Материально-техническое и информационное обеспечение дисциплины

 

Перечень необходимых технических и информационных средств обучения, используемых в учебном процессе для освоения дисциплины:

· Компьютерное и мультимедийное оборудование для презентации докладов (компьютерные программы: MESOSAUR, Micro-TSP, DIASTA, EXCEL, SPSS).

· Методические указания, рекомендованные студентам для подготовки к занятиям и выполнению самостоятельной работы:

1. Прозорова, Л.Ю. Эконометрическое моделирование/ Л.Ю.Прозорова. В сб.науч. трудов. Перм. ун-т. - Пермь, 2006.

2. Прозорова,  Л.Ю. Экономико-математические методы и модели: методические указания и контрольная работа для студентов экономического факультета / Л.Ю.Прозорова. Перм. ун-т. - Пермь, 1999.

3. Прозорова,  Л.Ю. Эконометрика. Методическое пособие/ Л.Ю.Прозорова. Перм. ун-т. - Пермь, 2007.

4. Прозорова, Л.Ю. Методические указания для выполнения самостоятельной работы по «Эконометрике»/ Л.Ю.Прозорова. Перм. ун-т. - Пермь, 2007.

ВИДЫ И ФОРМЫ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ

Прохождение текущего контроля является обязательным элементом обучения для студента. Устанавливаются два вида текущего контроля: промежуточный и итоговый.

Промежуточный  контроль проводится во время обучения по дисциплине.

В качестве форм промежуточного контроля рассматриваются:

- устный опрос на лекциях, практических и семинарских занятиях;

- проверка выполнения письменных домашних заданий;

- проведение контрольных работ;

- тестирование (письменное или компьютерное);

- контроль самостоятельной работы студентов (в письменной или устной форме).

Шкала оценивания промежуточного  контроля:

1. Контрольная работа №1 оценивается от 0 до 100 баллов.

2. Контрольная работа №2 оценивается от 0 до 100 баллов.

3. Контрольная работа №3 оценивается от 0 до 100 баллов.

4. Письменное домашнее задание оценивается от 0 до 100 баллов.

Каждая из оценок по контрольным работам №1, №2, №3 умножается на поправочный коэффициент 0,2.

Оценка по письменному домашнему заданию умножается на поправочный коэффициент 0,4.

Набранные баллы суммируются и оценка проставляется по следующей шкале:

 

оценка	неуд.	удовлет.	хорошо	отлично
баллы	0 - 40	41 - 60	61 - 80	81 - 100

          

 В качестве вида итоговой аттестации установлен экзамен, который включает выполнение теста и письменного задания.

 

 

ТИПОВЫЕ ТЕСТЫ

1.Статистическая оценка параметра регрессии называется несмещенной, если:

 

1) ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру;

2) ее дисперсия стремится к 1;

3) ее математическое ожидание равно 0;

4) ее дисперсия может стремиться к 0.

 

2.Статистическая оценка параметра регрессии называется эффективной, если:

 

1) ее дисперсия не превосходит дисперсии случайного возмущения;

2) квадрат ее математического ожидания меньше единицы;

3) она имеет минимальную дисперсию среди оценок заданного класса;

4) она имеет дисперсию, равную 1.

 

3.Статистическая оценка параметра регрессии называется состоятельной, если:

 

1) ее математическое ожидание стремится к нулю с возрастанием объема выборки;

2) эта оценка с возрастанием объема выборки сходится по вероятности к оцениваемому параметру;

3) ее дисперсия стремится к 1 при неограниченном возрастании объема выборки;

4) ее дисперсия не зависит от объема выборки.

4. Для проверки гипотезы о наличии гетероскедастичности используется тест:

1) Дарбина-Уотсона;

2) Голдфелда-Кванта;

3) Чоу;

4) Фишера.

 5. Для проверки гипотезы о наличии автокорреляции остатков используется тест:  

1) Голдфелда-Квандта;

2) Спирмена;

3) Дарбина-Уотсона;

4)  Бокса-Кокса.       

 

 6. Переменные, используемые для учета качественных признаков в регрессионной модели, называются

 

1) инструментальными; 2)фиктивными; 3)лаговыми; 4) эндогенными.

 

7. Один из путей преодоления проблемы мультиколлинеарности состоит в

 

1) приведении объясняющих переменных к одному и тому же масштабу цен;

2) исключении одной из двух объясняющих переменных, связанных пропорциональной зависимостью;

3) нормировании всех переменных;

4) увеличении числа наблюдений в выборке.

 

8. Экзогенные переменные – это:

 

1) внутренние переменные, которые определяются в самой системе;

2) внешние переменные, которые определяются вне модели;

3) переменные, входящие в модель с лагом;

4) переменные, определенные за предыдущий момент времени.

 

9. Для оценки параметров системы одновременных уравнений используется:

 

1) обычный метод наименьших квадратов;

2) метод Койка;

3) двухшаговый метод наименьших квадратов;

4) метод деления отрезка пополам. 

 

10. Если математическое ожидание случайного отклонения в линейной регрессионной модели отлично от нуля, то это приводит

 

1)к повышению точности оценок коэффициентов регрессии;

2)к ошибкам в выборе количества объясняющих переменных;

3)к смещению оценок коэффициентов регрессии, построенных методом наименьших квадратов;

4)к появлению автокорреляции остатков.

 

11. Один из путей преодоления проблемы мультиколлинеарности состоит в

1) добавлении лаговой переменной;

2) добавлении фиктивной переменной;

3) нормировании всех переменных;

4) исключении одной из двух объясняющих переменных, коррелируемых между собой.

 

12. Эндогенные переменные – это

 

1) внутренние переменные, которые определяются в самой системе;

2) переменные, входящие в модель с лагом;

3) внешние переменные, которые определяются вне модели;

4) переменные, определенные за предыдущий момент времени.

13. Один из путей преодоления проблемы гетероскедастичности состоит в

1) добавлении объясняющей переменной;

2) добавлении фиктивной переменной;

3) нормировании всех переменных;

4) исключении одной из двух объясняющих переменных, связанных пропорциональной зависимостью.

14. Экзогенные переменные – это:

1) внутренние переменные, которые определяются в самой системе;

2) переменные, входящие в модель с лагом;

3) внешние переменные, которые определяются вне модели;

4) переменные, определенные за предыдущий момент времени.

 

15. Предпосылка применения косвенного метода наименьших квадратов:

 

1) система одновременных уравнений идентифицируема,

2) система одновременных уравнений неидентифицируема,

3) система одновременных уравнений сверхидентифицируема.

    

16. Уравнение в системе одновременных уравнений считается идентифицируемым, если:

 

1) число экзогенных переменных системы меньше числа эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

2) число экзогенных переменных системы больше числа эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

3) число экзогенных переменных системы равно числу эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

4) все перечисленное не верно.

 

17. Предпосылка применения двухшагового метода наименьших квадратов:

 

1) система одновременных уравнений идентифицируема,

2) система одновременных уравнений неидентифицируема,

3) система одновременных уравнений сверхидентифицируема.

  

18. Уравнение в системе одновременных уравнений считается неидентифицируемым, если:

 

1) число экзогенных переменных системы меньше числа эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

2) число экзогенных переменных системы больше числа эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

3) число экзогенных переменных системы равно числу эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

4) все перечисленное не верно.

 

19. Предпосылка применения метода инструментальной переменной:

 

1) система одновременных уравнений идентифицируема,

2) система одновременных уравнений неидентифицируема,

3) система одновременных уравнений сверхидентифицируема,

4) может применяться в любом из перечисленных случаев.

 

 

20.Уравнение в системе одновременных уравнений считается неидентифицируемым, если:

 

1) число экзогенных переменных системы меньше числа эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

2) число экзогенных переменных системы больше числа эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

3) число экзогенных переменных системы равно числу эндогенных переменных уравнения за вычетом единицы,

4) все перечисленное не верно.