||
Курсовая работа | ||
Промежуточный контроль (вид) | экзамен | зачет |
Тематический план и содержание учебной дисциплины
Наименование разделов и тем | Содержание учебного материала, лабораторные работы и практические занятия, самостоятельная работа обучающихся, курсовая работа (проект) | Объем часов | Уровень освоения | ||
1 | 2 | 3 | 4 | ||
Тема 1. Определение эконометрики | знать: - основы становления эконометрики; - этапы эконометрического исследования. | 16 | |||
Лекционные занятия: | |||||
1,2 | содержание: Предмет эконометрики. Особенности эконометрического метода. Измерения в эконометрике. | 4 | 1 | ||
Практические занятия:
| |||||
1 | Проверочная работа | 2 | 2 | ||
Самостоятельная работа: Работа с конспектом лекций и учебной литературой. Подготовка к проверочной работе: [1], [3], [4]. | 10 | 3 | |||
Тема 2. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях | знать: - понятие «спецификация модели»; - сущность линейной и нелинейной регрессии и корреляции; уметь: - оценивать параметры регрессии методом наименьших квадратов; - рассчитывать коэффициенты корреляции и детерминации; - оценивать значимость параметров регрессии на основе F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента; - рассчитывать среднюю ошибку аппроксимации; - рассчитывать коэффициенты эластичности для ряда математических функций; - составлять интервальный прогноз на основе уравнения регрессии; - интерпретировать результаты, полученные в ходе оценки парной регрессии и корреляции. владеть: - навыками определения основных характеристик парной регрессии и корреляции в ППП Exel. | 34 | |||
Лекционные занятия: | |||||
3,4,5 | содержание: Спецификация модели. Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров. Оценка значимости параметров линейной регрессии и корреляции. Интервальный прогноз на основе линейного уравнения регрессии. Нелинейная регрессия. Подбор линеаризующего преобразования. Корреляция для нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации. | 6 | 1 | ||
Практические занятия: | |||||
2,3 | Практическая работа № 1 «Парная регрессия и корреляция» | 4 | 2 | ||
4,5 | Лабораторная работа № 1 «Парная регрессия и корреляция в ППП Exel» | 4 | |||
Самостоятельная работа:
Работа с конспектом лекций и учебной литературой. Подготовка к тесту. Решение экономических задач: [1], [3], [4]. | 20 | 3 | |||
1 | 2 | 3 | 4 | ||
Тема 3. Множественная регрессия и корреляция | знать: - сущность множественной регрессии и корреляции; - понятия «интеркорреляция», «мультиколлинеарность», «частные уравнения регрессии», «фиктивные переменные», «гомоскедастичность», «гетероскедастичность»; - сущность обобщенного метода наименьших квадратов. уметь: - осуществлять отбор факторов при построении множественной регрессии; - осуществлять выбор формы уравнения множественной регрессии; - оценивать параметры уравнения множественной регрессии; - рассчитывать индексы множественной корреляции и детерминации; - оценивать надежность результатов множественной регрессии и корреляции; - исследовать качественные показатели во множественной регрессии на основе фиктивных переменных; - интерпретировать результаты, полученные в ходе оценки множественной регрессии и корреляции. владеть: - навыками определения основных характеристик множественной регрессии и корреляции в ППП Exel | 32 | |||
Лекционные занятия: | |||||
6,7,8 | содержание: Спецификация модели. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Выбор формы уравнения регрессии. Оценка параметров уравнения множественной регрессии. Частные уравнения регрессии. Множественная корреляция. Частная корреляция. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции. Фиктивные переменные во множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов. Обобщенный метод наименьших квадратов. | 6 | 1 | ||
Практические занятия: | |||||
6,7 | Практическая работа № 2 «Множественная регрессия и корреляция» | 4 | 2 | ||
8 | Лабораторная работа № 2 «Множественная регрессия и корреляция в ППП Exel» | 2 | |||
Самостоятельная работа: Работа с конспектом лекций и учебной литературой. Подготовка к тесту. Решение экономических задач: [1], [3], [4]. | 20 | 3 |
1 | 2 | 3 | 4 | ||
Тема 4. Системы эконометрических уравнений | знать: - сущность независимых и взаимозависимых уравнений; - понятия «эндогенные и экзогенные переменные»; - сущность структурной и приведенной форм моделей; - сущности идентификации моделей. уметь: - оценивать условия индентифицируемости модели; - оценивать параметры структурной модели косвенным и двухшаговым методом наименьших квадратов. | 32 | |||
Лекционные занятия: | |||||
9,10,11 | содержание: Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Структурная и приведенная формы модели. Оценивание параметров структурной модели. Применение систем эконометрических уравнений. | 6 | 1 | ||
Практические занятия: | |||||
9,10,11 | Практическая работа № 3 «Системы эконометрических уравнений» | 6 | 2 | ||
Самостоятельная работа: Работа с конспектом лекций и учебной литературой. Подготовка к тесту. Решение экономических задач: [1], [3], [4]. | 20 | 3 | |||
Тема 5. Временные ряды в эконометрических исследованиях | знать: - понятие «временной ряд»; - понятия «автокорреляция уровней ряда», «лаг», «коррелограмма». уметь: - рассчитывать коэффициенты автокорреляции; - осуществлять моделирование тенденции временного ряда способом аналитического выравнивания; - осуществлять моделирование сезонных и циклических колебаний; - интерпретировать результаты, полученные в ходе моделирования временных рядов. владеть: - навыками: определения основных характеристик временных рядов в ППП Exel. | 30 | |||
Лекционные занятия: | |||||
12,13 | содержание: Основные элементы временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Моделирование тенденции временного ряда. Моделирование сезонных и циклических колебаний. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений. | 4 | 1 | ||
Практические занятия:
| |||||
12,13 | Практическая работа № 4 «Моделирование временных рядов» | 4 | 2 | ||
14 | Лабораторная работа № 3 «Анализ временных рядов» | 2 | |||
Самостоятельная работа: Работа с конспектом лекций и учебной литературой. Подготовка к тесту. Решение экономических задач: [1], [3], [4]. | 20 | 3 | |||
Всего | 144 |
2.3 Формирование компетенций при изучении дисциплины
Темы | Компетенции | |||||||||||||||||||||||||||
ОК-1 | ОК-4 | ОК-5 | ОК-6 | ОК-7 | ОК-8 | ОК-9 | ОК-10 | ОК-11 | ОК-12 | ОК-13 | ОК-14 | ОК-15 | ПК-1 | ПК-2 | ПК-3 | ПК-4 | ПК-5 | ПК-6 | ПК-7 | ПК-8 | ПК-9 | ПК-10 | ПК-11 | ПК-12 | ПК-13 | ПК-14 | ПК-15 | |
Тема 1 | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||||||||||||
Тема 2 | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
Тема 3 | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
Тема 4 | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
Тема 5 | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + |