1.7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля)
Основная литература
Елисеева И.И. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М. Гордиенко; Под ред.И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и кредит, 2001. - 192с.
|
Кремер Н.Ш. Эконометрика: Учебник для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко; Под ред. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 311 с.
|
Новиков А.И. Эконометрика: Учеб. пособие / А.И. Новиков. - 2-e изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 144 с. - (Высшее образование).- ЭБС : http://znanium.com/
|
Осипов В.А. Эконометрика. Компьютерный практикум: Учеб. пособие: [Электронный ресурс] / В.А. Осипов; Ин-т междунар.торговли и права, Кафедра естественных наук.- М.: ИМТП, 2008
|
Соколов Г.А. Эконометрика: теоретические основы: Учеб.пособие / Г.А. Соколов. - М.: ИНФРА-М, 2012. - 216 с.+ CD-ROM. - (Высшее образование).- ЭБС : http://znanium.com/
|
Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 344с.
Новиков А.И. Эконометрика: Учеб. пособие /А.И. Новиков. - 3-e изд., перераб. и доп. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 272 с. - (Высшее образование: Бакалавриат).- ЭБС : http://znanium.com/
Бородич С. А. Эконометрика. Практикум: Учебное пособие / С.А. Бородич. - М.: НИЦ ИНФРА-М; Мн.: Нов. знание, 2014. - 329 с. - (Высшее образование: Бакалавриат).- ЭБС : http://znanium.com/
|
Дополнительная литература:
Малашенко В.М., Кокунов В.А., Трубников С.В. Эконометрическое моделирование: Учебное пособие. — Брянск: БГУ, 2007. — 158 с.
Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS; учебное пособие /Под ред. Орловой И.В. М: Вузовский учебник, 2009 - 320 с.
Программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
Федеральный образовательный портал. Экономика. Социология. Менеджмент. [Электронный ресурс]. – (http://ecsocman.edu.ru/)
Образовательный экономический портал [Электронный ресурс]. – (http://www. econportal.ru/).
1.8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля)
Специально оборудованные кабинеты и аудитории: компьютерные классы, аудитории, оборудованные мультимедийными средствами обучения.
2.Перечень вопросов к зачету
Зачет не предусмотрен.
3. Перечень вопросов к экзамену
1. Этапы построения эконометрических моделей
2. Построение парной линейной регрессии МНК
3. Парная нелинейная регрессия. Оценка параметров
4. Входные и выходные параметры функции ЛИНЕЙН
5. Оценка существенности (значимости) параметров регрессии
6. Построение доверительных интервалов
7. Множественная регрессия. Отбор факторов при построении множественной регрессии
8. Матрица парных корреляций. Мультиколлинеарность
9. Оценка параметров уравнения множественной регрессии
10 Построение производственной функции Кобба-Дугласа в MSEXCEL
11. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе. Оценка коэффициентов.
12. Переход от уравнения множественной регрессии в натуральном масштабе к уравнению в стандартизованном масштабе и обратно
13. Частные уравнения регрессии
14. Множественная корреляция
15. Частные коэффициенты корреляции
16. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции.
17. Сравнение двух регрессий.
18. Фиктивные переменные в уравнении множественной регрессии
19. Система одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели
20. Проблемы идентификации между СФМ и ПФМ. Достаточное и необходимое условие идентификации
21. Косвенный МНК
22. Двухшаговый МНК
23. Предпосылки применения метода наименьших квадратов
24. Тест ранговой корреляции Спирмена о наличии гетероскедатичности
25. Модели с распределенными лагами. Модель Койка
26. Что такое случайная величина?
27. Что понимается под законом распределения случайной величины?
28. Что такое генеральная совокупность и выборка случайной величины?
29. Как соотносятся выборочное среднее и математическое ожидание?
30. Чем характеризуется рассеяние случайной величины?
31. Какие показатели характеризуют положение распределения случайной величины?
32. Что такое кумулятивная функция, как ее еще называют?
33. Какая выборка рассматривается как малая?
34.Распределение каких величин рассматривается в законе Стьюдента?
35. Исходя из чего оценивается распределение генеральной совокупности?
36. Какие задачи решаются при статической обработке малых выборок?4
37. Что такое стохастическая зависимость и в чем состоит ее отличие от функциональной зависимости?
38.Какая переменная в стохастической зависимости рассматривается как независимая, что отсюда следует для другой переменной?
39.С чего целесообразно начинать исследование парной стохастической зависимости?
40. Какими методами решаются оценки реальности и тесноты стохастической связи?
41. Чем определяется достоверность оценок силы стохастической связи, как понимаются их доверительные интервалы?
42. Как понимается среднеквадратическая погрешность прогнозирования, что представляют собой доверительные интервалы для зависимой переменной?
43. Что представляют собой остатки в регрессионном анализе? С каких позиций они исследуются? На что могут указывать?
44.Как выбрать подходящий класс аппроксимирующей функции?
45. Из скольких членов подходящего класса стоится приближение?
46. Какая точность приближения оптимальна?
47.Какими методами можно найти параметры приближения?
48.Что показывают корреляционное отношение и коэффициент детерминации, как они связаны?
49. Временные ряды в экономике и управлении.
50. Использование корреляционно-регрессионного анализа в экономике.
4. Методические рекомендации по изучению дисциплины для студентов
Основными видами аудиторной работы студента при изучении дисциплины «Эконометрика» являются лекции и семинарские занятия. Студент не имеет права пропускать занятия без уважительных причин, в противном случае он может быть не допущен к зачету.
На лекциях излагаются и разъясняются основные понятия темы, связанные с ней теоретические и практические проблемы, даются рекомендации для самостоятельной работы. В ходе лекции студент должен внимательно слушать и конспектировать материал.
Изучение наиболее важных тем или разделов учебной дисциплины завершают семинарские занятия, которые обеспечивают: контроль подготовленности студента; закрепление учебного материала; приобретение опыта устных публичных выступлений, ведения дискуссии, в том числе аргументации и защиты выдвигаемых положений и тезисов.
Семинару предшествует самостоятельная работа студента, связанная с освоением материала, полученного на лекциях, и материалов, изложенных в учебниках и учебных пособиях, а также литературе, рекомендованной преподавателем.
По согласованию с преподавателем или по его заданию студенты могут готовить рефераты по отдельным темам дисциплины, выступать на семинарах с докладами. Основу докладов составляет, как правило, содержание подготовленных студентами рефератов.
Качество учебной работы студентов преподаватель оценивает по результатам тестирования, которое организовывается в компьютерных классах по прохождению студентами двух разделов программы, а также по результатам докладов. Все вопросы тестирования обсуждаются на лекционных и семинарских занятиях.
Очень важные вопросы:
не пропускать лекции, семинары и лабораторные занятия, при уважительных причинах преподавателя ставить в известность заранее и отрабатывать семинарские и лабораторные часы в назначенное преподавателем время;
сдавать и защищать лабораторные работы и контрольные задания в рамках СРС в назначенные сроки, за работу, сданную позднее установленного срока будет снижена итоговая оценка;
регулярно просматривать лекционный материал и методику решения экономических задач на семинарах;
обязательное присутствие студента на промежуточном и итоговом контроле;
не опаздывать на занятия;
на занятиях отключить сотовый телефон;
активно участвовать в учебном процессе;
подготовка к каждому занятию обязательна.
Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:
Дисциплина «Эконометрика» является основополагающей для дисциплин базовой части цикла математических и естественнонаучных дисциплин. Она преподается студентам, уже имеющим опыт обучения в высших учебных заведениях, поэтому одна из задач преподавателя – научить студентов получать знания в новых для них условиях.
При проведении лекций необходимо обратить особое внимание на доступность материала и темп его изложения (возможность конспектирования), дать рекомендации по организации самостоятельной работы и обеспечить контроль усвоения пройденного материала.
При проведении семинарских занятий преподаватель должен четко формулировать цель занятия и основные проблемные вопросы. После заслушивания докладов студентов необходимо подчеркнуть положительные аспекты их работы, обратить внимание на имеющиеся неточности (ошибки), дать рекомендации по подготовке к следующим докладам. При подведении итогов обсуждения намеченных вопросов преподаватель оценивает каждого выступавшего студента, выделяя наиболее активных.
Семинар также включает в себя элементы собеседования.
При изложении материала преподаватель должен заботиться о том, чтобы студенты слушали, конспектировали лекционный материал, понимали содержание и вопросы для подготовки рефератов.
Учитывая специфику образовательных и воспитательных задач учебной дисциплины «Эконометрика», применяются различные формы и методы обучения, широко используются разнообразные технические средства: схемы, плакаты, персональные компьютеры.
Тематика заданий по различным формам текущего контроля:
Примерный вариант домашнего задания
1. Для совместного распределения вероятности доходности акций по трем отраслям
|
|
|
|
Доходность X(%)
|
|
|
|
|
Отрасли
|
1%
|
2%
|
3%
|
4%
|
5%
|
6%
|
7%
|
8%
|
9%
|
10%
|
А
|
0.068
|
0.005
|
0.060
|
0.062
|
0.016
|
0.060
|
0.047
|
0.042
|
0.033
|
0.055
|
B
|
0.006
|
0.000
|
0.051
|
0.019
|
0.023
|
0.047
|
0.015
|
0.014
|
0.050
|
0.056
|
C
|
0.028
|
0.034
|
0.023
|
0.016
|
0.053
|
0.012
|
0.045
|
0.020
|
0.039
|
0.001
|
вычислить ожидаемые доходности и дисперсии доходности для отраслей A, B+C и трех отраслей вместе.
2. Нормально распределенная случайная величина {X} принимает следующие значения:
7.11
|
2.78
|
5.76
|
3.71
|
11.05
|
11.96
|
7.28
|
7.27
|
6.28
|
0.82
|
2.19
|
3.97
|
6.82
|
7.43
|
7.78
|
6.31
|
5.35
|
11.78
|
4.25
|
7.24
|
4.65
|
2.17
|
5.86
|
6.38
|
4.16
|
|
|
а) проверить гипотезу о значении математического ожидания H0: x=7.5 при альтернативной гипотезе H1: x7.5 (уровень значимости =5%) и при альтернативной гипотезе H1: x>7.5 (уровень значимости =10%);
б) вычислить интервалы возможных значений 2 для оценки дисперсии S2 с доверительными вероятностями 1-=0.98 и 1-=0.8;
в) по двум оценкам дисперсий, одной - полученной в п.2б, а другой - S221=9.224 определить верхнее и нижнее P-значение (точный значимый уровень) статистики, проверяющей гипотезу о равенстве дисперсий, предполагая независимость этих оценок.
|
