Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов всех профилей подготовки

Тематический план (заочная форма обучения) Тема недели семестра Виды учебной работы и самостоятельная работа, в час. Итого часов по теме В том числе в интерактивной форме Форма контроля Лекции Практические занятия Самостоятельная работа 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Матричная и векторная запись модели. Условия и теорема Гаусса-Маркова. 1 2 2 5 9 1 2 Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. 2, 3 2 4 10 16 2 3 Спецификация переменных в уравнениях регрессии. 4 5 5 4 Автокорреляция случайных возмущений 5 5 5 5 Гетероскедастичность 6 5 5 6 Мультиколлинеарность 7 5 5 7 Независимые фиктивные переменные. Зависимые дискретные переменные. 8, 9 10 10 8 Нелинейные модели в Microsoft Excel. Преобразования Бокса-Кокса и Зарембки. 10, 11 2 2 10 14 2 9 Временные ряды. Тренд. Динамические модели. 12,13 2 4 10 16 2 10 Стационарные и нестационарные временные ряды. 14, 15 10 10 11 Системы одновременных уравнений. 16, 17, 18 13 13 4 к/р Итого (часов, баллов): 8 12 88 108 экзамен Итого в интерактивной форме 3 4 7 Таблица 2.1. Планирование самостоятельной работы студентов (очная форма обучения) № Модули и темы Виды СРС Неделя семестра Объем часов обязательные дополнительные 1 Матричная и векторная запись модели. Условия и теорема Гаусса-Маркова. Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 1 2 2 Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 2, 3 4 3 Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 4 2 4 Автокорреляция случайных возмущений Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 5 2 5 Гетероскедастичность Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 6 2 6 Мультиколлинеарность Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 7 2 7 Независимые фиктивные переменные. Зависимые дискретные переменные. Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 8, 9 4 8 Нелинейные модели в Microsoft Excel. Преобразования Бокса-Кокса и Зарембки. Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 10, 11 4 9 Временные ряды. Тренд. Динамические модели. Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 12, 13 4 10 Стационарные и нестационарные временные ряды Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 14, 15 4 11 Системы одновременных уравнений. Решение типовых задач Подготовка к опросу Реферат 16, 17, 18 6 ИТОГО: 36 Таблица 2.2. Планирование самостоятельной работы студентов (заочная форма обучения) № Модули и темы Виды СРС Неделя семестра Объем часов обязательные дополнительные 1 Матричная и векторная запись модели. Условия и теорема Гаусса-Маркова. Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 1 5 2 Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 2, 3 10 3 Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 4 5 4 Автокорреляция случайных возмущений Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 5 5 5 Гетероскедастичность Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 6 5 6 Мультиколлинеарность Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 7 5 7 Независимые фиктивные переменные. Зависимые дискретные переменные. Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 8, 9 10 8 Нелинейные модели в Microsoft Excel. Преобразования Бокса-Кокса и Зарембки. Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 10, 11 10 9 Временные ряды. Тренд. Динамические модели. Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 12, 13 10 10 Стационарные и нестационарные временные ряды Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 14, 15 10 11 Системы одновременных уравнений. Решение задач, работа с учебной литературой Работа с источниками в Интернет 16, 17, 18 13 ИТОГО: 88 4. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами № п/п Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин Темы дисциплины необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 2.1 2.2 2.3 2.4 1. Макроэкономика (продвинутый курс) + + + + + + + + + + + 2. Экономика отраслевых рынков + + + + + + + + + + + 3. Теория и практика маркетинга + + + + + + + + + + + 4. Информационно-аналитические исследования в экономике + + + + + + + + + + + 5. Содержание дисциплины. 1. Матричная и векторная запись модели. Условия и теорема Гаусса-Маркова. Основные понятия. Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Области применения эконометрических моделей. Генеральная и выборочная совокупность. Функциональная, статистическая и корреляционная связь. Ковариация, дисперсия и корреляция. Причины обязательного присутствия случайного фактора. Векторы и матрицы, основные операции. Условия Гаусса-Маркова. Теорема Гаусса-Маркова. Проверка статистических гипотез. Использование статистических и математических функций Microsoft Office Excel. 2. Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Office Excel. Анализ модели. Теоретическое и эмпирическое уравнение регрессии. Метод наименьших квадратов. Формулы для оценки коэффициентов уравнения линейной регрессии. Оценка параметров модели с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Анализ модели. Интерпретация уравнения регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов парной линейной регрессии: t - критерий Стьюдента. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии. Коэффициент детерминации . Скорректированный коэффициент детерминации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии в целом: F - критерий Фишера. Доверительные интервалы для зависимой переменной. 3. Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Последствия неправильной спецификации. Влияние отсутствия значимой объясняющей переменной, проблема смещения и неприменимость статистических тестов. Включение лишней объясняющей переменной, неэффективность оценок. Обнаружение и корректировка ошибок спецификации. 4. Автокорреляция случайных возмущений Причины и последствия автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона. Методы устранения автокорреляции. Авторегрессионная схема первого порядка AR(1), поправка Прайса-Уинстена. Оценка коэффициента авторегрессии. Методы Кохрана-Оркатта и Хилдрета-Лу. h-статистика Дарбина для моделей с лаговой зависимой переменной. Обобщенный метод наименьших квадратов, Формула Эйткена. Прогноз, в случае автокорреляции возмущений, формула Гольдбергера. 5. Гетероскедастичность Обнаруженеие и последствия гетероскедастичности. тесты Голдфелда-Квандта, Спирмена, Глейзера, Уайта. Метод взвешенных наименьших квадратов. Обобщенный метод наименьших квадратов, Формула Эйткена. Прогноз, формула Гольдбергера. 6. Мультиколлинеарность Возможные источники мультиколлинеарности и способы ее выявления. Ложная корреляция. Последствия мультиколлинеарности. Частный коэффициент корреляции. Методы устранения мультиколлинеарности. Процедура последовательного присоединения элементов, процедура последовательного исключения переменных. Ридж-регрессия. Метод главных компонент, как средство борьбы с мультиколлинеарностью. 7. Независимые фиктивные переменные. Зависимые дискретные переменные Количество альтернатив качественной переменной и число фиктивных переменных. Бинарные результативные показатели, логит- и пробит- модели. Псевдо- и Макфаддена. Модели множественного выбора. Тобит-модель. 8. Нелинейные модели в Microsoft Excel. Преобразования Бокса-Кокса и Зарембки. Степенные модели. Производственная функция Кобба-Дугласа. Обратная модель. Полиномиальная модель. Показательная модель. Кривые Филлипса и Энгеля. Выбор формы модели, преобразование Бокса-Кокса. Преобразование Зарембки. 9. Временные ряды. Модели тренда, трендсезонные модели. Динамические модели. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда. Основная тенденция развития (тренд) временного ряда и отклонения от нее. Прогнозирование на основе моделей временных рядов. Лаги в экономических моделях. Модели с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов. Преобразование Койка. Полиномиально распределенные лаги Алмон. Авторегрессионные модели, метод инструментальных переменных. Модель адаптивных ожиданий, модель потребления Фридмена. Модель частичной корректировки. h- статистика Дарбина. 10. Стационарные и нестационарные временные ряды. Стационарные и нестационарные временные ряды. Процесс белого шума. Процессы авторегрессии, скользящего среднего, авторегрессии-скользящего среднего. Процесс авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего. Автокорреляционная и частная автокорреляционные функции процессов. Оценка параметров. 11. Системы одновременных уравнений. Эндогенные переменные, экзогенные переменные, предопределенные переменные. Структурные уравнения модели, уравнения в приведенной форме, необходимые и достаточные условия идентифицируемости уравнений. Системы невзаимосвязанных уравнений, рекурсивная система уравнений, применение обычного метода наименьших квадратов. Косвенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. 6. Планы практических занятий.

Похожие:

	Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов всех профилей подготовки Бардасов С. А. Эконометрика (продвинутый курс). Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной и заочной формы...		Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов направления...
	Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов направления... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Учебно-методический комплекс дисциплины Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо для всех направлений подготовки и профилей подготовки
	Тюменский государственный университет «утверждаю»: Проректор по учебной работе Горбунова Н. В., Клименко Е. Л. Мировая художественная культура. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа курса по выбору...		Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов направления 032700. 62 Филология Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 032700. 62 Филология профилей подготовки – Отечественная...
	Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов 020400....		Учебно-методический комплекс для студентов специальной медицинской... Учебно-методический комплекс предназначен для студентов, аспирантов, преподавателей учреждений системы высшего профессионального...
	Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте ТюмГУ:... В. Философия. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 010500. 62 " Математическое обеспечение и...		Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов направления подготовки 050100. 62 Трифонова И. А. Модуль «Сольное пение» дисциплины «Исполнительская подготовка». Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для...
	Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов направления подготовки 050100. 62 Овсянникова О. А. Подготовка и защита выпускной квалификационной работы. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов...		Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями гос впо... Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов направления подготовки 100200. 62 «Туризм»
	Рабочая программа учебной дисциплины Основная образовательная программа... Рабочая программа учебной дисциплины «Физическая культура» составлена в соответствии с требованиями ооп всех направлений подготовки...		Особо охраняемые природные территории и устойчивое развитие учебно-методический комплекс Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов, обучающихся по магистерской программе «Ландшафтное планирование» направления...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине «История отечественного государства и права» ...		Учебно-методический комплекс рабочая программа для студентов очной формы обучения Рыбка А. Г., Кириченко А. Н., Гавронина А. В. Социальная ответственность организации. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа...