Год набора – 2014, 2015

1 2 3 4 5 6 7

Кафедра информатики и информационных таможенных технологий

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

Дисциплины

«ЭКОНОМЕТРИКА (продвинутый уровень)»

Направление подготовки: 38.04.01 Экономика

Направленность образовательной программы: Экономика

Уровень высшего образования: магистратура

Ростов-на-Дону

2015

Государственное казенное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«РОССИЙСКАЯ ТАМОЖЕННАЯ АКАДЕМИЯ»

Ростовский филиал

Кафедра информатики и информационных таможенных технологий

		УТВЕРЖДЕНО Учебно-методическим советом Ростовского филиала РТА (протокол от «05»мая 2015 г. № 8/1)

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

Дисциплины

« ЭКОНОМЕТРИКА (продвинутый уровень )»

Направление подготовки: 38.04.01 Экономика

Направленность образовательной программы: Экономика

Уровень высшего образования: магистратура

Ростов-на-Дону

2015

Автор-составитель:

М.М. Цвиль, доцент кафедры информатики и ИТТ Ростовского филиала Российской таможенной академии, кандидат физико-математических наук, доцент

Ответственный за выпуск

О. Е. Кудрявцев, и.о. по руководству кафедрой информатики и ИТТ
Ростовского филиала Российской таможенной академии,
профессор кафедры, доктор физико-математических наук, доцент

Рецензенты:

В. В. Шамраева, доцент кафедры высшей математики РГСУ, кандидат физико-математических наук, доцент

Программа одобрена на заседании кафедры информатики и информационных таможенных технологий Ростовского филиала Российской таможенной академии (протокол от 29.04.2015 № 9)

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

Цель изучения дисциплины – формирование компетенций выпускников, связанных с выработкой навыков построения эконометрических моделей, применения эконометрических моделей для анализа состояния и оценки перспектив развития экономических и социальных систем в условиях взаимосвязей между их внутренними и внешними факторами.

Задачи изучения дисциплины:

- расширение и углубление теоретических знаний о современных эконометрических методах анализа данных;

- овладение методикой построения, анализа и применения эконометрических моделей для объяснения поведения исследуемых эконометрических показателей, прогнозирования и предсказания экономической политики;

- использование современных программных продуктов, необходимых для решения эконометрических задач.

ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование результатов обучения, представленных в табл. 1.

Таблица 1

Результаты обучения, соотнесенные с общими результатами

освоения образовательной программы

Код компетенции	Результаты освоения ОП(формулировка компетенций)	Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине
ОК-1	способность к абстрактному мышлению, анализу, синтезу	Знать: − основные методы сбора и анализа информации; (ОК-1, З_1) – сущность эконометрического исследования, виды моделей и количественные методы, используемые для моделирования статистических данных;(ОК-1, З_2). Уметь: − анализировать, обобщать и воспринимать информацию; (ОК-1, У_1) − ставить цель, формулировать задачу и составлять эконометрическую модель; (ОК-1, У_2). Владеть: – современными методами сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных; (ОК-1, В_1).
ОК-3	готовность к саморазвитию, самореализации, использованию творческого потенциала	Знать: − основные результаты новейших исследований, опубликованные в ведущих профессиональных журналах по проблемам эконометрики; (ОК-3, З_1). Уметь: − применять современный математический инструментарий для решения содержательных экономических задач;(ОК-3, У_1) Владеть: − методикой и методологией проведения научных исследований в профессиональной сфере;(ОК-3, В_1).
ПК-5	способность самостоятельно осуществлять подготовку заданий и разрабатывать проектные решения с учетом фактора неопределенности, разрабатывать соответствующие методические и нормативные документы, а также предложения и мероприятия по реализации разработанных проектов и программ	Знать: − современные методы эконометрического анализа;(ПК-5, З_1) Уметь: − самостоятельно осуществлять подготовку заданий и разрабатывать проектные решения с учетом фактора неопределенности, разрабатывать соответствующие методические и нормативные документы (ПК-5, У_1). Владеть: − навыками микроэкономического и макроэкономического моделирования с применением современных инструментов; (ПК-5, В_1)
ПК-6	способность оценивать эффективность проектов с учетом фактора неопределенности	Знать: − современные программные продукты, необходимые для решения экономико-статистических задач;(ПК-6, З_1). Уметь: − осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы;(ПК-6, У_1). Владеть: − навыками оценивать эффективность проектов с учетом фактора неопределенности;(ПК-6, В_1).
ПК-9	способность анализировать и использовать различные источники информации для проведения экономических расчетов	Уметь: − анализировать и использовать различные источники информации для проведения экономических расчетов; (ПК-9, У_1). Владеть: − навыкамианализа, преобразования и передачи данных с использованием сетевых компьютерных технологий; (ПК-9, В_1).
ПК-10	способность составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом	Знать: − основные методы прогнозирования в решении прикладных экономических задач;(ПК-10, З_1). Уметь: − формировать прогнозы развития конкретных экономических процессов на микро- и макро-уровне;(ПК-10, У_1). Владеть: − навыкамипрогнозирования основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом;(ПК-10, В_1).

3. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ МАГИСТРАТУРЫ

Дисциплина «Эконометрика (продвинутый уровень)» относится к базовой части блока Б1. (Б1.Б.03) дисциплин.

Дисциплина изучается на 2курсе в 3семестрепо очной форме обучения и на 2 курсе в 4 семестре по заочной форме обучения.

Изучение дисциплины базируется на результатах обучения по дисциплинам, «Математический анализ», «Высшая алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Эконометрика», «Информатика», «Микроэкономика» (продвинутый уровень); «Макроэкономика» (продвинутый уровень);««Современные информационные технологии в экономической науке и практике».

Учебная дисциплина «Эконометрика (продвинутый уровень)»создает теоретическую и практическую основу для решения профессиональных задач и выполнения научно-исследовательской работы, ВКР в соответствии с учебным планом.

ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ

Общая трудоемкость (объем) дисциплинысоставляет 4зачетных единицы (ЗЕ), 144академических часов.

Таблица 2.1

Распределение объема дисциплины по видам работпо очной форме обучения

Год набора – 2014

Виды работ	Всего часов	Семестр 3
Контактная (аудиторная) работа обучающихся с преподавателем,	28	28
в том числе:
Лекции (Л)	8	8
Практические занятия (ПЗ),	20	20
из них в интерактивной форме (ИФ)	12	12
Самостоятельная работа обучающихся, в том числе внеаудиторная контактная работа	80	80
Форма аттестационного испытания промежуточной аттестации - экзамен	36	36

Таблица 2.2

Распределение объема дисциплины по видам работ по заочной форме обучения

Год набора 2013

иды работ	Всего часов	Семестр 3
Контактная (аудиторная) работа обучающихся с преподавателем,	16	16
в том числе:
Лекции (Л)	4	4
Практические занятия (ПЗ),	12	12
из них в интерактивной форме (ИФ)	10	10
Самостоятельная работа обучающихся, в том числе внеаудиторная контактная работа	119	119
Форма аттестационного испытания промежуточной аттестации - экзамен	9	9

год набора – 2014, 2015

Виды работ	Всего часов	Семестр 4
Контактная (аудиторная) работа обучающихся с преподавателем,	16	16
в том числе:
Лекции (Л)	6	6
Практические занятия (ПЗ),	8	8
из них в интерактивной форме (ИФ)	8	8
Лабораторные занятия (ЛЗ)	2	2
Самостоятельная работа обучающихся, в том числе внеаудиторная контактная работа	119	119
Форма аттестационного испытания промежуточной аттестации - экзамен	9	9

5. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ, СТРУКТУРИРОВАННОЕ
ПО ТЕМАМ (РАЗДЕЛАМ)

5.1. Распределение учебного времени по темами видам учебных занятий

Таблица 3.1

Распределение учебного времени по темам и видам учебных занятий
(очная форма обучения)для 2014 года набора

№ п/п	Наименование раздела/ темы	Общая трудоемкость (час.)	Лекции (час.)		Практические занятия (час.)		Самостоятельная работа (час.)
№ п/п	Наименование раздела/ темы	Общая трудоемкость (час.)	всего	ИФ	всего	ИФ
1	2	3	4	5	6	7	8
3 семестр
11	Раздел 1.Множественный регрессионный анализ	32	4	-	8	4	20
12	Тема 1.1. Классическая линейная модель множественной регрессии.	11	2	-	4	2	5
13	Тема 1.2. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокорреляционными остатками.	8	1	-	2	-	5
14	Тема 1.3. Спецификация моделей регрессии с фиктивными независимыми переменными	13	1	-	2	2	10
55	Раздел 2. Анализ временных рядов и прогнозирование	40	2	-	8	4	30
66	Тема 2.1. Модели временных рядов.	20	1	-	4	2	15
77	Тема 2.2. Модели с лаговыми переменными.	20	1	-	4	2	15
88	Раздел 3.Системы эконометрических уравнений. Анализ панельных данных	36	2	-	4	4	30
39	Тема 3.1. Системы эконометрических уравнений	18	1	-	2	2	15
110	Тема 3.2. Анализ панельных данных	18	1		2	2	15
11	Форма аттестационного испытания промежуточной аттестации	36	Экзамен
12	Всего по дисциплине	144	8	-	20	12	80

Таблица 3.2

Распределение учебного времени по темам и видам учебных занятий
(заочная форма обучения)для 2014 года набора

№ п/п	Наименование раздела/ темы		Общая трудоемкость (час.)	Лекции (час.)		Практические занятия (час.)			Лабораторные занятия (час.)	Самостоятельная работа (час.)
№ п/п	Наименование раздела/ темы		Общая трудоемкость (час.)	всего	ИФ	всего	ИФ
9	10		11	12	13	14	15		16	17
		4 семестр
11	Раздел 1.Множественный регрессионный анализ		46	2	-	4		4		40
12	Тема 1.1. Классическая линейная модель множественной регрессии.		13	1	-	2		2		10
13	Тема 1.2. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокорреляционными остатками.		15		-	-		-		15
14	Тема 1.3. Спецификация моделей регрессии с фиктивными независимыми переменными		18	1	-	2		2		15
55	Раздел 2. Анализ временных рядов и прогнозирование		48	2	-	4		4	2	40
66	Тема 2.1. Модели временных рядов.		25	1	-	2		2	2	20
77	Тема 2.2. Модели с лаговыми переменными.		23	1	-	2		2		20
88	Раздел 3.Системы эконометрических уравнений. Анализ панельных данных		41	2	-	-				39
39	Тема 3.1. Системы эконометрических уравнений		21	1	-	-				20
110	Тема 3.2. Анализ панельных данных		20	1		-				19
11	Форма аттестационного испытания промежуточной аттестации		9	Экзамен
12	Всего по дисциплине		144	6	-	8		8	2	119