2 4
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
1.1. Цели освоения дисциплины: углубить представление обучаемых о теоретических основах современных эконометрических методов анализа данных, и научить корректному использованию инструментов на практике при работе со специализированными эконометрическими программами.
1.2. Задачи: научиться осуществлять сбор, обработку, анализ и систематизацию информации по теме исследования, выбор методов и средств решения задач исследования; разрабатывать теоретические и эконометрические модели исследуемых процессов, явлений и объектов, относящихся к сфере профессиональной деятельности, оценивать и интерпретировать полученные результаты; прогнозировать динамику основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ
ПРОГРАММЫ
2.1. Цикл (блок) ОП: Б1.Б
2.2. Связь с другими дисциплинами учебного плана Перечень предшествующих дисциплин Перечень последующих дисциплин, видов работ Макроэкономическая статистика Выпускная квалификационная работа Микроэкономика (продвинутый уровень) Макроэкономика (продвинутый уровень)
3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Формируемые компетенции Осваиваемые Код Наименование знания, умения, владения
Общекультурные компетенции
Знать основы математического вывода
Уметь применять методы анализ и синтеза в
Способность к абстрактному ОК-1 предметной области
мышлению, анализу, синтезу
Владеть методикой совершенствования
знаний в области эконометрики
Профессиональные компетенции
Аналитическая деятельность
Знать возможности современных
Способность готовить информационных технологий в области
аналитические материалы для эконометрики
оценки мероприятий в области Уметь применять эконометрические методы
экономической политики и для решения прикладных задач; ПК-8
принятия стратегических самостоятельно изучать эконометрические
решений на микро- и методы для решения задач в
макроуровне профессиональной сфере
Владеть прикладными эконометрическими
Применение линейного программирования для решения экономических ...
... анализ применения линейного программирования для решения экономических задач. Задачами курсовой работы являются: 1. Теоретико-методическое описание метода линейного программирования; 2. Выявление области применения и ограничения использования линейного программирования для решения экономических задач; 3. Оптимизация прибыли с применением метода линейного программирования; 4. Постановка задачи и ...
методами анализа данных
Способность анализировать и Знать современные методы ПК-9
использовать различные эконометрического анализа; возможные
проведения экономических методов
расчетов; Уметь использовать современное
программное обеспечение для решения
экономико-статистических и
эконометрических задач
Владеть прикладными эконометрическими
методами анализа данных; современными
пакетами прикладных эконометрических
программ
Знать теоретический материал по основам
Способность составлять прогноз эконометрики
основных социально- Уметь интерпретировать результаты
экономических показателей эконометрического моделирования ПК-10
деятельности предприятия, Владеть прикладными эконометрическими
отрасли, региона и экономики в методами анализа данных; современными
целом пакетами прикладных эконометрических
программ
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1. Аудиторные занятия − очная форма обучения
интерактивной
Формируемые
в том числе в
компетенции
форме, час. Кол. час
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
16 8 Лабораторные занятия
Модуль 1 «Линейная модель регрессии и ее спецификация. 6 3
Модели дискретного выбора»
Тема 1.1 «Классическая линейная модель множественной
регрессии»
ПК-8
Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших 2 1 ПК-9
квадратов (МНК).
Обобщенный МНК. Фиктивные переменные.
ПК-10
МНК с ограничениями на параметры. Метод максимального
правдоподобия.
Тема 1.2 «Спецификация уравнения регрессии»
Мультиколлинеарность и методы устранения. Ошибки
спецификации и их диагностика. Выбор оптимального набора
регрессоров и функциональной формы регрессионной ОК-1
зависимости. Гетероскедастичность случайного возмущения и ее ПК-8 2 1 причины, методы диагностики и устранения. Взвешенный МНК. ПК-9
Автокорреляция случайного возмущения и ее причины, методы ПК-10
диагностики и устранения. Эндогенность переменных. Случай
коррелированности регрессоров и случайной ошибки. Ошибки
измерений переменных. Инструментальные переменные. Тест
Хаусмана. 2 1 Тема 1.3 «Логит и пробит модели» ПК-9
Дискретные зависимые переменные: номинальные, ПК-10
ранжированные, количественные. Модели бинарного выбора.
Probit и Logit модели. Интерпретация коэффициентов в моделях
бинарного выбора. Метод максимального правдоподобия в Probit и
Logit моделях. Критерии качества моделей. 10 5 Модуль 2 «Модели временных рядов и на панельных данных»
Тема 2.1 «Модели временных рядов».
ОК-1
Модель Бокса-Дженкинса. Модели с распределенными лагами
ПК-8 4 1 (модель частичного приспособления, модель адаптивных
ПК-9
ожиданий).
Тест Грейнджера на причинно-следственную
ПК-10
зависимость.
Сравнительный анализ эконометрических моделей регрессии
... моделей регрессии Экономической дисциплиной, занимающейся разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между эконометрическими переменными, является эконометрика, представляющая собой комбинацию экономической теории, статистики и математики. Эконометрические данные ...
Тема 2.2 «Нестационарные временные ряды». ОК-1
Мнимая регрессия. Единичный корень. Тесты на единичный ПК-8 2 1
корень. Коинтеграция временных рядов. Модель коррекции ПК-9
ошибок. ПК-10
Тема 2.3 «Панельные данные».
ОК-1
Преимущества использования панельных данных. Трудности,
ПК-8 2 1 возникающие при работе с панельными данными. Понятие о
ПК-9
модели однокомпонентной ошибки. Спецификация модели.
ПК-10
Детерминированный и случайный индивидуальный эффект.
Тема 2.4 «Модели на панельных данных».
ОК-1
Операторы «Between» и «Within». Виды оценок. Сравнительный
ПК-8
анализ оценок. Тестирование спецификации в моделях панельных 2 2 ПК-9
данных. Тест Хаусмана. Тест на наличие случайного
индивидуального эффекта. Тест на наличие детерминированного ПК-10
индивидуального эффекта. 16 8 Практические занятия
Модуль 1 «Линейная модель регрессии и ее спецификация. 6 3
Модели дискретного выбора»
Тема 1.1 «Классическая линейная модель множественной
регрессии»
ПК-8
Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших 2 1 ПК-9
квадратов (МНК).
Обобщенный МНК. Фиктивные переменные.
ПК-10
МНК с ограничениями на параметры. Метод максимального
правдоподобия.
Тема 1.2 «Спецификация уравнения регрессии»
Мультиколлинеарность и методы устранения. Ошибки
спецификации и их диагностика. Выбор оптимального набора
регрессоров и функциональной формы регрессионной ОК-1
зависимости. Гетероскедастичность случайного возмущения и ее ПК-8 2 1 причины, методы диагностики и устранения. Взвешенный МНК. ПК-9
Автокорреляция случайного возмущения и ее причины, методы ПК-10
диагностики и устранения. Эндогенность переменных. Случай
коррелированности регрессоров и случайной ошибки. Ошибки
измерений переменных. Инструментальные переменные. Тест
Хаусмана.
Тема 1.3 «Логит и пробит модели» ПК-9
Дискретные зависимые переменные: номинальные, ПК-10 2 1
ранжированные, количественные. Модели бинарного выбора.
Probit и Logit модели. Интерпретация коэффициентов в моделях
бинарного выбора. Метод максимального правдоподобия в Probit и
Logit моделях. Критерии качества моделей. 10 5 Модуль 2 «Модели временных рядов и на панельных данных»
Тема 2.1 «Модели временных рядов».
ОК-1
Модель Бокса-Дженкинса. Модели с распределенными лагами
ПК-8 4 1 (модель частичного приспособления, модель адаптивных
ПК-9
ожиданий).
Тест Грейнджера на причинно-следственную
ПК-10
зависимость.
Тема 2.2 «Нестационарные временные ряды». ОК-1
Мнимая регрессия. Единичный корень. Тесты на единичный ПК-8 2 1
корень. Коинтеграция временных рядов. Модель коррекции ПК-9
ошибок. ПК-10
Тема 3.1 «Панельные данные».
ОК-1
Преимущества использования панельных данных. Трудности,
ПК-8 2 1 возникающие при работе с панельными данными. Понятие о
ПК-9
модели однокомпонентной ошибки. Спецификация модели.
Модели множественной линейной регрессии
... данной курсовой работы производились c помощью приложения MS Excel. 1. Модели множественной линейной регрессии Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения вопроса о спецификации модели, который ... корреляционной матрицы. 2. Найти оценки неизвестных параметров модели. 3. Оценить общее качество модели по коэффициенту (индексу) детерминации и нормированному индексу детерминации. ...
ПК-10
Детерминированный и случайный индивидуальный эффект.
Тема 3.2 «Модели на панельных данных».
ОК-1
Операторы «Between» и «Within». Виды оценок. Сравнительный
ПК-8
анализ оценок. Тестирование спецификации в моделях панельных 2 2 ПК-9
данных. Тест Хаусмана. Тест на наличие случайного
индивидуального эффекта. Тест на наличие детерминированного ПК-10
индивидуального эффекта.
Аудиторные занятия – заочная форма обучения
интерактивной
Формируемые
в том числе в
компетенции
форме, час. Кол. час
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
2 2 Лабораторные занятия 1 1 Модуль 1 «Линейная модель регрессии и ее спецификация.
Модели дискретного выбора» 1 1 Тема 1.1 «Классическая линейная модель множественной
регрессии» ОК-1
Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших ПК-8
квадратов (МНК).
Обобщенный МНК. Фиктивные переменные. ПК-9
МНК с ограничениями на параметры. Метод максимального ПК-10
правдоподобия. 1 1 Модуль 2 «Модели временных рядов и на панельных данных» 1 1 Тема 2.1 «Модели временных рядов».
ОК-1
Модель Бокса-Дженкинса. Модели с распределенными лагами
ПК-8
(модель частичного приспособления, модель адаптивных
ПК-9
ожиданий).
Тест Грейнджера на причинно-следственную
ПК-10
зависимость. 4 2 Практические занятия 2 2 Модуль 1 «Линейная модель регрессии и ее спецификация.
Модели дискретного выбора» 2 2 Тема 1.1 «Классическая линейная модель множественной ПК-8
регрессии» ПК-9
Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших ПК-10
квадратов (МНК).
Обобщенный МНК. Фиктивные переменные.
МНК с ограничениями на параметры. Метод максимального
правдоподобия. 2 Модуль 2 «Модели временных рядов и на панельных данных» 2 Тема 2.1 «Модели временных рядов».
Модель Бокса-Дженкинса. Модели с распределенными лагами ПК-8
(модель частичного приспособления, модель адаптивных ПК-9
ожиданий).
Тест Грейнджера на причинно-следственную ПК-10
зависимость.
4.2. Самостоятельная работа студента – очная форма обучения
Формируемые
компетенции
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, тематика рефератной Кол. час
работы, контрольных работ, рекомендации по использованию литературы, ЭВМ и др.
30 Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку 2 Классическая линейная модель множественной регрессии ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 2 Спецификация уравнения регрессии ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 4 Логит и пробит модели ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 6 Модели временных рядов. Нестационарные временные ряды ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 4 Модели на панельных данных ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 12 Системы уравнений ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 10 Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента Вариант задания: Напишите рецензию на представленную статью. 1) Рассматривает ли данная статья интересные вопросы? 2) Насколько обоснованы ответы
ОК-1, ПК-8 авторов на данные вопросы? 3) Знакомы ли авторы с литературой по
Методические рекомендации по написанию курсовой работы «Экономический ...
... соображения о путях решения проблемы и вносит свои предложения. Порядок выполнения курсовой работы Тема курсовой работы выбирается заблаговременно и согласовывается с научным руководителем. ... нормативного акта. Экономический анализ способствует пониманию механизма воздействия нормативных актов на национальную экономику. Одно из преимуществ постоянного экономического анализа нормативных актов ...
ПК-9, ПК-10 данному вопросу? 4) Проводится ли теоретический анализ в данной статье и является ли теория оригинальной? 5) Проводится ли эмпирический анализ и является ли эмпирический анализ оригинальным? 6) Используют ли авторы подходящие данные? 7) Как необходимо авторам улучшить анализ? 40 Общая трудоемкость самостоятельной работы (час)
Самостоятельная работа студента – заочная форма обучения
Формируемые
компетенции Кол. час Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, тематика рефератной
работы, контрольных работ, рекомендации по использованию литературы, ЭВМ и
др.
50 Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку 4 Классическая линейная модель множественной регрессии ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 4 Спецификация уравнения регрессии ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 8 Логит и пробит модели ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 10 Модели временных рядов. Нестационарные временные ряды ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 10 Модели на панельных данных ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 14 Системы уравнений ОК-1, ПК-8
ПК-9, ПК-10 12 Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом
интересов студента
Вариант задания:
Напишите рецензию на представленную статью. 1) Рассматривает ли
данная статья интересные вопросы? 2) Насколько обоснованы ответы
ОК-1, ПК-8
авторов на данные вопросы? 3) Знакомы ли авторы с литературой по
ПК-9, ПК-10
данному вопросу? 4) Проводится ли теоретический анализ в данной
статье и является ли теория оригинальной? 5) Проводится ли
эмпирический анализ и является ли эмпирический анализ
оригинальным? 6) Используют ли авторы подходящие данные? 7) Как
необходимо авторам улучшить анализ? 62 Общая трудоемкость самостоятельной работы (час)
ОК-1, ПК-8 4 Подготовка к зачету
ПК-9, ПК-10
5. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
5.1. Фонд оценочных средств для проведения текущего контроля
Модуль 1. Линейная модель регрессии и ее спецификация. Модели дискретного выбора
Вопросы для собеседования
1. Линейная модель множественной регрессии.
2. Метод наименьших квадратов (МНК).
Разноуровневые задачи
y\x 0 1
1, y = α + β x + ε ≥ 0
*
1. Рассмотрим модель бинарного выбора y = 0 n00 n01
0, y = α + β x + ε < 0
*
1 n10 n11
a) Докажите, что модель, неразрешима, если n10=0 для любой функции распределения ошибок Fε ( z ) : fε ( z ) > 0
b) (
1) Λ α + β x
Оцените коэффициенты logit-модели: P ( y == )
n10 + n11
c) Покажите, что для logit-модели P̂ ( y= 1=
)
n10 + n11 + n01 + n00
d) Оцените LP-модель (ε~Uniform[-1, 1]).
Чему равна P̂ ( y = 1)
e) Предположим, что вы оценивали бы probit-модель и обнаружили бы, что ее коэффициенты пропорциональны коэффициентам LP-модели (ε~Uniform[-1, 1]).
Чему примерно должен равняться коэффициент пропорциональности?
α1 , y* ≤ α1
*
Рассмотрим tobit-модель: y = y , α1 < y < α 2 , y = xβ + ε ,
* *
2.
α 2 , y ≥ α 2
Курсовую работу «экономический анализ» пишут и защищают студенты ...
... государственный технологический университет, 2006 1. Общие указания Курсовую работу по дисциплине «Экономический анализ» пишут и защищают студенты специальности 080105 «Финансы и кредит». Курсовая работа выполняется по материалам учебных и печатных изданий, а также ...
*
где ошибки имеют плотность распределения f(z)
a) Найдите распределение y
b) Найдите логарифмическую функцию правдоподобия для оценивания вектора β
∂E y
c) Найдите
∂x
Лабораторные работы
Описание файлов данных
1).
В файле MROZ содержится 753 наблюдений о случайно выбранных замужних женщинах в USA (1975 г.) из которых первые 428 работают, а остальные 325 не работают.
Переменные (для женщин, если не оговорено иное):
LFP − фиктивная переменная равна 1, если женщина работала в 1975 году, иначе 0;
WHRS − количество часов работы в 1975 году;
KL6 − число детей до 6 лет в домохозяйстве;
K618 − число детей от 6 до 18 лет в домохозяйстве;
WA − возраст;
WE − образование в годах;
WW − средняя часовая заработная плата в долларах 1975 г.;
RPWG − заработная плата, сообщенная во время опроса в 1976 году (не то же самое, что WW).
Для использования подвыборки с этой переменной, необходимо выбрать работников 1975 г., для которых LFP=1;
HHRS − число часов работы мужа в 1975 году;
HA − возраст мужа;
HE − образование мужа в годах;
HW − зарплата мужа в 1975 г.;
FAMINC − доход семьи. Переменная используется для конструирования переменной нетрудового дохода;
MTR − предельная ставка налогового процента;
WMED − образование матери в годах;
WFED − образование отца в годах;
UN − уровень безработицы в штате места проживания, в %;
CIT фиктивная переменная равна 1, если женщина живет в большом городе, иначе 0;
AX − количество лет опыта работы.
Упражнение 1. Обзор фактов
а) Используя данные из MROZ, вычислите матожидание и стандартное отклонение, минимум и максимум для всех 19 переменных. Прокомментируйте полученные результаты.
б) Выполните п. а отдельно для работающих женщин (428 наблюдений) и не работающих (325 наблюдений).
Прокомментируйте результаты. Отличаются ли подвыборки по переменным WA, WE, K618, HA, HE, HHRS? Что можно сказать о дескриптивных статистиках для перменных KL6 и HW? Проинтерпретируйте разницу в AX.
в) Сконструируйте переменную PRIN нетрудового дохода по правилу PRIN=FAMINC−(WHRS∙WW).
Вычислите дескриптивные статистики.
г) Для подвыборки работающих 428 женщин вычислите значения новой переменной LWW=LN(WW).
Для всей выборки постройте переменные AX2=AX∙AX, WA2=WA∙WA. Постройте МНК минцеровское уравнение регрессии LWW на константу, WA, WE, CIT, AX и AX2 только для работающих женщин. Прокомментируйте результаты. Используя оценки параметров регрессии, вычислите прогнозные значения логарифма зарплаты для неработающих женщин и назовите эту переменную FLWW. Сравните средние значения переменных LWW и FLWW. Как вы проинтерпретируете результат? Постройте новую переменную LWW1, равную LWW для работающих, и равную FLWW для не работающих. Вычислите среднее и стандартное отклонение, должно получиться 1,10432 и 0,58268 соответственно.
Упражнение 2. Оценка уравнения предложения труда (процедура I)
а) Проверьте, что WHRS=0, когда LFP=0. Постройте МНК регрессию по всей выборке WHRS на константу и KL6, K618, WA, WE, LWW1 и PRIN. Знаки коэффициентов соответствуют экономической теории? Если нет – почему? Каково R2? Почему оно мало?
б) Некомпенсированный эффект зарплаты на количество часов работы по Mroz может быть вычислен как ∂Hi/∂Wi=a1/Wi и эффект дохода − как ∂Hi/∂Vi=a2. Соответствующие эластичности вычисляются как ∂lnHi/∂lnWi=a1/Hi и ∂lnHi/∂lnVi=a2Vi/Hi, где a1 и a2 – коэффициенты регрессии при переменных lnWi и Vi соответственно. Вычислите эластичности предложения часов работы для регрессии п. а по зарплате и нетрудовому доходу. Эластичность по зарплате компенсированная или нет? Почему? Вычислите некомпенсированный эффект зарплаты на количество часов работы и эффект дохода по Mroz. Дайте интерпретацию результатов.
Кафедра «Математика» . «Эконометрика»
... Стандартная ошибка 41, 11 Наблюдения 53 0,75<R<0,95 - связь сильная 88% дисперсии объясняется регрессией Или вычислить по ... 1. Составить корреляционную матрицу. Скорректировать набор независимых переменных (отобрать 2 фактора). 2. Построить уравнение ... параметров уравнения множественной регрессии. В следующих пунктах работы будет рассматриваться уравнение множественной линейной регрессии, ...
в) Поясните принципиальные недостатки использованной в п. а процедуры оценивания предложения труда.
Структура и содержание фонда оценочных средств представлены в Приложении 1 к рабочей программе дисциплины.
5.2. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
в форме зачета
Вопросы для зачета 1. Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК).
Обобщенный МНК. 2. Фиктивные переменные. МНК с ограничениями на параметры. 3. Метод максимального правдоподобия. 4. Мультиколлинеарность и методы устранения. 5. Ошибки спецификации и их диагностика. Выбор оптимального набора регрессоров и
функциональной формы регрессионной зависимости. 6. Гетероскедастичность случайного возмущения и ее причины, методы диагностики и
устранения. Взвешенный МНК. 7. Автокорреляция случайного возмущения и ее причины, методы диагностики и
устранения. 8. Эндогенность переменных. Случай коррелированности регрессоров и случайной
ошибки. Ошибки измерений переменных. Инструментальные переменные. Тест
Хаусмана. 9. Дискретные зависимые переменные: номинальные, ранжированные, количественные.
Модели бинарного выбора. Probit и Logit модели. Интерпретация коэффициентов в
моделях бинарного выбора. 10. Метод максимального правдоподобия в Probit и Logit моделях. Критерии качества
моделей. 11. Модель Бокса-Дженкинса. 12. Модели с распределенными лагами (модель частичного приспособления, модель
адаптивных ожиданий).
13. Тест Грейнджера на причинно-следственную зависимость. 14. Мнимая регрессия. Единичный корень. Тесты на единичный корень. 15. Коинтеграция временных рядов. Модель коррекции ошибок. 16. Преимущества использования панельных данных. Трудности, возникающие при работе с
панельными данными. 17. Понятие о модели однокомпонентной ошибки. Спецификация модели.
Детерминированный и случайный индивидуальный эффект. 18. Операторы «Between» и «Within». Виды оценок. Сравнительный анализ оценок.
Тестирование спецификации в моделях панельных данных. Тест Хаусмана. Тест на
наличие случайного индивидуального эффекта. Тест на наличие детерминированного
индивидуального эффекта. 19. Понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Структурная и
приведенная формы моделей. Системы одновременных уравнений. Эндогенность и
причинность. 20. Проблемы идентификации. Условия порядка и ранга. Методы оценивания. Косвенный
МНК. Двухшаговый МНК и метод инструментальных переменных. 21. Трехшаговый МНК. Динамические системы.
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
6.1. Основная и дополнительная литература
Современные эконометрические методы
... бы как целое, "с высоты птичьего полета". Чтобы обсудить тенденции развития эконометрики и статистических методов в 21 веке, необходимо хотя бы кратко рассмотреть их историю. Об ... семейство (подробнее см. начало главы 4). Исключения хорошо известны: если вероятностная модель предусматривает суммирование независимых случайных величин, то сумму естественно описывать нормальным распределением; если ...
Количество № Выходные данные
экземпляров
Основная литература 1 Эконометрика [Текст]: учеб. для вузов / ред. И. И. Елисеева. — М.: Проспект, 2014. 2 Путко, Б.А. Эконометрика : учебник / Б.А. Путко, Н.Ш. Кремер ; под Неограниченный ред. Н.Ш. Кремер. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Юнити-Дана, 2012. доступ для — 329 с. — (Золотой фонд российских учебников).
— ISBN 978-5-238- зарегистрированн 01720-4 ; То же [Электронный ресурс]. — URL: ых пользователей http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=118251
Дополнительная литература 1 Эконометрика. Начальный курс [Текст] : учеб. для студентов высш. учеб. заведений, обучающихся по экон. спец. / Я. Р. Магнус, П. К. 2 Катышев, А. А. Пересецкий. — 7-е изд., испр. — М. : Дело, 2005. 2 Прикладная статистика и основы эконометрики [Текст] : Учеб. пособи 48 е / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. — М. : ЮНИТИ, 1998. 3 Елисеева, И.И. Эконометрика : учебник / И.И. Елисеева, Неограниченный С.В. Курышева, Т.В. Костеева ; под ред. И.И. Елисеева. — 2-е изд., доп. доступ для
и перераб. — М. : Финансы и статистика, 2005. — 576 с. : ил., табл. — зарегистрированн
Библиогр.: с. 556-557. — ISBN 5-279-02786-3 ; То же [Электронный ых пользователей
ресурс]. — URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=260409
Методические разработки 1 Арженовский С.В., Торопова Т.В. Эконометрика в Eviews. Практикум.
Ростов н/Д: РГЭУ, 2010.
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»
№ Выходные данные 1 Журнал «Прикладная эконометрика». Электронный ресурс
http://appliedeconometrics.cemi.rssi.ru/
6.3. Перечень программного обеспечения
№ Наименование программного обеспечения 1. Econometric Views 6.0 2. Statistica 6.0 3. MS Excel
6.4. Перечень информационно-справочных систем
№ Наименование информационно-справочных систем 1. Базы данных Росстата:
2. Статистика ЦБ РФ: http://www.cbr.ru/statistics/ 3. Интернет ресурсы www.econ.kuleuven.ac.be/gme www.statsoft.ru
7. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Помещения для проведения всех видов работ, предусмотренных учебным планом, укомплектованы необходимой специализированной учебной мебелью и техническими средствами обучения. Для проведения лекционных занятий используется демонстрационное оборудование. Лабораторные занятия проводятся в компьютерных классах, рабочие места в которых оборудованы необходимыми лицензионными программными средствами и выходом в Интернет.
Специализированные аудитории: 513, 516.
8. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ
Учебным планом по направлению подготовки «Экономика» предусмотрены следующие виды занятий:
– практические занятия;
– лабораторные занятия.
В ходе лабораторных занятий развиваются навыки применения эконометрических методов для решения конкретных задач.
При подготовке к лабораторным занятиям студент должен:
– изучить рекомендованную учебную литературу;
– подготовить ответы на все вопросы по изучаемой теме;
–письменно решить домашние задания, рекомендованные преподавателем при изучении каждой темы.
Очное обучение заочное обучение курс 1 1 триместр 1.2 1.2 лекции ...
... самостоятельные исследования в соответствии с разработанной программой Уровень освоения Признаки проявления Продвинутый Имеет отличные знания по основам эконометрики. ... ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВО по направлению подготовки 38.04.01 Экономика «Мировая экономика и международный ... и са детерминации R 2 , мостоятельные работы скорректированный коэффициент детер минации. Интерпрета ция коэффициентов ...
В процессе подготовки к лабораторным занятиям студенты могут воспользоваться консультациями преподавателя.
При подготовке к практическим занятиям каждый студент должен:
– изучить рекомендованную учебную литературу;
– подготовить ответы на все вопросы по изучаемой теме;
–письменно решить домашнее задание, рекомендованные преподавателем при изучении каждой темы.
По согласованию с преподавателем студент может подготовить реферат, доклад или сообщение по теме занятия. В процессе подготовки к практическим занятиям студенты могут воспользоваться консультациями преподавателя.
Вопросы, не рассмотренные на лекциях, практических и лабораторных занятиях, должны быть изучены студентами в ходе самостоятельной работы. Студент должен готовиться к предстоящему лабораторному занятию по всем, обозначенным в рабочей программе дисциплины вопросам.
При реализации различных видов учебной работы используются разнообразные (в т.ч. интерактивные) методы обучения, в частности интерактивная доска для подготовки и проведения лекционных и семинарских занятий.
Для подготовки к занятиям, текущему контролю и промежуточной аттестации обучающиеся могут воспользоваться электронной библиотекой вуза http://library. / . Также обучающиеся могут взять на дом необходимую литературу на абонементе вузовской библиотеки или воспользоваться читальными залами вуза.
