double arrow

Требования к уровню усвоения содержания дисциплины

Требования к результатам обучения могут быть сформулированы на следующих уровнях:

Знать:

- роль статистических методов при анализе экономических процессов;

- набор статистических методов, используемых для наблюдения за ходом развития экономики, ее анализа и прогноза.

Уметь:

- использовать статистические методы для построения экономических моделей;

- принимать решение о спецификации и идентификации модели;

- оценивать параметры построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным;

- проверять качество найденных параметров модели и самой модели в целом.

Иметь опыт (владеть):

- опытом использования построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей и получения прогнозных оценок;

-проведения статистической оценки значимости таких искажающих эффектов как гетероскедастичность остатков зависимой переменной и автокорреляции.

Место дисциплины в профессиональной подготовке выпускника

Дисциплина «Эконометрика» предназначена для студентов дневной формы, обучающихся по направлению 080100.62 «Экономика», базовой части профессионального цикла Б.3 профиля «Финансы и кредит».

Для изучения курса студентам необходимо знание основ:

- теории статистики, в которой сформулированы общие методы и определения количественных характеристик массовых процессов и явлений;

- линейной алгебры, для проведения расчетов с матрицами;

- теорией вероятности и математической статистики, определяющей генеральную и выборочную совокупность, вариационные ряды и их характеристики, методы статистического оценивания параметров и статистической проверки гипотез, методы корреляционно-регрессионного анализа для исследования взаимосвязи между зависимой переменной и группой факторов на нее влияющих.

В свою очередь данная дисциплина является основой для изучения дисциплины «Макроэкономическое планирование и прогнозирование».

Организационно-методический план

 (очная форма обучения)

Вид

учебной работы

Всего

часов

№ семестров (по учебному плану)

1 2 3 4 5 6 7 8
I. Аудиторная:                  
Лекции 34       16 18      
семинары                  
…..практические занятия 38       18 20      
…..лабораторные работы                  
        ИТОГО: 72       34 38      
II. Внеаудиторная:                  
курсовые работы                  
самоподготовка:                  
   самостоятельное изучение разделов                  
   проработка и повторение лекционного материала и материала учебника и учебных пособий 24       12 12      
   подготовка к семинарским и практическим занятиям, коллоквиумам и др. 40       20 20      
подготовка к экзамену 8         8      
другие виды внеаудиторной работы                  
           ИТОГО: 72       32 40      
III. Итоговый контроль по дисциплине экзамен зачет, экзамен       зачет экзамен      
Общая трудоемкость дисциплины: 144       66 78      

 



Структура учебно-методического комплекса дисциплины

п/п

Составляющие УМКД

Информация об издании

Автор, название, место издания, издательство, год издания Место хранения (нахождения)
1

Программный элемент

1.1 Рабочая программы учебной дисциплины Виницына В.В. Эконометрика.  Рабочая программа учебной дисциплины. – Абакан: ХГУ им.. Н.Ф. Катанова, 2011 (рукопись, электронная версия) Кафедра, Библиотека: http//library.khsu.ru
2

Теоретический элемент

2.1 Учебник (основной) Библиографический список приведен в рабочей программе Библиотека
2.2 Учебник(и) (дополнительные) Библиографический список приведен в рабочей программе Библиотека
3

Практический элемент

3.1 Практикум    
4

Методико-технологический элемент

4.1 Методические рекомендации    
4.2 Мультимедийные материалы в форме презентаций лекционного курса    
  1. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Тематический план

№ п/п

Наименование разделов и тем

Количество часов

всего

Аудиторные занятия

Самостоятельная работа

Лекции Лабораторные Практические

Модуль 1. Ковариация. Дисперсия. Корреляция

12 2 - 4 6
1. Ковариация. Дисперсия 6 1 - 2 3
2. Корреляция 6 1 - 2 3

Модуль 2 Парный регрессионный анализ

16 4 - 4 8
3. Модель парной линейной регрессии. Регрессия по методу наименьших квадратов (МНК) 8 2 - 2 4
4. Интерпретация уравнения регрессии. Качество оценки 8 2 - 2 4

Модуль 3 Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез

16 4 - 4 8
5. Предположения о случайной составляющей. несмещенность и точность коэффициентов регрессии 8 2 - 2 4
6. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 8 2 - 2 4

Модуль 4. Нелинейные методы регрессии и их линеаризация

24 6 - 6 12
7. Базисная процедура 8 2 - 2 4
8. Временные ряды и их характеристики 8 2 - 2 4
9. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. 8 2 - 2 4

Зачет

Модуль 5. Множественный регрессионный анализ

16 4 - 4 8
10. Линейная модель с двумя независимыми переменными 8 2 - 2 4
11. Свойства коэффициентов множественной регрессии. Качество оценивания. 8 2 - 2 4

Модуль 6. Спецификация переменных в уравнениях регрессии

20 4 - 6 10
12. Моделирование 12 2 - 4 6
13. Последствия отсутствия в уравнении недостающей и включения лишней переменной 8 2 - 2 4

Модуль 7. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками

24 6 - 6 12
14. Гетероскедастичность, ее последствия и обнаружение. 8 2 - 2 4
15. Автокоррелция. Обнаружение автокорреляции первого порядка. 16 4 - 4 8

Модуль 8. Оценивание систем одновременных уравнений

16 4 - 4 8
16. Смещение при оценке одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма уравнений 8 2 - 2 4
17. Инструментальные переменные. 8 2   2 4

Итого по курсу

144 34 - 38 72

Содержание теоретических разделов дисциплины

Модуль 1 Ковариация. Дисперсия. Корреляция

Тема 1. Ковариация. Дисперсия.

Определение теоретической и выборочной ковариации. Основные свойства ковариации. Определение выборочной ковариации. Основные свойства дисперсии.

Тема 2. Корреляция.

Определение выборочного и теоретического коэффициента корреляции. Определение коэффициента частной корреляции.

Модуль 2 Парный регрессионный анализ

Тема 3. Модель парной регрессии. Регрессия по методу наименьших квадратов (МНК)

Модель парной линейной регрессии. Определение случайной и неслучайной составляющих этой модели, ее графическая интерпретация. Выбор параметров выборочного уравнения прямой линии регрессии с помощью метода наименьших квадратов.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: