Рабочая программа по дисциплине: «Эконометрика» для специальности 080801 "Прикладная информатика в экономике" Учебный план набора 2005 года и последующих лет

Вид материала

Содержание

Разработчик, к.т.н., доцент Л.И. Лузина Зав. обеспечивающей кафедрой А.М. Кориков
Декан ФСУ Н.В. Замятин Зав. профилирующей кафедрой А.М. Кориков
3. Применение рейтинговой системы

Подобный материал:

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

(ТУСУР)

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по учебной работе

________________ М.Т. Решетников

«_____»_______________ 2007 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

по дисциплине: «Эконометрика»

для специальности 080801 - "Прикладная информатика в экономике"

Учебный план набора 2005 года и последующих лет

Факультет систем управления

Кафедра: Автоматизированных систем управления

Курс – третий

Семестр – шестой

Распределение учебного времени (Всего часов)

Лекции 32

Практические занятия 16

Всего аудиторных занятий 48

Самостоятельна работа 32

Общая трудоёмкость 80

Экзамен 6 семестр

2007

Дисциплина входит в цикл общепрофессиональных дисциплин. Рабочая программа составлена на основании ГОС ВПО для специальности 080801 - Прикладная информатика в экономике. Рассмотрена и утверждена на заседании кафедры АСУ 30 августа 2007 г. Протокол № 1.

^

Разработчик, к.т.н., доцент Л.И. Лузина

Зав. обеспечивающей кафедрой А.М. Кориков

Рабочая программа согласована с факультетом, профилирующей и выпускающей кафедрами специальности
^

Декан ФСУ Н.В. Замятин

Зав. профилирующей кафедрой А.М. Кориков

Зав. выпускающей кафедрой А.М. Кориков

1. Цели и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе.

1.1. Преподавание дисциплины “Эконометрика” имеет целью научить студентов использовать методы эконометрического моделирования.

1.2. Задачи изучения дисциплины.

В процессе изучения дисциплины “Эконометрика” студенты должны овладеть знаниями основ эконометрики и общими навыками проведения эконометрического моделирования.

Студенты должны знать:

основные понятия, определения и проблемы эконометрического моделирования, линейные модели множественной регрессии (классическую и обобщенную), методы наименьших квадратов и максимального правдоподобия, используемых при оценивании неизвестных параметров модели, статистические свойства оценок параметров моделей, обобщенный метод наименьших квадратов, практические рекомендации по построению и анализу регрессионных моделей, нелинейные модели регрессии, поддающиеся линеаризации, эконометрические модели из системы уравнений.

Студенты должны уметь:

использовать методы экономического моделирования для разных случаев, исследовать статистические свойства оценок параметров моделей, проводить анализ регрессионных моделей и работать с нелинейными моделями регрессии, которые поддаются линеаризации (зависимости гиперболического, показательного, степенного, логарифмического типов), работать как с эконометрическими моделями в виде одного уравнения, так и с эконометрическими моделями из системы уравнений.

1.3. Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо студентам для изучения дисциплины “Эконометрика”: “Высшая математика”, “Теория вероятностей и математическая статистика”, “Экономическая теория”, “Статистика”.

2. Содержание дисциплины.

2.1. Лекции. Наименование тем, содержание, объём в часах.

Тема 1. Эконометрика и эконометрическое моделирование: основные понятия и определения. (8 часов)

Вероятностно-статистическая (эконометрическая) модель как частный случай математической модели. Эконометрика и ее место в ряду математико-статистических и экономических дисциплин. От простых взаимосвязей между переменными к эконометрической модели. Основные понятия эконометрического моделирования. Проблемы экономического моделирования. Эконометрические модели в виде одного уравнения.

Тема 2. Методы и модели регрессионного анализа. (14 часов)

Введение в регрессионный анализ. Основные задачи прикладного регрессионного анализа. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Оценивание неизвестных параметров КЛММР: метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. Статистические свойства оценок параметров КЛММР. Обобщенная линейная модель множественной регрессии (ОЛММР). Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). ОЛММР с гетероскедастичными остатками.

Тема 3. Практические рекомендации по построению и анализу регрессионной модели. (4 часа)

Построение и анализ обобщенной ЛММР при неизвестной ковариационной матрице регрессионных остатков (практически реализуемый ОМНК).

Тема 4. Нелинейные модели регрессии и линеаризация. (6 часов)

Нелинейные связи в экономике. Линеаризация модели. Некоторые виды нелинейных зависимостей, поддающиеся линеаризации. Зависимости гиперболического, показательного (экспоненциального), степенного, логарифмического типов.

2.2. Практические занятия. Наименование тем и их объем.

2.2.1. Оценивание неизвестных параметров КЛММР (метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия) – 4 час.

2.2.2. Исследование линейной модели регрессии, регрессионные остатки которой не отвечают требованиям гомоскедастичности – 4 час.

2.2.3. Статистические свойства оценок параметров КЛММР – 4 час.

2.2.4. Нелинейные модели регрессии и линеаризация – 4 час.

Для выполнения домашних заданий необходимо 22 час. самостоятельной работы.

2.3. Форма самостоятельной работы.

№№ пп	Наименование работы	Часы	Форма контроля
	Проработка лекционного материала	10	Экзамен
	Подготовка к практическим занятиям	12	Контрольные работы
	Самостоятельное изучение тем	10	Экзамен

Темы для самостоятельного изучения

Обобщенный метод наименьших квадратов (4 час.)
Виды нелинейных зависимостей, поддающиеся линеаризации (6 час.)

Всего 10 часов.

^ 3. ПРИМЕНЕНИЕ РЕЙТИНГОВОЙ СИСТЕМЫ

Курс 3, семестр 6.

Контроль обучения – экзамен.

Менее 60 баллов	Не допускается к экзамену. Для допуска выполняет и сдает все три лабораторные работы плюс сдает первый коллоквиум по лекциям.
60-79 баллов	Допускается к экзамену
80-99 баллов	Допускается к экзамену, можно получить «хорошо» автоматом.
100-120 баллов	Допускается к экзамену, можно получить «отлично» автоматом.

Чтобы получить допуск к экзамену нужно вовремя решить 4 задачи, каждая задача оценивается максимум в 15 балов.

Первая контрольная точка содержит 3 задачи. Для допуска к экзамену нужно решить 2 задачи, что составляет максимум 30 баллов.

Вторая контрольная точка содержит 4 задачи. Для допуска к экзамену нужно решить 2 задачи, что составляет максимум 30 баллов.

В каждой контрольной работе одна задача включает вопросы по теории, остальные задачи предполагают практическое использование теории.

4. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

4.1. ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Бородич С.А. Эконометрика. Учебное пособие для вузов. – Минск: Новое знание, 2001. – 408с.

2. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. Учебник для вузов. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 311с.

4.2. ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Сидоренко М.Г. Эконометрика. Учебное пособие. – Томск: ТМЦДО, 2004. – 119с.

2. Кристофер Доугерти. Введение в эконометрику. Учебник для вузов. – М.: Инфра-М, 1999 – 402с.

Blog