Учебной дисциплины «Эконометрика» для направления подготовки 036401. 65 Таможенное дело

Вид материалаДокументы

Содержание


Требования к уровню освоения содержания дисциплины
3. Содержание дисциплины. Основные разделы.
Подобный материал:
Аннотация рабочей программы учебной дисциплины «Эконометрика»

для направления подготовки 036401.65 – Таможенное дело

  1. Цели и задачи дисциплины

Целями изучения дисциплины являются формирование у студентов системного представления об эконометрике, как науки, исследующей данные таможенной статистики для изучения поведения, описания и прогнозирования развития внешнеторговой деятельности и деятельности таможенных органов.

Задачами изучения дисциплины являются: понимание студентами основных положений эконометрики; приобретение опыта построения эконометрических моделей, принятия решений о спецификации и идентификации модели и выбора метода оценки параметров модели, интерпретации результатов, получения прогнозных оценок на основе анализа эконометрических данных; освоение современных эконометрических пакетов прикладных программ.
  1. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

способностью применять математические методы и методы системного анализа для решения задач профессиональной деятельности (ОК-6);

способностью самостоятельно повышать уровень профессиональных знаний, реализуя специальные средства и методы получения нового знания, и использовать приобретенные знания и умения в практической деятельности (ПК-1);

владением навыками применения в таможенном деле информационных технологий, средств обеспечения их функционирования (ПК-37);

владением навыками применения методов сбора и анализа данных таможенной статистики внешней торговли и специальной таможенной статистики для принятия управленческих решений во внешнеторговой деятельности и деятельности таможенных органов (ПК-38);

способностью представлять результаты научной деятельности в устной и письменной формах (отчетах, справках, докладах, научных публикациях), владением навыками владения научной дискуссии и аргументирования в научном споре (ПК-47).

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать: методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов.

уметь:
  • анализировать во взаимосвязи экономические явления;
  • выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей;
  • осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей;
  • анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы;
  • строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели;
  • анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;
  • прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений, на микро- и макроуровне;

владеть:
  • методологией экономического исследования; современными методами сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных;
  • современной методикой построения эконометрических моделей;
  • методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей.


3. Содержание дисциплины. Основные разделы.

Этапы эконометрического моделирования. Пространственные, временные, панельные данные. Зависимые и независимые, эндогенные и экзогенные переменные. Задача множественного линейного регрессионного анализа. Основные предположения метода наименьших квадратов (МНК). Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии. Статистические свойства оценок МНК. Показатели качества регрессии. Проверка статистических гипотез и построение доверительных интервалов для параметров регрессии. Полная и частичная мультиколлинеарность и методы ее устранения. Нелинейные регрессионные модели. Искусственные (фиктивные) переменные. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками. Обобщенный метод наименьших квадратов. Анализ временных данных в модели линейной регрессии. Структурная изменчивость коэффициентов. Тест Чоу. Автокорреляции остатков регрессии. Тесты на автокорреляцию остатков. Прогнозирование в регрессионных моделях. Эконометрический анализ панельных данных.