Приведенные в таблице сокращения обозначения педагогических методов используются составителем Рабочей программы для заполнения п.п. 2.1., 2.2. и 2.3. в столбце «Методы».
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – очная форма обучения.
Неделя
|
Кол. час
|
в том числе в интерактивной форме, час.
|
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
|
Методы
|
Реализуемые компетенции
|
|
|
|
Очная форма обучения
|
|
|
|
|
|
Лекции
|
|
|
1-12
|
12
|
12
|
Модуль 1 «Регрессионный анализ»
|
М, П
|
|
1-2
|
2
|
2
|
«Предмет и задачи курса».
Определение эконометрики.
Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.
Области применения эконометрических моделей.
Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.
|
М, П
|
ОК-1,
|
3-4
|
2
|
2
|
«Парная регрессия и корреляция».
Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии. Оценка качества уравнения парной регрессии: коэффициент детерминации, стандартная ошибка уравнения регрессии, t - критерий Стьюдента, F - критерий Фишера.
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
5-6
|
2
|
2
|
«Множественная регрессия и корреляция»
Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация. Парные и частные коэффициенты корреляции. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации.
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
7-8
|
2
|
2
|
«Множественная регрессия и корреляция» (продолжение).
Оценка надежности показателей корреляции.
Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
9-10
|
2
|
2
|
«Множественная регрессия и корреляция» (продолжение).
Мультиколлинеарность: причины и последствия. Методы обнаружения мультиколлинеарности. Методы устранения мультиколлинеарности.
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
11-12
|
2
|
2
|
«Спецификация переменных в уравнениях регрессии»
Проблема гетероскедастичности. Автокорреляция. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
13-18
|
6
|
6
|
Модуль 2 «Модели временных рядов»
|
М, П
|
|
13-14
|
2
|
2
|
«Временные ряды в эконометрических исследованиях»
Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.
Аналитическое выравнивание временных рядов. Оценка параметров уравнения тренда.
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
15-16
|
2
|
2
|
«Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение)
Автокорреляция в остатках, ее измерение и интерпретация. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества трендового уравнения регрессии.
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
17-18
|
2
|
2
|
«Временные ряды в эконометрических исследованиях» (продолжение)
Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний: аддитивная и мультипликативная модели.
|
М, П
|
ОК-1, ОК-13
|
|
|
|
Практические занятия
|
|
|
1-12
|
4
|
4
|
Модуль 1 «Регрессионный анализ»
|
|
|
1-2
|
2
|
2
|
«Парная регрессия и корреляция»
Практическая значимость, смысл и назначение уравнения регрессии. Важность верного выбора типа математической функции при построении уравнения регрессии.
Парная регрессия.
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
5-6
|
2
|
2
|
«Множественная регрессия и корреляция»
Область применения множественной регрессии. Особенности классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР).
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
13-18
|
4
|
4
|
Модуль 2 «Модели временных рядов»
|
|
|
13-14
|
2
|
2
|
«Временные ряды в эконометрических исследованиях».
Особенности временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.
Применение и специфика аналитического выравнивания временных рядов.
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
17-18
|
2
|
2
|
«Временные ряды в эконометрических исследованиях».
Алгоритм и особенности расчетов аддитивной и мультипликативной моделей при наличии периодических колебаний во временных рядах.
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
|
|
|
Лабораторные работы
|
|
|
1-12
|
8
|
8
|
Модуль 1 «Регрессионный анализ»
|
|
|
3-4
|
2
|
2
|
«Парная регрессия и корреляция»
Применение метода наименьших квадратов для определения параметров уравнения парной регрессии.
Расчет коэффициента детерминации.
Расчет стандартной ошибки уравнения регрессии.
Процедура оценки статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии в целом по t - критерию Стьюдента и F - критерию Фишера.
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
7-8
|
2
|
2
|
«Множественная регрессия и корреляция»
МНК при определении параметров уравнения множественной регрессии. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции.
Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
9-10
|
2
|
2
|
«Множественная регрессия и корреляция» (продолжение).
Проблема мультиколлинеарности. Практическая реализация методов устранения мультиколлинеарности.
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
11-12
|
2
|
2
|
«Спецификация переменных в уравнениях регрессии».
Методика выявления гетероскедастичности. Методика выявления автокорреляции. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
|
13-18
|
2
|
2
|
Модуль 2 «Модели временных рядов»
|
|
|
15-16
|
2
|
2
|
«Временные ряды в эконометрических исследованиях».
Расчет параметров уравнения тренда.
Измерение и интерпретация автокорреляции в остатках. Оценка качества трендового уравнения регрессии посредством критерия Дарбина-Уотсона.
Методы устранения автокорреляции рядов динамики.
|
Э, И
|
ОК-1, ОК-13, ОК-14, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-8
| |
