Титульный лист программы Форма обучения по дисциплине ф со пгу 18. 3/37 (Syllabus)
| Вид материала | Программа |
- Титульный лист программы Форма обучения по дисциплине ф со пгу 18. 3/37 (Syllabus), 563.5kb.
- Титульный лист программы Форма обучения по дисциплине ф со пгу 18. 3/37 (Syllabus), 602.25kb.
- Титульный лист программы обучения по дисциплине Форма (Syllabus) ф со пгу 18. 3/37, 209.49kb.
- Титульный лист программы Форма обучения по дисциплине ф со пгу 18. 3/37 (Syllabus), 268.51kb.
- Титульный лист программы Форма обучения по дисциплине ф со пгу 18. 3/37 (Syllabus), 349.17kb.
- Титульный лист программы Форма обучения по дисциплины ф со пгу 18. 3/37 (Syllabus), 309.59kb.
- Титульный лист программы обучения по дисциплине (Syllabus) ф со пгу 18. 3/37, 274.92kb.
- Титульный лист программы обучения по дисциплине (Syllabus) ф со пгу 18. 3/37, 429.81kb.
- Титульный лист программы обучения по дисциплине syllabus ф со пгу 18. 3/37, 881.28kb.
- Титульный лист программы обучения по дисциплине (Syllabus) Форма, 524.99kb.
6 Пререквизиты:
Для освоения данной дисциплины необходимы знания, умения и навыки приобретенные при изучении следующих дисциплин:
-
математика для экономистов;
теория вероятностей и математическая статистика;
информатика
7 Постреквизиты:
Знания, умения и навыки полученные при изучении дисциплины необходимы для освоения данной дисциплины следующих дисциплин:
-
микроэкономика;
макроэкономика;
экономика предприятия;
банковское дело;
корпоративные финансы;
финансирование инвестиции и кредитование.
8 Тематический план дисциплины
8.1 Тематический план дисциплины
Специальности 050509 «Финансы» на базе общего среднего образования очной формы обучения
| № п/п | Наименование тем | Количество контактных часов по видам занятий | |||||
| Лек. | Прак. | Лаб. | Студ. | Индив. | СРС | ||
| 1 | Сведения из теории вероятностей и математической статистики | 4 | | 4 | | | 10 |
| 2 | Метод наименьших квадратов | 2 | | 4 | | | 8 |
| 3 | Модель множественной линейной регрессии | 1 | | | | | 6 |
| 4 | Классическая модель множественной линейной регрессии | 1 | | | | | 6 |
| 5 | Коэффициент детерминации | 1 | | 4 | | | 4 |
| 6 | Спецификация переменных. Частная корреляция | 2 | | | | | 6 |
| 7 | Нелинейные эконометрические модели | 1 | | | | | 4 |
| 8 | Мультиколлинеарность | 1 | | | | | 4 |
| 9 | Гетероскедастичность | 1 | | | | | 4 |
| 10 | Дисперсионный анализ | 1 | | 3 | | | 8 |
| ИТОГО: | 15 | | 15 | | | 60 |
8.1 Тематический план дисциплины
Специальности 050508 «Учет и аудит» на базе общего среднего и на базе среднего специального образования очной формы обучения
| № п/п | Наименование тем | Количество контактных часов по видам занятий | |||||
| Лек. | Прак. | Лаб. | Студ. | Индив. | СРС | ||
| 1 | Сведения из теории вероятностей и математической статистики | 4 | 2 | 2 | | | 10 |
| 2 | Метод наименьших квадратов | 2 | 2 | 2 | | | 8 |
| 3 | Модель множественной линейной регрессии | 1 | | | | | 6 |
| 4 | Классическая модель множественной линейной регрессии | 1 | 1,5 | | | | 6 |
| 5 | Коэффициент детерминации | 1 | | 1,5 | | | 4 |
| 6 | Спецификация переменных. Частная корреляция | 2 | | | | | 6 |
| 7 | Нелинейные эконометрические модели | 1 | 1 | | | | 4 |
| 8 | Мультиколлинеарность | 1 | | | | | 4 |
| 9 | Гетероскедастичность | 1 | 1 | | | | 4 |
| 10 | Дисперсионный анализ | 1 | | 2 | | | 8 |
| ИТОГО: | 15 | 7.5 | 7.5 | | | 60 |
9 Краткое описание дисциплины
Эконометрика – это наука, изучающая количественные закономерности и связи в экономике методами математической статистики. Цель эконометрики – эмпирический вывод экономических закономерностей. Задачи эконометрики – построить модели, выражающие эти закономерности, оценить их параметры, проверить гипотезы о закономерностях изменения и связях экономических показателей. Методы эконометрики основаны на представлениях теории вероятностей и математической статистики. Эконометрический анализ служит основной для прогнозирования, которое необходимо для принятия обоснованных решений.
10 Компоненты курса
10.1 Содержание тем дисциплины
Тема 1 Сведения из теории вероятностей и математической статистики
Случайный характер экономических явлений и статистическая закономерность. Генеральная совокупность и выборка. Способ представления и обработки статистических данных. Теоретические и выборочные характеристики. Общая схема проверки гипотез. Ошибки 1 и 2 рода. Точечные и интервальные оценки. Статистические свойства оценок.
Тема 2 Метод наименьших квадратов
Функция регрессии и основные задачи статистического анализа парной связи. Причины включения случайного члена в уравнение регрессии. Метод наименьших квадратов для вычисления коэффициентов уравнения регрессии. Предпосылки МНК. Теорема Гаусса-Маркова.
Тема 3 Модель множественной линейной регрессии
Множественная линейная регрессия и ее матричная форма записи. Геометрическая интерпретация коэффициентов, полученных по методу наименьших квадратов.
Тема 4 Классическая модель множественной линейной регрессии
Классическая линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса-Маркова. Статистическая значимость коэффициентов линейной регрессии.
t- статистика Стьюдента. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии. Доверительные интервалы для зависимой переменной.
Тема 5 Коэффициент детерминации
Проверка общего качества уравнения регрессии. Коэффициент детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации. Проверка значимости коэффициента детерминации.
Тема 6 Спецификация переменных. Частная корреляция
Последствия невключения в модель существенных переменных. Включение в модель несущественных переменных. Частная корреляция в модели множественной линейной регрессии. Исследование остаточного члена модели.
Тема 7 Нелинейные эконометрические модели
Нелинейные модели регрессии. Преобразование переменных. Логарифмические, полулогарифмические регрессионные модели. Степенная и другие модели модели регрессии. Выбор формы эконометрической модели. Оценивание производственных функций.
Тема 8 Мультиколлинеарность
Явление мультиколлинеарности. Взаимосвязь объясняющих переменных. Последствия мультиколлинеарности для оценок коэффициентов регрессии. Методы устранения мультиколлинеарности. Фиктивные переменные.
Тема 9 Гетероскедастичность
Причины возникновения и последствия гетероскедастичности. Тесты для выявления гетероскедастичности. Способы корректировки гетероскедастичности.
Тема 10 Дисперсионный анализ
Однофакторный дисперсионный анализ.
10.2 Содержание практических и лабораторных занятий
Содержание практических занятий
Тема 1 Сведения из теории вероятностей и математической статистики.
Способ представления и обработки статистических данных. Теоретические и выборочные характеристики. Общая схема проверки гипотез. Ошибки 1 и 2 рода. Точечные и интервальные оценки. Статистические свойства оценок.
Тема 2 Метод наименьших квадратов.
Функция регрессии и основные задачи статистического анализа парной связи. Оценка коэффициентов уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Проверка качества коэффициентов регрессии и качества уравнения регрессии.
Тема 4 Классическая модель множественной линейной регрессии.
Классическая линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса-Маркова. Статистическая значимость коэффициентов линейной регрессии.
Тема 7 Нелинейные эконометрические модели.
Нелинейные модели регрессии. Преобразование переменных. Логарифмические, полулогарифмические регрессионные модели.
Тема 9 Гетероскедастичность.
Причины возникновения и последствия гетероскедастичности. Тесты для выявления гетероскедастичности. Способы корректировки гетероскедастичности.
Содержание лабораторных занятий
Тема 1 Сведения из теории вероятностей и математической статистики
Анализ зависимостей двух случайных величинд.
Тема 2 Метод наименьших квадратов
Функция регрессии и основные задачи статистического анализа парной связи. Метод наименьших квадратов для вычисления коэффициентов уравнения регрессии. Предпосылки МНК. Теорема Гаусса-Маркова.
Тема 5 Коэффициент детерминации
Проверка общего качества уравнения регрессии. Коэффициент детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации. Проверка значимости коэффициента детерминации.
Тема 10 Дисперсионный анализ.
Однофакторный лисперсионный анализ.
10.3 Содержание самостоятельной работы студентов
Перечень видов СРС для специальности 050508 «Учет и аудит» на базе общего среднего и на базе среднего специального образования очной формы обучения
| № | Вид СРС | Форма отчетности | Вид контроля | Объем в часах |
| 1 | Подготовка к лекционным занятиям | Конспект | Участие на занятии | 15 |
| 2 | Подготовка и выполнение практических заданий и выполнение домашних заданий | Рабочая тетрадь | Участие на занятии, устный опрос | 7,5 |
| 3 | Подготовка к лабораторным работам , подготовка отчета. | Отчет | | 7.5 |
| 4 | Изучение материала, не вошедшего в солержание аудиторных занятий | Конспект | Коллоквиум | 15 |
| 5 | Подготовка к контрольным мероприятиям | | РК1, РК2, контрольные работы, тестирование | 15 |
| Всего: | 60 |
Перечень видов СРС для специальности 050509 «Финансы» на базе общего среднего образования очной формы обучения
| № | Вид СРС | Форма отчетности | Вид контроля | Объем в часах |
| 1 | Подготовка к лекционным занятиям | Конспект | Участие на занятии | 15 |
| 3 | Подготовка к лабораторным работам , подготовка отчета. | Отчет | | 15 |
| 3 | Изучение материала, не вошедшего в солержание аудиторных занятий | Конспект | Коллоквиум | 15 |
| 4 | Подготовка к контрольным мероприятиям | | РК1, РК2, контрольные работы, тестирование | 15 |
| Всего: | 60 |
Перечень тем, на самостоятельное изучение студентами
Тема 1 Сведения из теории вероятностей и математической статистики.
Ковариация и корреляция. Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 2 Метод наименьших квадратов.
Метод наименьших квадратов для вычисления коэффициентов уравнения регрессии. Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 3 Модель множественной линейной регрессии.
Спецификация и классификация переменных в уравнениях регрессии.
Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 4 Классическая модель множественной линейной регрессии.
Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения
Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 5 Коэффициент детерминации.
Скорректированный коэффициент детерминации. Проверка значимости коэффициента детерминации.
Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 6 Спецификация переменных. Частная корреляция.
Частная корреляция в модели множественной линейной регрессии. Исследование остаточного члена модели. Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 7 Нелинейные эконометрические модели.
Логарифмические, полулогарифмические регрессионные модели. Степенная и другие модели модели регрессии. Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 8 Мультиколлинеарность.
Методы устранения мультиколлинеарности. Фиктивные переменные.
Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 9 Гетероскедастичность.
Авторегрессионное преобразование. Форма контроля - конспект.
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].
Тема 10 Дисперсионный анализ
Однофакторный дисперсионный анализ. Форма контроля - конспект
Литература: [3], с. 50-58, [4], с. 341-352, [5], с. 10-15, [8], [9], [10].