Учебно-методический комплекс дисциплины «Эконометрика»

Скачать 2.21 Mb.

Название	Учебно-методический комплекс дисциплины «Эконометрика»
страница	1/17
Дата публикации	22.04.2015
Размер	2.21 Mb.
Тип	Учебно-методический комплекс

100-bal.ru > Право > Учебно-методический комплекс

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 17

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Филиал ДВГУ в г. Спасске-Дальнем

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ

«Эконометрика»
специальность: «Менеджмент организации»

Разработан к.э.н.,доцентом

Кафедры «Экономика организации»

А.А. Кравченко

$c:\documents and settings\лагунова\local settings\temporary internet files\content.word\гсэ.ф.4 001.jpg$

Спасск-Дальний

2009

СОДЕРЖАНИЕ

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 4

ЭКОНОМЕТРИКА 4

КОНСПЕКТЫ ЛЕКЦИЙ 19

Регрессия по методу наименьших квадратов 26

МАТУРИАЛЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ 66

МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ 92

КОНТРОЛЬНО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ 97

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 113

ГЛОССАРИЙ 115

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

ЭКОНОМЕТРИКА

Филиал ДВГУ в г. Спасске-Дальнем

Курс _2_ семестр _3_.

Лекции _34_ часа.

Практические занятия - _17_ час.

Семинарские занятия – ___ час.

Лабораторные работы - ___час.

Самостоятельная работа – _49_ час.

Всего - _100_ час.

Реферативные работы не предусмотрены

Контрольные работы не предусмотрены

Экзамен: ______ семестр

Зачет: __4__ семестр

Рабочая программа составлена на основании типовой программы ГОС ВПО и авторских разработок

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры от 01.06.09 №10

Заведующая кафедрой _________________________________ А.А.Кравченко

Составитель (ли) ______________________________________ А.А.Кравченко

Аннотация

Цель и задачи дисциплины:

Дисциплина «Эконометрика» входит федеральный компонент цикла общих математических и естественнонаучных дисциплин.

Цель дисциплины – рассмотрение методов исследования, т.е. методов проверки, обоснования, оценивания количественных закономерностей и качественных утверждений (гипотез) в микро- и макроэкономике на основе анализа статистических данных. В программе курса отражены методы проверки, обоснования, оценивания количественных закономерностей и качественных утверждений (гипотез) в микро- и макроэкономике на основе анализа статистических данных.

Задачи дисциплины:

- сформировать полное представление о теоретических основах современных эконометрических методах анализа данных;

- показать как можно более широкий спектр инструментов анализа данных, описывающих социально-экономические процессы;

- научить корректному использованию инструментов на практике;

- сформировать представление о прикладной эконометрике;

- научить использовать специализированные эконометрические программы Eviews и Stata.

Место дисциплины в структуре ОП учебного плана

Связь с другими дисциплинами учебного плана: программа опирается на знания, полученные в ходе изучения дисциплин: «Микроэкономика», «Макроэкономика», а также дисциплины математической направленности. Знания, приобретенные при изучении курса, могут найти применение при выполнении индивидуальных заданий, расчетных блоков в курсовом проектировании и в дипломном проекте.

3. Требования к результатам освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

- методы корреляционного, дисперсионного, регрессионного, факторного анализа, применяемых для построения различных эконометрических моделей;

- основные эконометрические показатели;

- круг, охватываемых прикладной эконометрикой, задач.

Уметь:

- строить эконометрические модели на основе пространственных данных и временных рядов;

- оценивать параметры эконометрических моделей;

- оценивать качество эконометрических моделей;

- принимать решение о спецификации и идентификации модели;

- проверять гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи;

- давать статистическую оценку значимости таких искажающих эффектов, как гетероскедастичность остатков зависимой переменной, мультиколлинеарность объясняющих переменных, автокорреляцию;

- использовать результаты анализа для прогноза и принятия обоснования экономических решений.

Владеть:

- современными навыками эмпирического анализа априорных экономических законов для проверки и уточнения постулируемых отношений;

- современными эконометрическими компьютерными пакетами;

- навыками самостоятельной исследовательской работы.

4. Формы и методы обучения

Лекционный курс, семинарские занятия, выполнение домашних заданий, самостоятельная работа, выполнение контрольных работ.

5. Трудоемкость дисциплины

Общая трудоемкость освоения дисциплины 100 часов. Учебным планом предусмотрены лекционные занятия (34 часа), практические занятия (17 часов), самостоятельная работа (49 часов). Дисциплина реализуется на 2 курсе в 4 семестре.

6. Контроль успеваемости

Промежуточная аттестация проводится в форме экзамена в 4 семестре.
2. Структура и содержание теоретической части курса (34 часа)

Тема 1. Введение в эконометрику (3 часа)

Предмет, метод и задачи эконометрики. Связь эконометрики с экономической теорией, математической и экономической статистикой. Эконометрический метод. Эконометрическая модель. Типы моделей. Типы данных. Основные этапы эконометрического моделирования. Компьютеры и эконометрическая практика.

Тема 2. Парная линейная и нелинейная регрессия и корреляции (3 часа) Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Интерпретация коэффициентов уравнения регрессии. Экономическая интерпретация коэффициентов уравнения регрессии. Линейный коэффициент корреляции как показатель тесноты связи между явлениями. Свойства линейного коэффициента корреляции. Шкала Чеддока. Графическая интерпретация линейного коэффициента корреляции. Коэффициент детерминации. Показатели качества регрессии. Закон Оукена как пример парной линейной регрессии в экономике. Нелинейная парная регрессия на основе метода наименьших квадратов. Некоторые нелинейные регрессионные модели: степенная, показательная, гиперболическая, параболическая. Линеаризация нелинейных моделей. Выбор лучшей модели. Индекс корреляции нелинейной регрессии. Индекс детерминации. Средняя ошибка аппроксимации. Коэффициент эластичности. Оценка влияния трудоемкости, объема производства, цен на энергоресурсы, налогов на себестоимость единицы продукции.

Тема 3. Гетероскедастичность и автокорреляция (4 часа)

Последствия для свойств МНК-оценки. Вывод альтернативной оценки. Гетероскедастичность и ее последствия. Тесты на гетероскедастичность. Пример: объяснение спроса на рабочую силу. Устранение гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов. Автокорреляция первого порядка. Тестирование на наличие автокорреляции. Пример: спрос на мороженое. Неправильная спецификация модели. Пример: рисковая премия на валютных рынках.

Тема 4. Множественная линейная и нелинейная регрессия и корреляция (4 часа)

Построение линейной множественной регрессии. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии. Индекс множественной корреляции. Индекс множественной детерминации. Мультиколлинеарность. Отбор наиболее существенных факторных признаков в уравнении регрессии. Проверка мультиколлинеарности методом испытания гипотезы о независимости переменных. Применение линейных множественных регрессий в ценообразовании. Множественная регрессия в нелинейных моделях. Типы нелинейных моделей. Производственные функции. Моделирование производственной функции Кобба-Дугласа, связывающей объем выпуска с капитальными вложениями и затратами труда. Линеаризация моделей. Оценка коэффициентов уравнения регрессии и тесноты связи в ППП MS Excel. Инструменты анализа данных «Регрессия», «Корреляция».

Тема 5. Оценка значимости уравнения и коэффициентов регрессии (4 часа)

Теорема Гаусса-Маркова. Оценка значимости коэффициентов парной и множественной регрессионной модели. t-критерий Стьюдента. Оценка значимости уравнения парной и множественной регрессии. F – критерий Фишера. Принятие решения на основе уравнения регрессии. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии.

Тема 6. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные) (3 часа)

Фиктивные переменные. Бинарные фиктивные переменные. Преимущество использования бинарных фиктивных переменных. Уравнение регрессии с фиктивной переменной. Интерпретация коэффициентов. Использование сезонных фиктивных переменных в модели потребления электроэнергии. Выбор эталонной переменной. Множественные совокупности фиктивных переменных. Пример зависимости веса новорожденного от показателя курения и фиктивных переменных: пола, первый или нет ребенок. Фиктивные переменные для коэффициента наклона. Тест Чоу. Модельные примеры: влияет ли пол на уровень успеваемости студентов, одинакова ли в крупных и мелких странах зависимость военных расходов от ВВП.

Тема 7. Модели с ограниченными зависимыми переменными (3 часа)Модели бинарного выбора. Спецификационные тесты в моделях бинарного вывода. Модели с множественным откликом. Пример: готовность платить за природные области, не затрагиваемые деятельностью человека. Мультиномиальные модели. Тобит-модель. Логит-модель.

Тема 8. Моделирование динамических процессов (3 часа)

Временной ряд. Модели стационарных и нестационарных временных рядов. Модель с включением фактора времени. Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная автокорреляция. Тесты на наличие автокорреляции. Устранение автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов. Уравнение авторегрессии. Модельный пример авторегрессии: зависимость объемов продаж от объемов продаж в предыдущие моменты времени и расходов на рекламу. Метод инструментальной переменной. Коинтеграция временных рядов. Тест Энгеля-Грэнжера. Модели с распределенными лагами. Лаги Алмон. Использование фиктивных переменных в моделировании сезонных колебаний.

Тема 9. Системы эконометрических уравнений (4 часа)

Общий вид системы одновременных уравнений. Типы систем уравнений. Модель производительности труда и фондоотдачи. Модель динамики цен и заработной платы. Модель экономической эффективности сельскохозяйственного производства. Эндогенные, экзогенные, предопределенные переменные. Проблемы идентифицируемости. Правило идентифицируемости. Структурная форма модели. Приведенная форма модели. Косвенный метод наименьших квадратов. Двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов.

Тема 10. Модели, основанные на панельных данных (3 часа)

Преимущества панельных данных. Эффективность оценивания параметров. Идентификация параметров. Статическая линейная модель. Модель с фиксированными эффектами. Модели со случайными эффектами. Качество подгонки данных моделью. Альтернативные оценки метода инструментальных переменных. Тестирование на наличие гетероскедастичности и автокорреляции. Пример: объяснение индивидуальной заработной платы. Динамические линейные модели. Модель авторегрессии панельных данных. Неполные панельные данные.

3. Структура и содержание практической части курса (17 часов)

Тема 1. Введение в эконометрику (1 час)

Основные этапы эконометрического моделирования. Компьютеры и эконометрическая практика. Упражнения с исследовательским набором данных.

Тема 2. Парная линейная и нелинейная регрессия и корреляция (1 час)

Построение парной линейной и нелинейной регрессий. Оценка тесноты связи. Сравнение моделей. Выбор наилучшей модели. Оценка влияния трудоемкости, объема производства, цен на энергоресурсы, налогов на себестоимость единицы продукции.

Тема 3. Проблема гетероскедастичности данных (1 час)

Гетероскедастичность и ее последствия. Тесты на гетероскедастичность. Пример: объяснение спроса на рабочую силу. Устранение гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов.

Тема 4. Множественная линейная регрессия и корреляция (1 час)

Построение линейной множественной регрессии. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии. Индекс множественной корреляции. Индекс множественной детерминации. Мультиколлинеарность. Отбор наиболее существенных факторных признаков в уравнении регрессии. Проверка мультиколлинеарности методом испытания гипотезы о независимости переменных.

Тема 5. Практическое приложение множественной линейной регрессии и корреляции (1 час)

Применение линейных множественных регрессий в ценообразовании. Введение переменных. Отбор факторов. Получение оценок. Интерпретация результатов.

Тема 6. Множественная нелинейная регрессия и корреляция (1 час)

Моделирование производственной функции Кобба-Дугласа, связывающей объем выпуска с капитальными вложениями и затратами труда. Линеаризация моделей.

Тема 7. Оценка значимости уравнения и коэффициентов регрессии (1 час)

Оценка значимости уравнения парной и множественной регрессии. F – критерий Фишера. Принятие решения на основе уравнения регрессии. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии.

Тема 8. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные) (1 час)

Уравнение регрессии с фиктивной переменной. Интерпретация коэффициентов. Пример зависимости веса новорожденного от показателя курения и фиктивных переменных: пола, первый или нет ребенок. Использование сезонных фиктивных переменных в модели потребления электроэнергии.

Тема 9. Тест Чоу (1 час)

Предпосылки теста Чоу. Модельные примеры: влияет ли пол на уровень успеваемости студентов, одинакова ли в крупных и мелких странах зависимость военных расходов от ВВП.

Тема 10. Модели с ограниченными зависимыми переменными(1 час)

Модели с ограниченными зависимыми переменным. Пример: готовность платить за природные области, не затрагиваемые деятельностью человека.

Тема 11. Построение логит-модели (1 час)

Требования логит-модели. Построение модели банкротства предприятий (по данным предприятий пищевой промышленности Приморского края).

Тема 12. Проблема автокорреляции (1 час)Модель с включением фактора времени. Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная автокорреляция. Тесты на наличие автокорреляции. Устранение автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов.

Тема 13. Моделирование динамических процессов: уравнение авторегрессии (1 час)

Уравнение авторегрессии. Модельный пример авторегрессии: зависимость объемов продаж от объемов продаж в предыдущие моменты времени и расходов на рекламу. Метод инструментальной переменной.
Тема 14. Коинтеграция временных рядов (1 час)

Коинтеграция временных рядов. Тест Энгеля-Грэнжера. Модели с распределенными лагами. Лаги Алмон.

Тема 15. Моделирование динамических процессов (1 час)

Автокорреляция первого порядка. Тестирование на наличие автокорреляции. Пример: спрос на мороженое. Неправильная спецификация модели. Пример: рисковая премия на валютных рынках.

Тема 16. Системы эконометрических уравнений (1 час)

Системы эконометрических уравнений. Модель производительности труда и фондоотдачи. Модель динамики цен и заработной платы. Модель экономической эффективности сельскохозяйственного производства.

Тема 17. Модели, основанные на панельных данных (1 час)

Модели, основанные на панельных данных. Пример: объяснение индивидуальной заработной платы.

4. Контроль достижения целей курса

Вопросы к зачету

Предмет, метод и задачи эконометрики. Связь эконометрики с экономической теорией, математической и экономической статистикой.
Эконометрический метод. Эконометрическая модель. Типы моделей. Типы данных. Основные этапы эконометрического моделирования.
Компьютеры и эконометрическая практика.
Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Интерпретация коэффициентов уравнения регрессии. Экономическая интерпретация коэффициентов уравнения регрессии.
Линейный коэффициент корреляции как показатель тесноты связи между явлениями.
Коэффициент детерминации. Показатели качества регрессии.
Закон Оукена как пример парной линейной регрессии в экономике.
Нелинейная парная регрессия на основе метода наименьших квадратов.
Нелинейные регрессионные модели: степенная, показательная, гиперболическая, параболическая.
Линеаризация нелинейных моделей. Выбор лучшей модели.
Индекс корреляции нелинейной регрессии. Индекс детерминации.
Коэффициент эластичности. Оценка влияния трудоемкости, объема производства, цен на энергоресурсы, налогов на себестоимость единицы продукции.
Последствия для свойств МНК-оценки. Вывод альтернативной оценки. Гетероскедастичность и ее последствия. Тесты на гетероскедастичность. Пример: объяснение спроса на рабочую силу.
Устранение гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов.
Автокорреляция первого порядка. Тестирование на наличие автокорреляции. Пример: спрос на мороженое.
Неправильная спецификация модели. Пример: рисковая премия на валютных рынках.
Построение линейной множественной регрессии. Вывод и интерпретация коэффициентов множественной регрессии.
Индекс множественной корреляции. Индекс множественной детерминации.
Мультиколлинеарность. Отбор наиболее существенных факторных признаков в уравнении регрессии. Проверка мультиколлинеарности методом испытания гипотезы о независимости переменных.
Применение линейных множественных регрессий в ценообразовании.
Множественная регрессия в нелинейных моделях. Типы нелинейных моделей.
Производственные функции. Моделирование производственной функции Кобба-Дугласа, связывающей объем выпуска с капитальными вложениями и затратами труда.
Оценка коэффициентов уравнения регрессии и тесноты связи в ППП MS Excel. Инструменты анализа данных «Регрессия», «Корреляция».
Теорема Гаусса-Маркова. Оценка значимости коэффициентов парной и множественной регрессионной модели. t-критерий Стьюдента. Оценка значимости уравнения парной и множественной регрессии. F – критерий Фишера. Принятие решения на основе уравнения регрессии. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии.
Фиктивные переменные. Бинарные фиктивные переменные. Преимущество использования бинарных фиктивных переменных.
Уравнение регрессии с фиктивной переменной. Интерпретация коэффициентов.
Использование сезонных фиктивных переменных в модели потребления электроэнергии. Выбор эталонной переменной.
Множественные совокупности фиктивных переменных. Пример зависимости веса новорожденного от показателя курения и фиктивных переменных: пола, первый или нет ребенок.
Фиктивные переменные для коэффициента наклона. Тест Чоу. Модельные примеры: влияет ли пол на уровень успеваемости студентов, одинакова ли в крупных и мелких странах зависимость военных расходов от ВВП.
Модели бинарного выбора. Спецификационные тесты в моделях бинарного вывода. Модели с множественным откликом. Пример: готовность платить за природные области, не затрагиваемые деятельностью человека.
Тобит-модель. Логит-модель.
Временной ряд. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.
Модель с включением фактора времени.
Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная автокорреляция. Тесты на наличие автокорреляции.
Устранение автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Уравнение авторегрессии. Модельный пример авторегрессии: зависимость объемов продаж от объемов продаж в предыдущие моменты времени и расходов на рекламу. Метод инструментальной переменной.
Коинтеграция временных рядов. Тест Энгеля-Грэнжера.
Модели с распределенными лагами. Лаги Алмон.
Общий вид системы одновременных уравнений. Типы систем уравнений.
Модель производительности труда и фондоотдачи.
Модель динамики цен и заработной платы.
Модель экономической эффективности сельскохозяйственного производства.
Эндогенные, экзогенные, предопределенные переменные. Проблемы идентифицируемости. Правило идентифицируемости.
Структурная форма модели. Приведенная форма модели.
Косвенный метод наименьших квадратов.
Двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов.
Преимущества панельных данных. Эффективность оценивания параметров. Идентификация параметров.
Модель с фиксированными эффектами.
Модели со случайными эффектами.
Качество подгонки данных моделью.
Альтернативные оценки метода инструментальных переменных.
Тестирование на наличие гетероскедастичности и автокорреляции. Пример: объяснение индивидуальной заработной платы. Динамические линейные модели.
Модель авторегрессии панельных данных.
Неполные панельные данные.

5. Тематика и перечень курсовых работ, рефератов

Курсовые работы и рефераты не предусмотрены планом
6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

Основная литература

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: Юнити, 2008.
Берндт Э. Практика эконометрики. М.: Юнити, 2008.
Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: Юнити, 2007.

Дополнительная литература

Мардас А.Н. Эконометрика. – Спб.: Питер, 2001.
Марно В. Путеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга, 2008.
Многомерный статистический анализ в экономике. Под ред. В.Н. Тамашевича. – М.: Юнити-Дана, 2009.
Новиков А.И. Эконометрика. – М.: Инфра-М, 2007.
Орлов А.И. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2002.
Практика эконометрики / Э.Р.Берндт. – М.: Юнити-Дана, 2005.
Практикум по эконометрике / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2006.
Терехов Л.Л. Производственные функции. – М.: Статистика, 1974.
Чавкин А.М. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике. – М.: Финансы и статистика, 2001.
Эконометрика / Под ред. А.В. Гладилина. – М.: Кнорус, 2006.
Юзбашев М.М., Афанасьев В.Н., Гуляева Т.И. Эконометрика. – М.: Финансы и статистика, 2005.

Электронные ресурсы

Валентинов В.А. Эконометрика: Учебник. Издательство «Дашков и К». 2009. 448 с. Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_cid=25&pl1_id=922
Эконометрика: Учеб. пособие / А.И. Новиков. - М.: ИНФРА-М, 2003. - 106 с. Режим доступа: http://znanium.com/bookread.php?book=67087
Эконометрика: Учебник / В.А. Колемаев. - М.: ИНФРА-М, 2004. - 160 с. Режим доступа: http://znanium.com/bookread.php?book=70886

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 17

Добавить документ в свой блог или на сайт

	Дисциплины «Эконометрика» Учебно-методический комплекс по дисциплине... Учебно-методический комплекс составлен на основании требований государственного образовательного стандарта высшего профессионального...		Учебно-методический комплекс дисциплины «Эконометрика» Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального...
	Пояснительная записка Цели и задачи дисциплины (модуля) Цель дисциплин ы «Эконометрика» Бардасов С. А. Эконометрика. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной формы обучения (бакалавр по направлению...		Учебно-методический комплекс дисциплины «Эконометрика» Умкд составлен в соответствии государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности...
	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...		Программа дисциплины Финансовая эконометрика для направления 080100.... Учебно-методический комплекс по «Рынку ценных бумаг» составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта...
	Учебно-методический комплекс дисциплины красноярск 2012 пояснительная... Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Психодиагностика» для студентов заочной формы обучения (3,5 года обучения) по специальности...		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность 100110. 65... Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Информационная культура» состоит из следующих элементов
	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050706. 65 «Педагогика и психология» Настоящий учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Психолого-педагогическая коррекция» для студентов 5-го заочного отделения...		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность : 040101. 65... Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Информатика» для студентов очной формы обучения по специальности 040101. 65 социальная...
	Учебно-методический комплекс дисциплины по выбору направление 050700. 62 «Педагогика» Настоящий учебно-методический комплекс дисциплины по выбору (умкд) «Психолого-педагогическая коррекция» для студентов 4-го курса...		Учебно-методический комплекс дисциплины Учебно-методический комплекс дисциплины составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего...
	Пояснительная записка Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд)... Учебно-методический комплекс дисциплины составлен к п н., доцентом Грасс Т. П., д э н., профессором Е. В. Щербенко		Пояснительная записка Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд)... Учебно-методический комплекс дисциплины составлен к п н., доцентом Грасс Т. П., д э н., профессором Е. В. Щербенко
	Учебно-методический комплекс дисциплины по направлению подготовки... Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Основы экономических учений» состоит из следующих элементов		Учебно-методический комплекс «дисциплины» Учебно-методический комплекс «дисциплины» физическая культура составлен в соответствии с Государственным образовательным стандартом...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Эконометрика»

СОДЕРЖАНИЕ

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

ЭКОНОМЕТРИКА

Похожие: