Рабочая программа дисциплины (с дополнениями и изменениями) б в. Дв. 2 Эконометрика Гуманитарный, социальный и экономический цикл. Вариативная часть. Дисциплина по выбору. Направление подготовки: 080200 «Менеджмент»

Скачать 230.34 Kb.

Название	Рабочая программа дисциплины (с дополнениями и изменениями) б в. Дв. 2 Эконометрика Гуманитарный, социальный и экономический цикл. Вариативная часть. Дисциплина по выбору. Направление подготовки: 080200 «Менеджмент»
Дата публикации	02.07.2015
Размер	230.34 Kb.
Тип	Рабочая программа

100-bal.ru > Экономика > Рабочая программа

ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Академия социального образования»

ОДОБРЕНО Решением Ученого совета (протокол №9 от 26 мая 2014 года)	УТВЕРЖДЕНО Приказом ректора №08/07 от 26 мая 2014 года
ОДОБРЕНО Решением Ученого совета (протокол №9 от 26 января 2015 года)	УТВЕРЖДЕНО Приказом ректора №08/01-А от 26 января 2015 года

Рабочая программа дисциплины

(с дополнениями и изменениями)
Б 1. В. ДВ. 1.2 Эконометрика

Гуманитарный, социальный и экономический цикл. Вариативная часть. Дисциплина по выбору.
Направление подготовки:

080200 «Менеджмент»
Профиль подготовки:

Маркетинг
Квалификация (степень) выпускника:

бакалавр
Форма обучения: очная, заочная
Факультет: социально-экономический
Кафедра – разработчик: кафедра менеджмента
Казань 2015
СОДЕРЖАНИЕ

стр.

1. Цели освоения дисциплины……………………………….…………….3

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата…………………..3

3. Компетенции обучающегося…………………………………………….4

4. Структура и содержание дисциплины…………………………………..7

5. Образовательные технологии……………………………………………15

6. Формы и методы контроля………………………………………...…….15

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины..16

8. Материально-техническое обеспечение………………………………...17

Цели освоения дисциплины

Целью дисциплины «Эконометрика» является формирование у студентов научного представления о методах, моделях и приёмах, позволяющих получить количественные выражения закономерностей экономической теории, используя математико-статистический инструментарий.

Задачи курса. В соответствии с целью студенты должны:

усвоить методы количественной оценки социально-экономических процессов;
научиться строить эконометрические модели;
принимать решения о спецификации и идентификации модели;
выбирать метод оценки параметров модели
содержательно интерпретировать формальные результаты;
получать прогнозные оценки.

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Настоящая дисциплина относится к базовой части гуманитарного, социального и экономического цикла дисциплин, обеспечивающих подготовку бакалавра для направления 080200.65 «Менеджмент».

Для освоения дисциплины «Эконометрика», обучающиеся должны обладать знаниями дисциплин «Основы экономики», «Математика».

Основные положения дисциплины «Эконометрика» могут быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:

• Учет и анализ

• Экономический анализ

Теоретические знания и практические навыки, полученные студентами при изучении дисциплины, должны быть использованы в процессе изучения последующих дисциплин по учебному плану, при подготовке курсовых работ, рефератов, выпускной работы, выполнении научных студенческих работ.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

основные методы математико-статистической обработки информации;
основные виды эконометрических моделей;
процедуры оценивания эконометрических моделей;
процедуры проведения проверки качества модели и ее оптимизации;
технологию решения типовых задач в стандартных пакетах прикладных программ.

Уметь:

применять навыки математико-статистической обработки и анализа фактической информации;
строить по эмпирическим материалам эконометрические модели разного вида и разной степени сложности;
оценивать параметры построенных моделей;
проверять качество модели и статистическую надежность ее параметров.

Владеть:

навыками использования результатов эконометрического моделирования для анализа сложившейся ситуации и для ее прогнозирования на ближайшую и отдаленную перспективу;
навыками решения типовых эконометрических задач.

Результатом освоения учебной дисциплины является овладение обучающимися профессиональными (ПК) компетенциями:

Код	Наименование результата обучения
ПК-26	способностью к экономическому образу мышления
ПК- 27	способностью оценивать воздействие макроэкономической среды на функционирование организаций и органов государственного и муниципального управления
ПК- 28	пониманием основных мотивов и механизмы принятия решений органами государственного регулирования

4. Структура и содержание дисциплины «Эконометрика»

4.1 Структура дисциплины

а) Очная форма обучения

Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единиц, 216 часов. Аудиторные занятия - 108 часов, самостоятельная работа - 108 часов (в том числе 36 часов на подготовку к экзамену). Формы контроля – зачет, экзамен.

№ п/п	Темы	Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)
№ п/п	Темы	итого	лекции	семинары	Самост. работа
1	Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе	14	4	4	6
2	Линейная модель множественной регрессии.	16	4	4	8
3	Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК.	20	6	6	8
4	Показатели качества регрессии.	18	6	6	6
5	Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.	20	6	6	8
6	Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).	20	6	6	8
7	Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).	20	6	6	8
8	Нелинейные модели и их линеаризация.	18	6	6	6
9	Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация.	16	4	4	8
10	Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК.	18	6	6	6
	Итого	216(180+36)	54	54	108(72+36)

б) Заочная форма обучения

Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единиц, 216 часов. Аудиторные занятия - 28 часов, самостоятельная работа – 188 часов (в том числе 9 часов на подготовку к экзамену и 4 часа на подготовку к зачету). Формы контроля – зачет, экзамен.

№ п/п	Темы	Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)
№ п/п	Темы	итого	лекции	семинары	Самост. работа
1	Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе	12	-	2	10
2	Линейная модель множественной регрессии.	20	-	2	18
3	Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК.	22	2	2	18
4	Показатели качества регрессии.	20	-	2	18
5	Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.	22	2	2	18
6	Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).	22	2	2	18
7	Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).	22	2	2	18
8	Нелинейные модели и их линеаризация.	22	2	-	20
9	Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация.	21	2	-	19
10	Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК.	20	-	2	18
	Итого	216(203+13)	12	16	188(175+13)

4.2 Лекционные занятия

Тема 1. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе.

1. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. Предмет эконометрики.

2. Специфика эконометрики.

Тема 2. Линейная модель множественной регрессии.

1.Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.

2. Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации.

3. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии.

Тема 3. Метод наименьших квадратов.

1. Метод наименьших квадратов. Свойства оценок метода наименьших квадратов.

2. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров.

Тема 4. Показатели качества регрессии.

1. Основные положения регрессионного анализа. Оценки параметров парной регрессионной модели. Классическая линейная регрессионная модель.

2. Предпосылки МНК.

Тема 5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.

1. Суть, последствия и обнаружение гетероскедастичности. Гетероскедастичности пространственной выборки.

2. Устранение гетероскедастичными выборки. Автокорреляция остатков временного ряда. Суть и причины автокорреляции.

3. Последствия, обнаружение и устранение автокорреляции.

Тема 6. Обобщенный метод наименьших квадратов.

1. Обобщенная линейная модель множественной регрессии.

2. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Тема 7. Регрессионные модели с переменной структурой.

1. Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные.

2. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная.

Тема 8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

1. Нелинейная регрессия. Логарифмические модели. Полулогарифмические модели. Лог – линейная модель.

2. Линейно – логарифмическая модель. Обратная модель. Степенная модель. Показательная модель.

3. Преобразование случайного отклонения. Выбор формы модели.

Тема 9. Характеристики временных рядов, их идентификация.

1. Общие сведения о временных ярдах и задачах их анализа. Лаги в экономических моделях.

2. Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов. Преобразование Койка (метод геометрической прогрессии).

3. Авторегрессионные модели. Оценка авторегрессионных моделей.

Тема 10. Система линейных одновременных уравнений.

1. Системы одновременных уравнений. Необходимость использования систем уравнений. Составляющие систем уравнений. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для систем однородных уравнений.

2. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Проблема идентификации.

3. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости. Оценка систем уравнений. Двух шаговый метод наименьших квадратов.

4. Трехшаговый метод наименьших квадратов.

4.3 Семинары/практические занятия

Тема 1. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе.

1. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе.

2. Предмет эконометрики.

3. Специфика эконометрики.

Тема 2. Линейная модель множественной регрессии.

1.Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.

2.Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия.

3. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации.

4. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии.

Тема 3. Метод наименьших квадратов.

1. Метод наименьших квадратов.

2. Свойства оценок метода наименьших квадратов.

3. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров.

Тема 4. Показатели качества регрессии.

1. Основные положения регрессионного анализа.

2. Оценки параметров парной регрессионной модели.

3. Классическая линейная регрессионная модель.

4. Предпосылки МНК.

Тема 5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.

1. Суть, последствия и обнаружение гетероскедастичности.

2. Гетероскедастичности пространственной выборки. Устранение гетероскедастичными выборки.

3. Автокорреляция остатков временного ряда. Суть и причины автокорреляции. Последствия, обнаружение и устранение автокорреляции.
Тема 6. Обобщенный метод наименьших квадратов.

1. Обобщенная линейная модель множественной регрессии.

2. Обобщенный метод наименьших квадратов.

Тема 7. Регрессионные модели с переменной структурой.

1. Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные.

2. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная.

Тема 8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

1. Нелинейная регрессия. Логарифмические модели.

2. Полулогарифмические модели. Лог – линейная модель.

3. Линейно – логарифмическая модель. Обратная модель. Степенная модель. Показательная модель.

4.Преобразование случайного отклонения. Выбор формы модели.

Тема 9. Характеристики временных рядов, их идентификация.

1. Общие сведения о временных ярдах и задачах их анализа.

2. Лаги в экономических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов.

3. Преобразование Койка (метод геометрической прогрессии).

4. Авторегрессионные модели. Оценка авторегрессионных моделей.

Тема 10. Система линейных одновременных уравнений.

1. Системы одновременных уравнений. Необходимость использования систем уравнений. Составляющие систем уравнений. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для систем однородных уравнений.

2. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Проблема идентификации.

3. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости. Оценка систем уравнений. Двух шаговый метод наименьших квадратов.

4. Трехшаговый метод наименьших квадратов.
4.4 Самостоятельная работа

Вопросы для самостоятельной работы

Дать определение временного ряда и перечислить его основные элементы с комментариями.
Что такое автокорреляция уровней временного ряда и как ее можно оценить количественно?
Дать определение автокорреляционной функции временного ряда.
Дать определение тренда временного ряда и перечислить основные виды трендов.
Какова интерпретация параметров линейного и экспоненциального трендов?
Записать общий вид мультипликативной и аддитивной модели тренда.
Перечислить основные этапы построения мультипликативной и аддитивной модели тренда.
С какими целями проводят выявление и устранение сезонных эффектов временного ряда?
Как структурные изменения влияют на тенденцию временного ряда?
применения моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии.
Какова интерпретация параметров модели с распределенным лагом? Перечислить абсолютные и относительные показатели силы связи модели с распределенным лагом.
В чем сущность метода Алмон? При какой структуре лага он применим?модействия в современном менеджменте. Рационализация методов принятия решений в системе менедж Какие тесты предусмотрены для проверки гипотезы о структурной стабильности временного ряда?

В каких случаях для моделирования тенденции временного ряда следует использовать кусочно-линейные модели регрессии?
Какова концепция теста Чоу и основные особенности его применения?
Изложить суть метода Гуйарати и указать его преимущества перед тестом Чоу.
В чем состоит специфика построения моделей регрессии по временным рядам данных?
Перечислите основные методы исключения тенденции во временных рядах. Сравните их преимущества и недостатки.
В чем сущность метода последовательных разностей? Какова интерпретация параметров уравнения регрессии по первым разностям уровней рядов?
Дать характеристику автокорреляции в остатках. Перечислить методы ее выявления..
В чем суть критерия Дарбина-Уотсона? Изложить алгоритм его применения для тестирования модели регрессии на автокорреляцию в остатках.
Перечислить основные этапы при использовании обобщеннного метода наименьших квадратов (ОМНК).
Что такое коинтеграция временных рядов? Какие существуют методы тестирования двух временных рядов на коинтеграцию?
Привести примеры экономических задач, эконометрическое моделирование которых требует мента.
Опишите методику подхода Койка для построения модели с распределенным лагом. При какой структуре лага он применим?
Изложить методику применения главных компонент для построения модели с распределенным лагом.
В чем сущность модели адаптивных ожиданий и какова методика оценки ее параметров?
Изложить методику применения метода инструментальных переменных для оценки параметров модели авторегрессии.
В чем сущность модели неполной корректировки и какова методика оценки ее параметров?
Изложить методику тестирования модели авторегрессии на автокорреляцию в остатках.

Примерные темы рефератов:

1. Определение эконометрики. Объект, предмет, метод, теоретическая база, цели, задачи и структура эконометрики, связь с родственными науками, область использования.

2. История эконометрики

3. Графический метод построения однофакторной линейной модели.

4. Многофакторная модель. Примеры эконометрических задач.

5. Метод наименьших квадратов. Вывод оценок параметров линейной модели матричным способом.

6. Метод наименьших квадратов. Оценка параметров линейной модели в скалярном виде.

7. Предпосылки метода наименьших квадратов.

8. Свойства оценок параметров линейной модели.

9. Показатели качества линейной регрессионной модели.

10. Статистическая проверка нулевых гипотез.

11. Модель. Классификация моделей.

12. Этапы эконометрического моделирования.

13. Этап 1 - анализ проблемы.

14. Этап 2 - определение факторов, влияющих на проблему.

15. Этап 3 - сбор данных.

16. Этап 4 - спецификация модели.

17. Этап 5 - расчет коэффициентов и основных показателей качества модели.

18. Этап 6 - проверка достоверности модели.

19. Этап 7 - получение точечного и интервального прогноза.

20. Этап 8, 9 - иммитация экономических процессов с помощью эконометрических моделей. Выводы и предложения.

21. Дисперсионный анализ регрессионный модели.

22. Линейная регрессионная модель с гетероскедастичными остатками.

23. Линейная регрессионная модель с автокоррелированными остатками.

24. Обобщенный метод наименьших квадратов.

25. Мультиколлинеарность и способы ее устранения.

26. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

27. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

28. Характеристики временных рядов.

29. Модели стационарных временных рядов и их идентификация.

30. Модели нестационарных временных рядов и их идентификация.

31. Система линейных одновременных уравнений.

32. Методы определения коэффициентов структурной системы одновременных уравнений: косвенный, двух шаговый и трех шаговый метод наименьших квадратов.
Примерные темы контрольных работ

1. Определение эконометрики. Объект, предмет, метод, теоретическая база, цели, задачи и структура эконометрики, связь с родственными науками, область использования.

2. История эконометрики

3. Графический метод построения однофакторной линейной модели.

4. Многофакторная модель. Примеры эконометрических задач.

5. Метод наименьших квадратов. Вывод оценок параметров линейной модели матричным способом.

6. Метод наименьших квадратов. Оценка параметров линейной модели в скалярном виде.

7. Предпосылки метода наименьших квадратов.

8. Свойства оценок параметров линейной модели.

9. Показатели качества линейной регрессионной модели.

10. Статистическая проверка нулевых гипотез.

11. Модель. Классификация моделей.

12. Этапы эконометрического моделирования.

13. Этап 1 - анализ проблемы.

14. Этап 2 - определение факторов, влияющих на проблему.

15. Этап 3 - сбор данных.

16. Этап 4 - спецификация модели.

17. Этап 5 - расчет коэффициентов и основных показателей качества модели.

18. Этап 6 - проверка достоверности модели.

19. Этап 7 - получение точечного и интервального прогноза.

20. Этап 8, 9 - иммитация экономических процессов с помощью эконометрических моделей. Выводы и предложения.

21. Дисперсионный анализ регрессионный модели.

22. Линейная регрессионная модель с гетероскедастичными остатками.

23. Линейная регрессионная модель с автокоррелированными остатками.

24. Обобщенный метод наименьших квадратов.

25. Мультиколлинеарность и способы ее устранения.

26. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

27. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

28. Характеристики временных рядов.

29. Модели стационарных временных рядов и их идентификация.

30. Модели нестационарных временных рядов и их идентификация.

31. Система линейных одновременных уравнений.

32. Методы определения коэффициентов структурной системы одновременных уравнений: косвенный, двух шаговый и трех шаговый метод наименьших квадратов

5. Образовательные технологии

Лекционные и практические занятия проводятся в аудитории с применением мультимедийного проектора в виде учебной презентации. Основные моменты лекционных занятий конспектируются. Отдельные темы предлагаются для самостоятельного изучения с последующим выполнением контрольной работы по данным темам. Применение интерактивных форм обучения.
6. Формы и методы контроля результатов освоения учебной дисциплины

Компетенции	Формы и методы контроля и оценки результатов обучения
ПК-26	Опросы, рефераты, котрольные работы
ПК-27	Опросы, рефераты, контрольные работы
ПК-28	Опросы, рефераты, решеиие задач

Примерный перечень вопросов к экзамену

Спецификация эконометрической модели.
Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии.
Фиктивные переменные.
Проверка статистических гипотез.
Линейное уравнение множественной регрессии.
Предпосылки МНК, методы их проверки.
Модель линейной регрессии.
Оценивание параметров регрессии. Метод наименьших квадратов.
Система нормальных уравнений МНК и ее решение.
Свойства оценок параметров, полученных методом наименьших
квадратов. Условия Гаусса - Маркова.
Коэффициент детерминации и его свойства.
Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез об их значимости.
Прогнозирование по регрессионной модели и его точность.
Доверительные и интервалы прогноза.
Ковариационная матрица оценок коэффициентов регрессии.
Проверка значимости коэффициентов и адекватности регрессии
для множественной линейной регрессионной модели.
Коэффициент множественной детерминации.
Скорректированный коэффициент детерминации.
Проблемы спецификации регрессионной модели. Пошаговая регрессия.
Метод наименьших квадратов.
Линеаризация регрессионных моделей путем логарифмических
преобразований.
Модели с постоянной эластичностью.
Модель с постоянными темпами роста (полулогарифмическая модель).
Полиномиальная регрессия.
Гетероскедастичность. Последствия гетероскедастичности для
оценок параметров регрессии методом наименьших квадратов и проверки статистических гипотез.
Признаки гетероскедастичности и ее диагностирование.
Оценивание коэффициентов множественной линейной регрессии
в условиях гетероскедастичности.
Автокорреляция. Причины автокорреляции.
Влияние автокорреляции на свойства оценок МНК.
Способы противодействия автокорреляции.
Оценка качества эконометрической модели.
Проверка статистической значимости эконометрической модели.
Нелинейные зависимости в экономике.
Виды нелинейных уравнений регрессии.
Линеаризация нелинейных моделей регрессии.
Понятие об одновременных уравнениях. Структурная и приведенная форма модели.
Проблема идентификации. Неидентифицируемость и сверхидентифицированность.
Оценивание системы одновременных уравнений. Косвенный и двухшаговый и трехшаговый МНК.
Системы эконометрических уравнений с лаговыми переменными.
Структура временного ряда.
Аддитивная и мультипликативная модель временных рядов.
Метод стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация.
Обобщённый метод наименьших квадратов.
Коэффициент корреляции и формулы его расчёта.

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

а) основная литература:

1. Эконометрика [Электронный ресурс]: учебник/ К.В. Балдин [и др.].— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2011.— 562 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/5265.— ЭБС «IPRbooks»

2. Кремер Н.Ш. Эконометрика [Электронный ресурс]: учебник/ Кремер Н.Ш., Путко Б.А.— Электрон. текстовые данные.— М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.— 328 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/8594.— ЭБС «IPRbooks»

3. Мхитарян В.С. Эконометрика [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— Электрон. текстовые данные.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/11125.— ЭБС «IPRbooks»
б) дополнительная литература:

1. Кузнецова Е.В. Эконометрика [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Кузнецова Е.В., Жбанова Н.Ю.— Электрон. текстовые данные.— Липецк: Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2012.— 82 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/22948.— ЭБС «IPRbooks»

2. Яковлева А.В. Эконометрика [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Яковлева А.В.— Электрон. текстовые данные.— Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2011.— 153 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/946.— ЭБС «IPRbooks»

3. Новиков А.И. Эконометрика [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Новиков А.И.— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2013.— 224 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/14118.— ЭБС «IPRbooks»

4. Эконометрика [Электронный ресурс]: лабораторный практикум/ — Электрон. текстовые данные.— Комсомольск-на-Амуре: Амурский гуманитарно-педагогический государственный университет, 2010.— 176 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/22252.— ЭБС «IPRbooks»
в) Программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

1. ЭБС «IPRbooks» - образовательная электронная библиотека URL: http://www. iprbookshop.ru /

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Лекционные занятия:

Аудитории оснащенные мультимедийной аппаратурой (проектор, экран, колонки, компьютер/ноутбук).
Аудитории оснащённые для проведения занятий традиционными методами (доска, мел, указка)

Практические занятия:

аудитории оснащенные мультимедийной аппаратурой (проектор, экран, колонки, компьютер/ноутбук).

Добавить документ в свой блог или на сайт

	Рабочая программа дисциплины (с дополнениями и изменениями) б в.... Целью освоения дисциплины «Социология» является формирование у обучаемых социологического видения мира, способности к критическому...		Рабочая программа дисциплины (с дополнениями и изменениями) б б управление... Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
	Рабочая программа дисциплины б в. Дв 2 Гуманитарный, социальный и экономический цикл, вариативная часть, дисциплина по выбору		Рабочая программа дисциплины (с дополнениями и изменениями) б в.... «Экономической теории», «Институциональная экономика», «Региональная экономика» и других. Программа данного курса тесно связана с...
	Рабочая программа дисциплины (с дополнениями и изменениями) б в.... Раскрыть характерные особенности, причины появления тех или иных экономических концепций, а также основные направления дальнейшего...		Рабочая программа дисциплины б в. Од управление маркетингом Профессиональный... Дисциплина в. Од. 6 «Управление маркетингом» относится к гуманитарно-социально-экономическому циклу. Вариативная часть, обязательная...
	Рабочая программа «Психология делового общения» Дисциплина «Психология делового общения» относится к циклу ооп б гуманитарный, социальный и экономический цикл, вариативная часть...		Рабочая программа дисциплины «Гендерные исследования» Направление подготовки 032700 Филология Дисциплина входит в Гуманитарный, социальный и экономический цикл ооп бакалавриата, дисциплины по выбору в. 03. 01
	Рабочая программа дисциплины б. 5 Культурология гуманитарный, социальный... «Философия», «История», «Социология», «Политология», с которыми культурология органически связана. Данная дисциплина является одним...		Основной образовательной программы по направлению подготовки: Стоматология... Дисциплина относится к базовой (обязательной) части цикла «Гуманитарный, социальный и экономический цикл» для медицинского образования...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине Симбиогенез Направление подготовки Блок дисциплин дв1 Гуманитарный, социальный и экономический цикл. Дисциплины по выбору		Учебно-методический комплекс по дисциплине Эволюционные теории Направление подготовки Блок дисциплин дв1 Гуманитарный, социальный и экономический цикл. Дисциплины по выбору
	Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо... Одо. Направление 021000. 62 "География". Б. 1 Гуманитарный, социальный и экономический цикл (дисциплина по выбору)		Рабочая программа дисциплины (с дополнениями и изменениями) б б.... Практические примеры социальной ответственности компаний позволят познакомиться с реальной практикой компаний в реализации социальных...
	Пояснительная записка, которая содержит: Цели и задачи дисциплины (модуля) Цель дисциплины Логика и риторика относится к циклу Б. 1 (Гуманитарный, социальный и экономический цикл), вариативная часть		Рабочая программа учебной дисциплины «C оциология» ...

Похожие: