Лекции.ИНФО


Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях



ФИЛИАЛ В Г. РОСТОВЕ-НА-ДОНУ

 

 

СОГЛАСОВАНО Руководитель учебно-методического отдела ____________О.М. Кирикова «____» ___________ 20__ г.   «УТВЕРЖДАЮ» Директор филиала в г. Ростове-на-Дону _____________ Н.Б. Осипян «___» ____________ 20___ г.

 

 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ЭКОНОМЕТРИКА

 

 

Направление подготовки:

Экономика

 

Профиль подготовки:

«Бухгалтерский учёт, анализ и аудит»

«Финансы и кредит»

 

Квалификация (степень) выпускника:

Бакалавр

Ростов-на-Дону – 2014 г.


1. Цели и задачи освоения дисциплины

 

Цель- формирование теоретических знаний о методах, моделях и приемах, позволяющих с помощью математико-статистического инструментария, современных информационных технологий и данных экономической статистики придать количественные выражения закономерностям экономической теории, а также формирование навыковформализации прикладных задач, работы в пакетах прикладных программ.

Задачи:

1. освоение методов, моделей и алгоритмов выявления и исследования количественных связей между показателями социально-экономических процессов;

2. приобретение навыков формализации прикладных задач;

3. освоение современных пакетов прикладных программ для реализации алгоритмов эконометрического моделирования;

4. приобретение навыков содержательной интерпретации результатов моделирования.

 

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Дисциплина «Эконометрика» относится к базовой части профессионального цикла дисциплин Б3 (обязательная дисциплина) и является одной из дисциплин, формирующей математические знания и навыки, необходимые для бакалавра по направлению подготовки 080100.62 – «Экономика». Рабочая программа дисциплины «Эконометрика» предназначена для студентов очной, очно-заочной, заочной (выходного дня). Программа соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) по направлению «Экономика».

Освоение курса базируется на следующих дисциплинах:

- линейная алгебра;

- математический анализ

- теория вероятностей и математическая статистика;

- статистика

­ Содержание данной дисциплины является опорой для освоения следующих дисциплин:

­ - методы оптимальных решений;

­ – рынок ценных бумаг;

­ – инвестиции.

 

3. Компетенции обучающихся, формируемые
в результате освоения дисциплины

 

Выпускник по направлению подготовки «Экономика» с квалификацией (степенью) «бакалавр» должен обладать следующими компетенциями:

владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией, способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13);

способен на основе типовых методик и действующей нормативно-правовой базы рассчитать экономические и социально-экономические показатели, характеризующие деятельность хозяйствующих субъектов, (ПК-2);

способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5);

способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);

способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-10);

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

­ основные понятия и задачи эконометрики;

­ методы оценивания параметров эконометрических моделей;

­ методы исследования эконометрических моделей.

Уметь:

­ придавать конкретное количественное выражение общим закономерностям, обусловленным экономической теорией;

­ применять пакеты прикладных программ для решения задач эконометрического моделирования;

­ производить оценку качества и верификацию построенных эконометрических уравнений;

­ проводить содержательный анализ результатов эконометрического моделирования.

Владетьнавыкамиформализации прикладных задач, работы в пакетах прикладных программ. Приобрести опыт эконометрического моделирования социально-экономических процессов.

4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы (4 з.е.), 144 часа (ч).

 

Тематический план для заочной полной формы обучения

№ п.п. Наименование темы Кол-во академических часов
Всего Вид занятия
Л С/Пр.з. С.р.
Основы математического обоснования методов эконометрики. Линейная модель.
Нелинейные модели парной регрессии  
Сущность множественной регрессии, спецификация регрессионной зависимости.
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками  
Модели и методы анализа временных рядов  
Динамические модели
Системы одновременных регрессионных уравнений  
Методы оценки параметров структурной формы модели
  Общий объем трудоемкости (учебной нагрузки) в часах 123 (в т.ч. экзамен)

Тематический план для заочной сокращенной формы обучения на базе СПО

 

№ п.п. Наименование темы Кол-во академических часов
Всего Вид занятия
Л С/Пр.з. С.р.
Основы математического обоснования методов эконометрики. Линейная модель.
Нелинейные модели парной регрессии  
Сущность множественной регрессии, спецификация регрессионной зависимости.
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками  
Модели и методы анализа временных рядов  
Динамические модели
Системы одновременных регрессионных уравнений  
Методы оценки параметров структурной формы модели
  Общий объем трудоемкости (учебной нагрузки) в часах 123 (в т.ч. экзамен)

Тематический план для заочной сокращенной формы обучения на базе ВПО

№ п.п. Наименование темы Кол-во академических часов
Всего Вид занятия
Л С/Пр.з. С.р.
Основы математического обоснования методов эконометрики. Линейная модель.
Нелинейные модели парной регрессии  
Сущность множественной регрессии, спецификация регрессионной зависимости.
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками  
Модели и методы анализа временных рядов  
Динамические модели
Системы одновременных регрессионных уравнений  
Методы оценки параметров структурной формы модели
  Общий объем трудоемкости (учебной нагрузки) в часах 123 (в т.ч. экзамен)

 

Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях

Основы математического обоснования методов эконометрики. Линейная модель.

Понятие парной регрессии, спецификация регрессии. Виды парных регрессий. Линейная регрессия. Методы оценки параметров регрессии: метод наименьших квадратов (МНК), общие представления о других методах. Интерпретация коэффициентов регрессии и эластичности. Корреляция для парной регрессии (коэффициент корреляции, коэффициент детерминации). Оценка существенности регрессионной зависимости и ее параметров, средняя ошибка аппроксимации. Свойства оценок МНК. Условия применения метода наименьших квадратов: доказательства получения несмещенной оценки, эффективности и состоятельности оценок коэффициентов регрессии.

 

Нелинейные модели парной регрессии.

Линеаризуемые и не линеаризуемые регрессии. Линеаризация некоторых видов нелинейной регрессии и применение МНК к преобразованной зависимости. Оценка параметров нелинейных моделей, преобразованных к линейному виду. Индекс корреляции для нелинейной регрессии.

 

Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.

Исследование остатков на гомоскедастичность.Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Сущность обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). Регрессионные модели с переменной структурой. Использование фиктивных переменных.

 

Раздел 3. Моделирование эконометрических процессов на основе временных рядов

 

Динамические модели.

Регрессионное моделирование временных рядов, устранение тенденции во временных рядах: метод взятия последовательных разностей, метод отклонения от тренда, метод введения фактора t в уравнение регрессии. Понятие об основных видах динамических моделей: модели с распределенным лагом, модели авторегрессии – скользящего среднего, модели рациональных ожиданий.

 

Образовательные технологии

 

В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки реализация компетентностного подхода в учебном курсе «Эконометрика» предусматривает широкое использование активных и интерактивных форм проведения занятий в сочетании с внеаудиторной работой с целью формирования и развития профессиональных навыков обучающихся.

Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, определяется главной целью ООП бакалавриата по направлению «Экономика», особенностью контингента обучающихся и содержанием учебного курса. В целом, их применение в учебном процессе предполагается не менее 20 процентов от всего объема аудиторных занятий.

 

Вид занятия (Л,ПР,ЛР) Используемые интерактивные образовательные технологии
Л Активная учебная лекция с использованием мультимедийного оборудования на темы: «Классическая линейная модель множественной регрессии» - 2 ч.; «Моделирование и прогнозирование на основе одномерных и многомерных временных рядов» - 2 ч.;
СПЗ Технология компьютерного обучения Игровое проектирование (исследовательский, аналитический проекты) на темы: «Построение уравнения нелинейной регрессии» - 2 ч.; «Построение и исследование линейной регрессионной модели с переменной структурой» – 2 ч. «Нелинейные модели регрессии» - 2 ч.;
СПЗ Ситуационный анализ (метод ситуационных задач) на тему «Системы одновременных регрессионных уравнений» - 2 ч.

7. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов

7.1. Примерная тематика рефератов и курсовых работ – не предусмотрено учебным планом.

7.2. Примерные вопросы для оценки качества освоения дисциплины на зачете и экзамене.

ФИЛИАЛ В Г. РОСТОВЕ-НА-ДОНУ

 

 

СОГЛАСОВАНО Руководитель учебно-методического отдела ____________О.М. Кирикова «____» ___________ 20__ г.   «УТВЕРЖДАЮ» Директор филиала в г. Ростове-на-Дону _____________ Н.Б. Осипян «___» ____________ 20___ г.

 

 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ЭКОНОМЕТРИКА

 

 

Направление подготовки:

Экономика

 

Профиль подготовки:

«Бухгалтерский учёт, анализ и аудит»

«Финансы и кредит»

 

Квалификация (степень) выпускника:

Бакалавр

Ростов-на-Дону – 2014 г.


1. Цели и задачи освоения дисциплины

 

Цель- формирование теоретических знаний о методах, моделях и приемах, позволяющих с помощью математико-статистического инструментария, современных информационных технологий и данных экономической статистики придать количественные выражения закономерностям экономической теории, а также формирование навыковформализации прикладных задач, работы в пакетах прикладных программ.

Задачи:

1. освоение методов, моделей и алгоритмов выявления и исследования количественных связей между показателями социально-экономических процессов;

2. приобретение навыков формализации прикладных задач;

3. освоение современных пакетов прикладных программ для реализации алгоритмов эконометрического моделирования;

4. приобретение навыков содержательной интерпретации результатов моделирования.

 

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Дисциплина «Эконометрика» относится к базовой части профессионального цикла дисциплин Б3 (обязательная дисциплина) и является одной из дисциплин, формирующей математические знания и навыки, необходимые для бакалавра по направлению подготовки 080100.62 – «Экономика». Рабочая программа дисциплины «Эконометрика» предназначена для студентов очной, очно-заочной, заочной (выходного дня). Программа соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) по направлению «Экономика».

Освоение курса базируется на следующих дисциплинах:

- линейная алгебра;

- математический анализ

- теория вероятностей и математическая статистика;

- статистика

­ Содержание данной дисциплины является опорой для освоения следующих дисциплин:

­ - методы оптимальных решений;

­ – рынок ценных бумаг;

­ – инвестиции.

 

3. Компетенции обучающихся, формируемые
в результате освоения дисциплины

 

Выпускник по направлению подготовки «Экономика» с квалификацией (степенью) «бакалавр» должен обладать следующими компетенциями:

владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией, способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13);

способен на основе типовых методик и действующей нормативно-правовой базы рассчитать экономические и социально-экономические показатели, характеризующие деятельность хозяйствующих субъектов, (ПК-2);

способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5);

способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);

способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-10);

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

­ основные понятия и задачи эконометрики;

­ методы оценивания параметров эконометрических моделей;

­ методы исследования эконометрических моделей.

Уметь:

­ придавать конкретное количественное выражение общим закономерностям, обусловленным экономической теорией;

­ применять пакеты прикладных программ для решения задач эконометрического моделирования;

­ производить оценку качества и верификацию построенных эконометрических уравнений;

­ проводить содержательный анализ результатов эконометрического моделирования.

Владетьнавыкамиформализации прикладных задач, работы в пакетах прикладных программ. Приобрести опыт эконометрического моделирования социально-экономических процессов.

4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы (4 з.е.), 144 часа (ч).

 

Тематический план для заочной полной формы обучения

№ п.п. Наименование темы Кол-во академических часов
Всего Вид занятия
Л С/Пр.з. С.р.
Основы математического обоснования методов эконометрики. Линейная модель.
Нелинейные модели парной регрессии  
Сущность множественной регрессии, спецификация регрессионной зависимости.
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками  
Модели и методы анализа временных рядов  
Динамические модели
Системы одновременных регрессионных уравнений  
Методы оценки параметров структурной формы модели
  Общий объем трудоемкости (учебной нагрузки) в часах 123 (в т.ч. экзамен)

Тематический план для заочной сокращенной формы обучения на базе СПО

 

№ п.п. Наименование темы Кол-во академических часов
Всего Вид занятия
Л С/Пр.з. С.р.
Основы математического обоснования методов эконометрики. Линейная модель.
Нелинейные модели парной регрессии  
Сущность множественной регрессии, спецификация регрессионной зависимости.
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками  
Модели и методы анализа временных рядов  
Динамические модели
Системы одновременных регрессионных уравнений  
Методы оценки параметров структурной формы модели
  Общий объем трудоемкости (учебной нагрузки) в часах 123 (в т.ч. экзамен)

Тематический план для заочной сокращенной формы обучения на базе ВПО

№ п.п. Наименование темы Кол-во академических часов
Всего Вид занятия
Л С/Пр.з. С.р.
Основы математического обоснования методов эконометрики. Линейная модель.
Нелинейные модели парной регрессии  
Сущность множественной регрессии, спецификация регрессионной зависимости.
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками  
Модели и методы анализа временных рядов  
Динамические модели
Системы одновременных регрессионных уравнений  
Методы оценки параметров структурной формы модели
  Общий объем трудоемкости (учебной нагрузки) в часах 123 (в т.ч. экзамен)

 

Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях









Читайте также:

Последнее изменение этой страницы: 2016-05-30; Просмотров: 49;


lektsia.info 2017 год. Все права принадлежат их авторам! Главная