Микроэкономика (продвинутый уровень) макроэкономика (продвинутый уровень)

Выпускная квалификационная работа

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

14 стр., 6560 слов

Соответствие целей освоения дисциплины и формируемых компетенций

... и педагогической практики. Соответствие целей освоения дисциплины и формируемых компетенций Модуль1. Образование в России Тема ... самостоятельность и творческий поиск студентов в решении педагогических задач. 4. Принцип личностных образовательных ... Интеграционные процессы в образовании. Международное сотрудничество в области образования (координационные органы Европейского сообщества государств, ...

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

8 стр., 3795 слов

Метод решения многомерной задачи оптимального управления динамикой ...

... быть использован для решения задач оптимального управления экономической системой на региональном уровне, в том числе в случае учета инновационных процессов. Разработанный метод используется на факультете ... Значение научных результатов для теории Сформулированная в работе модель динамики макроэкономической системы (региона) позволяет планировать оптимальное распределение капиталовложений при учете ...

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 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,

55 стр., 27176 слов

Ключевые слова. модель регрессии, метод наименьших квадратов, остатки регрессии

... данных параметров, линейными относительно величин yi. Вопросы и задания для самоконтроля 1. Что такое функция регрессии? 2. Чем регрессионная модель отличается от функции регрессии? 3. Каковы основные причины наличия в ... 0%BA%D0%B0&page=4#none) С. 323-338. 4. Валентинов, В. А. Эконометрика [Электронный ресурс]: Практикум / В. А. Валентинов. - 3-е изд. ...

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 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

33 стр., 16354 слов

Типовые математические модели экономических задач линейного программирования

... модель и с помощью теорем двойственности найдем оптимальное решение двойственной модели: Двойственная модель: Z = 27y 1 + 101y2 + 35y3 > min Так как мы уже нашли решение исходной задачи ... задаче: Дана система: (2) трех линейных неравенств с двумя неизвестными х i (i=1,2). И линейная ... получаются из соответствующих элементов таб.2 делением на разрешающий элемент. Затем, заполняем элементы столбцов ...

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? 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?

39 стр., 19089 слов

Практическая работа: Анализ финансового состояния торгового предприятия

... Проанализируйте динамику состава розничного товарооборота ОАО «Торговый дом», заполните таблицу. Сформулируйте выводы. Таблица 3. Вид розничной реализации товаров Фактически за прошлый год Отчетный ... изделий. Задание 7.5. Проведите проверку соблюдения нормативов товарных запасов, используя данные по розничному товарообороту из таблицы 1, заполните таблицу. Рассчитайте средние фактические товарные ...

α1 , y* ≤ α1

 *

Рассмотрим tobit-модель: y =  y , α1 < y < α 2 , y = xβ + ε ,

* *

2.

α 2 , y ≥ α 2

*

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.

8 стр., 3863 слов

Математические модели макроэкономики

... модели, 1.1 Основные понятия математических моделей и их применения в экономике математическая модель макроэкономика Определение 1. Модель ... иных отношений взаимосвязей между элементами модели (параметрами, переменными), исходя из содержания рассматриваемой задачи. ... математической модели конкретной экономической задачи (проблемы) рекомендуется выполнение следующей последовательности работ: определение ...

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.

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

3 стр., 1074 слов

Эконометрика, контрольная работа, 3 задачи. 7 вариант

... Контрольная работа по эконометрике, 7 вариант, три задачи. Оформление: Ворд+Эксель. Оценка: отлично. Фактическое значение F-критерия: = 10,380Поскольку , то уравнение регрессии можно признать статистически значимым.В эксель:Построение показательной модели ... полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке. Вариант: Вариант № 7 Банк Собственный капитал, млн руб. Облигации, млн руб. ...

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

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.

11 стр., 5364 слов

Очное обучение заочное обучение курс 1 1 триместр 1.2 1.2 лекции ...

... освоения дисциплины Целью освоения дисциплины «Эконометрика (продвинутый курс)» является обучение студентов магистерской подготовки ... самостоятельные исследования в соответствии с разработанной программой Уровень освоения Признаки проявления Продвинутый Имеет отличные знания по основам эконометрики. ... детерминации R 2 , мостоятельные работы скорректированный коэффициент детер минации. Интерпрета ...

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.

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.