Рабочая программа дисциплина Эконометрика (наименование дисциплины согласно учебному плану)

скачать
НОУ ВПО «ВОЛГОГРАДСКИЙ ИНСТИТУТ БИЗНЕСА»

УТВЕРЖДАЮ

Первый проректор НОУ ВПО ВИБ

______________ Е.В.Шилина

____ ______________200___

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

дисциплина			Эконометрика
(наименование дисциплины согласно учебному плану)
специальность (направление подготовки)
^ 080105 Финансы и кредит
(шифр и наименование специальности (направления подготовки))
ступень образования				специалист
		(бакалавр, специалист)
факультет		экономический
(экономический, юридический)
кафедра	Математических и естественных наук
(полное наименование кафедры)
год набора			2006
			(год набора студентов, изучающих дисциплину)

Виды учебной деятельности	Количество часов по учебному плану
	Форма обучения
	Очная		Заочная
	полн.	сокр.	полн.	сокр.	ВВ
Общее количество часов	-	100	-	-	100
Аудиторные занятия, всего	-	50	-	-	4
в т.ч. лекции (Л)	-	20	-	-	2
практические (ПЗ)	-	24	-	-	2
лабораторные (ЛЗ)	-	-	-	-	-
семинарские (СЗ)	-	-	-	-	-
практические с использованием ДТО (ПД)	-	6	-	-	-
Самостоятельная работа студентов (СРС)	-	50	-	-	96
Зачеты (+; -)	-	+	-	-	+
Экзамены (+; -)	-	-	-	-	-
Курсовая работа (проект) (+; -)	-	-	-	-	-
Домашняя контрольная работа (+; -)	-	-	-	-	+

Волгоград

2007

^ Рабочая программа дисциплины
Эконометрика
(наименование дисциплины согласно учебному плану)

Составлена		^ К.с.н., доц. кадры МЕН Плешаковой Е.О.
		(должность, уч.степ., зван., фамилия, инициалы составителя в творит. падеже)
в соответствии с требованиями Государственных образовательных
стандартов высшего профессионального образования 2000 г.

Рецензенты		^ Мещерякова Н.Е., к. ф.-м. н., доц. кадедры МЕН НОУ ВПО ВИБ
		(фамилия, инициалы, уч.степ., зван., должность, кафедра, учеб. заведение)

^ Обсуждена и рекомендована к утверждению решением кафедры
Математических и естественных наук
(полное наименование кафедры)
от	30.08.2007				протокол №	1
	(дата протокола)					(номер протокола)
^ Заведующий кафедрой							Н.А. Федянова
				(подпись)			(инициалы, фамилия)

Согласована с выпускающей кафедрой
Финансы и кредит
(полное наименование выпускающей кафедры)
^ Заведующий кафедрой							А.Н. Сырбу
				(подпись)			(инициалы, фамилия)

Одобрена советом			экономического					факультета
(наименование факультета)
от	30.08.2007				протокол №	1
	(дата протокола)					(номер протокола)
Председатель							^ Е.Ю. Тимошенко
			(подпись)				(инициалы, фамилия)

Согласована с заочным факультетом
Декан							^ О.В. Кононенко
			(подпись)				(инициалы, фамилия)


Согласована с Управлением проектирования образовательного контента
Начальник							^ Н.В. Зазуля
			(подпись)				(инициалы, фамилия)

Содержание

Содержание 3

Раздел 1. Организационно-методический раздел 4

Раздел 2. Тематический план 8

Раздел 3. Содержание дисциплины 10

Раздел 4. Учебно-методическое обеспечение дисциплины 13

4.1. Основная литература 13

4.2. Дополнительная литература 13

Раздел 5. Контроль знаний студентов 16

Раздел 6. Организация самостоятельной работы студентов 18

Раздел 7. Методические указания студентам 20

Раздел 8. Методические рекомендации преподавателям 22

Раздел 1. Организационно-методический раздел

Цель и задачи учебной дисциплины

Необходимость перестройки хозяйственного механизма требует резкого улучшения качества подготовки выпускников экономических Вузов. Без коренного изменения уровня фундаментальной подготовки (в первую очередь математической) нельзя сделать качественный скачок в образование современного экономиста, способного использовать передовые научные методы в экономике.

В условиях перехода на новые принципы, возрастают требования к экономисту как к специалисту по составлению экономических прогнозов, оптимизации принимаемых решений, к выбору правильной экономической политики. Только путём привлечения экономико-математических методов можно успешно решать такие задачи.

Проблема изучения взаимосвязей экономических показателей является одной из важнейших проблем экономического анализа. Любая экономическая политика заключается в регулировании экономических переменных, и она должна основываться на знании того, как эти переменные влияют на другие переменные, являющихся ключевыми для принимающего решения политика. Невозможно строить, проверять или улучшать экономические модели без статистического анализа их переменных с использованием реальных статистических данных. Вся сфера экономических исследований может быть в определенном смысле охарактеризована как изучение взаимосвязей экономических переменных, и инструментарием их базового анализа являются методы статистики и эконометрики.

Эконометрика – наука, исследующая количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.

Целью изучения эконометрики является овладение современными эконометрическими методами анализа конкретных экономических данных на уровне, достаточном для использования в практической деятельности специалиста в любой области экономики (управления, финансово–кредитной сфере, торговле, маркетинге, учете, аудите, внешнеторговых операциях). Изучение эконометрики способствует реальному пониманию количественных отношений в современной экономической жизни.

Преподавание эконометрики имеет также цель: ознакомить студента с основами математического аппарата, необходимого для теоретического и практического решения эконометрических задач; развить логическое мышление; привить умение самостоятельно изучать научную литературу по эконометрике и ее приложениям; выработать навыки практических эконометрических исследований и умение перевести экономическую задачу на математический язык.

Основными задачами эконометрики являются:

– построение экономических моделей и оценивание их параметров;

– проверка гипотез о свойствах экономических показателей и формах их связей.

На занятиях по эконометрике предстоит научить студентов:

– строить эконометрические модели;

– принимать решения о спецификации и идентификации моделей;

– выбирать методы оценки параметров моделей;

– интерпретировать результаты;

– получать прогнозные оценки;

– давать статистическую оценку значимости таких искажающих эффектов, как

– гетероскедастичность остатков зависимой переменной;

– мультиколлинеарность объясняющих переменных;

– автокорреляция.

^ Место учебной дисциплины в профессиональной подготовке специалиста

Эконометрика – наряду с макроэкономикой и микроэкономикой – является необходимой составляющей современного экономического образования.

В настоящее время деятельность в любой области экономики (управления, финансово–кредитной сфере, торговле, маркетинге, учете, аудите, внешнеторговых операциях) требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли, понимания научного языка. Большинство таких методов основано на эконометрических моделях, концепциях, приемах и без глубокого знания эконометрики научиться их использовать невозможно.

Как одна из фундаментальных дисциплин эконометрика тесно связана со многими другими дисциплинами по своим методам и целям в подготовке специалистов в области экономики. Самое тесное взаимодействие эконометрика имеет с математическими дисциплинами – математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, исследование операций, а также основы экономической теории и статистики (общая теория статистики, экономическая статистика). Методы эконометрики находят свое продолжение и применение в других дисциплинах, таких как социология, экономика, теория систем и системный анализ, математическая экономика и многих других.

^ Перечень нормативно-методической документации

Данная рабочая программа составлена на основании учебного плана НОУ ВИБ по специальности 080105 «Финансы и кредит)» (квалификация – экономист) для набора 2006 г. и в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандартов высшего профессионального образования 2000 г. по направлению 060400 «Финансы и кредит».

^ Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В соответствии с Государственными требованиями к минимуму содержанию и уровню подготовки дипломированного специалиста с высшим образованием по специальности 080105 «Финансы и кредит» в результате изучения дисциплины «Эконометрика» выпускник должен:

знать:

– специфику экономических данных, методы анализа данных и алгоритмы расчетов;

– методы построения линейных моделей множественной регрессии; свойства оценок МНК; показатели качества регрессии;

– линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками;

– обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК);

– регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные);

– нелинейные модели регрессии и методы их линеаризации;

– характеристики ВР; модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация;

– понятие о системах линейных одновременных уравнений и методы их решения; косвенный и двухшаговый МНК;

– знать методы оценки параметров математических моделей реальных экономических процессов;

уметь:

– строить эконометрические модели;

– применять эконометрические методы для решения задач экономического содержания;

– принимать решения о спецификации и идентификации модели;

– применять полученные знания для формулировки и решения задач экономического анализа;

– анализировать конкретные экономические данные, в том числе с помощью компьютеров, и интерпретировать результаты;

– выбирать методы оценки параметров модели;

– получать прогнозные оценки;

– давать статистическую оценку значимости таких искажающих эффектов, как гетероскедастичности остатков зависимой переменной, мультиколлинеарности объясняющих переменных; автокорреляции

иметь навыки моделирования реальных экономических процессов, в том числе с использованием ППП Excel, Statgraphics, Statistica.

иметь представление

– о роли эконометрических знаний в современном мире;

– об информационных технологиях эконометрических исследований, в частности, о вычислительном эксперименте

^

Раздел 2. Тематический план

Очная форма обучения (на базе СПО)

№ п/п темы	Наименование раздела, темы дисциплины	Количество часов
		Всего	Аудиторные занятия			СРС
		Всего	Л	ПЗ (ЛЗ, СЗ)	ПД	СРС
1	2	3	4	5	6	7
Четвертый семестр
1	Введение.	8	2	2		4
	^ Раздел 1 Множественный регрессионный анализ	36	6	10	2	18
2	Обобщенная линейная модель множественной регрессии	12	2	4		6
3	Линейные регрессионные модели с переменной структурой	10	2	2		6
4	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации	14	2	4	2	6
	^ Раздел 2. Временные ряды	36	8	8	2	18
5	Модели стационарных ВР и их идентификация	12	4	2		6
6	Модели нестационарных временных рядов	10	2	2		6
7	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.	14	2	4	2	6
	^ Раздел 3 Системы эконометрических уравнений	20	4	4	2	10
8	Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений. Рекурсивные системы одновременных уравнений	10	2	2		6
9	Рекурсивные системы одновременных уравнений	10	2	2	2	4
	Итого	100	20	24	6	50

^ Заочная форма обучения (второе высшее)

№ п/п темы	Наименование раздела, темы дисциплины	Количество часов
		Всего	Аудиторные занятия			СРС
		Всего	Л	ПЗ (ЛЗ, СЗ)	ПД	СРС
1	2	3	4	5	6	7
Третий семестр
1	Введение.	8				8
	^ Раздел 1 Множественный регрессионный анализ	34	1	1		32
2	Обобщенная линейная модель множественной регрессии	10		1		9
3	Линейные регрессионные модели с переменной структурой	10				10
4	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации	14	1			13
	^ Раздел 2. Временные ряды	34	1	1		32
5	Модели стационарных ВР и их идентификация	10		1		9
6	Модели нестационарных временных рядов	10				10
7	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.	14	1			13
	^ Раздел 3 Системы эконометрических уравнений	24				24
8	Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений.	12				12
9	Рекурсивные системы одновременных уравнений	12				12
	Итого	100	2	2	-	96

Раздел 3. Содержание дисциплины

3.1. Содержание теоретического блока дисциплины

Тема 1. Введение.

Цели и задачи дисциплины. Задачи эконометрики в области социально–экономических исследований. Классификация переменных в эконометрических моделях. Понятия спецификации и идентифицируемости модели. Информационные технологии эконометрических исследований.

^ Раздел 1. Множественный регрессионный анализ

Тема 2. Обобщенная линейная модель множественной регрессии

Множественная линейная регрессия. Определение параметров в уравнении регрессии. Оценка тесноты связи между результативным признаком и факторными признаками: выборочный совокупный коэффициент корреляции. Статистическая значимость коэффициентов уравнения регрессии: проверка и анализ общего качества уравнения регрессии. Свойства оценок МНК. Понятие гетероскедастичности и автокоррелированности остатков. Показатели качества регрессии.

^ Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой

Необходимость использования фиктивных переменных. Модели ANCOVA . Сравнение двух регрессий. Использование фиктивных переменных в сезонном анализе. Фиктивная зависимая переменная.

^ Тема 4. Нелинейные модели регрессии и линеаризация

Нелинейные модели множественной регрессии и их линеаризация. Проблемы спецификации регрессионной модели: выбор уравнения (формы) регрессии и отбор факторов. Мультиколлинеарность и спецификация переменных. Замещающие, фиктивные и лаговые переменные. Тест Чоу.

^ Раздел 2. Временные ряды

Тема 5. Модели стационарных ВР и их идентификация

Характеристики ВР. Модели стационарных и нестационарных ВР, их идентификация. Автокорреляция: суть, последствия, обнаружение (критерий Дарбина–Уотсона), методы устранения.

^ Тема 6. Модели нестационарных временных рядов

Модели сезонных и циклических колебаний. Аддитивная модель временного ряда. Мультипликативная модель. Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний. Моделирование тенденции ВР при наличии структурных изменений.

^ Тема 7. Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР

Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР. Адаптивные модели прогнозирования Брауна, Бокса – Дженкинса (ARIMA), Кольта, Уинтерса, Тейло–Вейджа.

Раздел 3 Системы эконометрических уравнений

^ Тема 8. Системы эконометрических уравнений

Общие понятия; структурная и приведенная формы модели. Составляющие системы уравнений. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для системы одновременных уравнений. Проблема идентификации. Использование косвенного МНК (КМНК) для оценки параметров точно идентифицируемой структурной модели. Инструментальные переменные. Проблема идентификации. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости. Оценивание параметров структурной модели двухшаговым МНК (ДМНК).

Тема 9. Рекурсивные системы одновременных уравнений

Модель производительности труда и фондоотдачи.

^ 3.2. Содержание практического блока дисциплины

Очная форма обучения (на базе СПО)

Вид и порядковый номер практического занятия	Тема занятия
1	2
^ Четвертый семестр
ПЗ 1	Обобщенная линейная модель множественной регрессии.
ПЗ 2	Обобщенная линейная модель множественной регрессии.
ПЗ 3	Обобщенная линейная модель множественной регрессии.
ПЗ 4	Обобщенная линейная модель множественной регрессии.
ПЗ 5	Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
ПЗ 6	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации.
ПЗ 7	(ПД) Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации.
ПЗ 8	Модели стационарных временных рядов и их идентификация.
ПЗ 9	Модели нестационарных временных рядов.
ПЗ 10	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.
ПЗ 11	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.
ПЗ 12	(ПД) Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.
ПЗ 13	Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений.
ПЗ 14	Рекурсивные системы одновременных уравнений
ПЗ 15	(ПД) Рекурсивные системы одновременных уравнений

^ Заочная форма обучения (второе высшее)

Вид и порядковый номер практического занятия	Тема занятия
1	2
^ Третий семестр
ПЗ 1/2	Обобщенная линейная модель множественной регрессии.
ПЗ 2/2	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.

^ Задания для выполнения

на практических занятиях с использованием ДТО

№ п/п	Тема практического занятия с использованием ДТО	Содержание задания	Обеспечение занятия
1	2	3	4
1	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации	Решение задач на линеаризацию моделей регрессии.	Методические рекомендации по эконометрике в формате PDF. Тесты
2	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.	Решение задач	Методические рекомендации по эконометрике в формате PDF. Тесты
3	Рекурсивные системы одновременных уравнений	Решение задач	Методические рекомендации по эконометрике в формате PDF. Тесты

Раздел 4. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

4.1. Основная литература

Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики [Текст] / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – М. : ЮНИТИ, 1998.
Афанасьев, В. Н. Эконометрика [Текст] : учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев, Т. И. Гуляева. – М. : Финансы и статистика, 2006.
Доугерти, К. Введение в эконометрику [Текст] / К. Доугерти. – М. : Инфра – М, 2001.
Колемаев, В. А. Эконометрика [Текст] : учебник / В. А. Колемаев – М. : Инфра-М, 2007.
Кремер, Н. Ш. Эконометрика [Текст] : учебник / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко – М. : ЮНИТИ, 2006.
Магнус, Я. Сборник задач к начальному курсу эконометрики [Текст] / Я. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. – М. : Дело, 1999.
Замков, О. О. Математические методы в экономике [Текст] / О. О. Замков, Ю. А. Черемных, А. В. Толстопятенко. – М. : Дело и Сервес, 1999.
Магнус, Я. Эконометрика. Начальный курс [Текст] : учебник / Я. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. – М. : Дело, 2001.
Практикум по эконометрике [Текст] / под редакцией И. И. Елиссевой. – М. : Финансы и статистика, 2007.
Эконометрика [Текст] : учебник / под редакцией И. И. Елиссевой. – М. : Финансы и статистика, 2007.
Экономико-математические методы и прикладные модели [Текст] : учеб. пособие / под ред. В. В. Федосеевой. – М. : ЮНИТИ, 1999.

4.2. Дополнительная литература

Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление [Текст] : в 2-х т. / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. - М. : Мир, 1974.
Джонстон, Дж. Эконометрические методы [Текст] / Дж. Джонстон. – М. : Статистика, 1980.
Эфрон, Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа [Текст] / Б. Эфрон. – М. : Финансы и статистика, 1988.
Кремер, Н. Ш. Исследование операций в экономике [Текст] / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко, И. М. Тришин, М. Н. Фридман. – М. : ЮНИТИ, 1997.

^ 4.3. Другие источники информации

Интернет http://molchanov.narod.ru/econometrics.html

http://www.ecsocman.edu.ru/images/pubs/2003/10/28/0000117183/ux5eebnik.zip

^ 4.4. Средства обеспечения освоения дисциплины

Эконометрика. Задания и методические рекомендации по изучению дисциплины студентами дневного отделения. формате PDF

^ 4.5. Активные методы обучения

В основе активного обучения лежит принцип непосредственного участия, руководствуясь которым, преподаватель побуждает каждого студента стать активным участником учебно-воспитательного процесса, стимулирует поиск путей и способов творческого решения изучаемых в курсе проблем.

В преподавании эконометрики можно использовать следующие активные формы обучения: лекция-ситуация, мозговая атака, блиц-игра, деловая игра «Информационный поиск», метод проектов, мультимедийная лекция.

Так, метод «мозговой атаки» как стимулятор творческой активности и продуктивности, в основном, построен на психологическом механизме отсутствия какой-либо критики участников, которая сковывает и препятствует рождению новаторских, оригинальных мыслей и нестереотипных идей. Результатом такой деятельности в ходе лекционных и практических занятий у многих студентов, имеющих недостаточно высокий базовый уровень знаний по изучаемой дисциплине, является преодоление, так называемого, психологического барьера перед изучением нового, более сложного материала.

Цель игры «Информационный поиск» – готовить студентов к самостоятельному изучению материала по дисциплине, развивать навыки работы с научно-популярной литературой, вырабатывать умение публично выступать, отстаивать свою позицию, научиться отбирать из большого количества материала необходимый, развивать умения по сравнительному анализу. При подготовке к игре надо учитывать, что студенты имеют возможность использовать внешние источники информации, размещенные в глобальной сети Internet, а также пользоваться электронной библиотекой института.

^ 4.6. Примерная тематика курсовых работ, рефератов

По данной дисциплине курсовые работы и рефераты не выполняются.

4.7. Перечень вопросов к зачету

Задачи эконометрики в области социально–экономических исследований. Классификация переменных в эконометрических моделях.
Понятия спецификации и идентифицируемости модели. Информационные технологии эконометрических исследований.
Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Определение параметров уравнения регрессии. Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии.
Анализ качества эмпирического уравнения множественной регрессии.
Линейные регрессионные модели с переменной структурой: фиктивные переменные.
Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Проблемы спецификации регрессионной модели: выбор уравнения (формы) регрессии и отбор факторов.Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации
Временные ряды. Характеристики ВР. Модели стационарных ВР и их идентификация.
Автокорреляция: суть, последствия, обнаружение (критерий Дарбина–Уотсона), методы устранения.
Аддитивная модель временного ряда. Мультипликативная модель.
Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний. Моделирование тенденции ВР при наличии структурных изменений.
Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР. Адаптивные модели прогнозирования Брауна, Бокса – Дженкинса (ARIMA), Кольта, Уинтерса, Тейло–Вейджа.
Системы эконометрических уравнений: общие понятия; структурная и приведенная формы модели. Составляющие системы уравнений.
Смещенность и несостоятельность оценок МНК для системы одновременных уравнений. Проблема идентификации.
Использование косвенного МНК (КМНК) для оценки параметров точно идентифицируемой структурной модели.
Инструментальные переменные. Проблема идентификации. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости.
Оценивание параметров структурной модели двухшаговым МНК (ДМНК).
Рекурсивные системы одновременных уравнений. Модель производительности труда и фондоотдачи.

Раздел 5. Контроль знаний студентов

Формы и график контроля знаний

№ п/п	Наименование темы дисциплины	Характеристика контроля	Сроки проведения (контрольная точка)	Форма контроля
1	2	3	4	5
	Обобщенная линейная модель множественной регрессии	ТК	ПЗ 2	КР
	Обобщенная линейная модель множественной регрессии	ПД	ПЗ 3	ДТО
	Линейные регрессионные модели с переменной структурой	ТК	ПЗ 4	КО
	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации	ТК	ПЗ 5	ПК
	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации	ТК	ПЗ 7	КР
	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации	ПД	ПЗ 8	ДТО
	Модели стационарных временных рядов и их идентификация	ТК	ПЗ 10	КР
	Модели нестационарных временных рядов	ТК	ПЗ 11	КО
	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР	ТК	ПЗ 12	ПК
	Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений	ТК	ПЗ 13	КО
	Сессия			З

Раздел 6. Организация самостоятельной работы студентов

График самостоятельной работы студентов (СРС)

№ п/п	Тема	Вопросы, выносимые на СРС	Содержание СРС	Форма отчетности по заданию	Форма контроля СРС	Материально-техническое и учебно-методическое обеспечение
1	2	3	4	5	6	7
Третий семестр
1	Введение	Задачи эконометрики. Типы переменных	СМ, УМ,	ЗД	ОБС, Б	Л 1
2	Обобщенная линейная модель множественной регрессии	Задачи на составление уравнений регрессии	СМ, УМ, ПКР	ЗД	КР, РПР	Л 2
3	Линейные регрессионные модели с переменной структурой	Необходимость использования фиктивных переменных	СМ, УМ, СК	КНС	КО, Б	Литература
4	Нелинейные модели регрессии и линеаризация. Нелинейные модели, поддающиеся линеаризации	Решение задач на линеаризацию моделей регрессии	СМ, УМ, ПКР	ЗД	ОБС, Б, КР, РПР	Л 3
5	Модели стационарных ВР и их идентификация	Задачи на обнаружение и устранение автокорреляции	СМ, УМ, ПКР	ЗД	ОБС, КО, КР, РПР	Л 3 Л 4
6	Модели нестационарных временных рядов	Модели сезонных и циклических колебаний	СМ, УМ	ЗД	ОБС, КО	Л 4
7	Прогнозирование, основанное на использовании моделей ВР.	Адаптивные модели прогнозирования	СМ, УМ, СК	КНС	ОБС, Б	Литература
8	Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений	Использование косвенного МНК (КМНК) для оценки параметров точно идентифицируемой структурной модели.	СМ, УМ	ЗД	Б, ОБС, КО	Л 5
9	Рекурсивные системы одновременных уравнений	Модель производительности труда и фондоотдачи	УМ	ЗД	З	Л 5

Раздел 7. Методические указания студентам

7.1. Методические рекомендации по изучению дисциплины

Совершенствование методов управления хозяйственной деятельностью в условиях рыночной экономики во многом связано с применением математических методов исследования в экономической науке и практике. Поэтому студенты должны ознакомиться с основами математического аппарата, необходимого для решения теоретических и практических задач в экономических исследованиях, уметь самостоятельно изучать учебную литературу по эконометрике и ее приложениям.

Одним из основных условий успешного овладения учебным материалом является посещение лекционных и практических занятий. Если по каким-то причинам занятие было пропущено, необходимо в кратчайшие сроки самостоятельно разобрать пропущенную тему (восстановить конспект лекции, разобрать задания практического занятия), иначе дальнейшее изучение дисциплины существенно осложнится. Важно выполнять все задания, предлагаемые преподавателем для домашней работы.

С целью оказания помощи студентам в усвоении учебного материала преподаватели проводят консультации во внеучебное время. С графиком проведения консультаций можно ознакомиться на кафедре.

^ 7.2. Методические указания по организации самостоятельной работы

Самостоятельное изучение учебного материала включает в себя следующие элементы: изучение теоретического материала, решение задач и примеров, самопроверка, выполнение контрольных работ.

^ Чтение учебника. Изучая материал по учебнику, рекомендуется переходить к следующему вопросу только после усвоения и понимания предыдущего. По возможности, не следует оставлять ни одного неясного вопроса, так как это может повлечь за собой неправильную трактовку последующего материала. Особое внимание должно быть уделено определению основных понятий и разбору примеров, помогающих уяснить эти понятия.

При изучении материала целесообразно вести конспект, в который рекомендуется записывать определения, формулировки, решения типовых задач и т. д. На полях конспекта следует отмечать вопросы для получения письменной или устной консультации преподавателя.

^ Решение задач. Изучение теоретического материала должно сопровождаться решением примеров и задач, для чего рекомендуется завести отдельную тетрадь. Целесообразно, по возможности, получать решения различными методами, а затем выбирать из них наиболее рациональный. Полученный ответ следует проверять способами, вытекающими из существа данной задачи, и анализировать.

Усвоение учебного материала должно происходить постепенно в течение семестра, а не единовременно за день до зачета. Неправильная организация самостоятельной учебной работы может нанести существенный вред физическому и психическому здоровью.

^ 7.3. Методические указания по выполнению практических (лабораторных, семинарских) занятий

Помимо лекций студент должен систематически и полно готовиться к каждому практическому занятию. Предварительно требуется изучить материал соответствующих лекций и прочитать учебник. Необходимо запомнить формулировки теорем и необходимые определения математических понятий.

Требуется подробно разобрать типовые примеры, решенные в лекциях и учебнике. Желательно, закрыв книгу и тетрадь, самостоятельно решить те же самые примеры.

Затем следует выполнить все домашние и незаконченные аудиторные задания. Задачи должны решаться аккуратно, с пояснениями и ссылками на соответствующие формулы и теоремы. Формулы следует выписывать с объяснениями соответствующих буквенных обозначений величин, входящих в них.

Практические занятия проводятся с целью углубленного освоения материала лекции, выработки навыков в решении практических задач и производстве расчетов. Главным содержанием практических занятий является активная работа каждого студента.

^ 7.4. Методические указания по выполнению практических занятий с использованием ДТО

Практические занятия с использованием ДТО служат развитию у студентов навыков самостоятельной работы

Во время занятия студент должен сначала изучить соответствующий материал по методическим рекомендациям, представленным в электронной форме. При этом необходимо разобрать приведенные в рекомендациях примеры решения задач, а затем решить по указанному преподавателем варианту соответствующие задачи.

Оценить уровень своей подготовки студент сможет, пройдя компьютерное тестирование.

^ 7.5. Методические рекомендации по выполнению курсовой (расчетно-графической) работы (проекта)

По данной дисциплине курсовые и расчетно-графические работы не выполняются.

^

Раздел 8. Методические рекомендации преподавателям

8.1. Методические рекомендации по преподаванию дисциплины

Курс эконометрики, изучаемый студентами экономических специальностей, должен служить инструментом экономического анализа. В связи с этим в лекциях следует приводить разнообразные примеры экономических задач, решение которых подкрепляется изучаемым разделом курса.

Задачи, решаемые на практических занятиях по эконометрике, должны, с одной стороны, тесно увязывать предлагаемые для рассмотрения примеры с соответствующей программой курса эконометрики, а, с другой стороны, необходимо как можно больше предлагать для решения упражнений, наполненных экономическим содержанием, чтобы показать возможность и целесообразность использования эконометрических моделей.

На занятиях по эконометрике необходимо не только сообщать учащимся те или иные знания по курсу, но и развивать у студентов логическое и математическое мышление, расширять их кругозор.

Аудиторные занятия должны не только давать систематизированные основы научных знаний по соответствующей теме, раскрывать состояния и перспективы развития рассматриваемых вопросов, концентрировать внимание студентов на наиболее сложных узловых вопросах, но и стимулировать их активную познавательную деятельность, формировать творческое мышление.

Для более глубокого освоения дисциплины следует заинтересовывать студентов в научно-исследовательской работе, в участии в олимпиадах, конкурсах, в написании рефератов.

Следует ознакомить студентов с графиком консультаций.

^ 8.2. Методические рекомендации по проведению практических занятий с использованием ДТО

Практические занятия с использованием ДТО проходят без присутствия преподавателя в аудитории и служат развитию у студентов навыков самостоятельной работы. Среди заданий могут быть: компьютерное тестирование, выполнение расчетных заданий с помощью Microsoft Excel, выполнение презентаций по теме, работа в Интернете, работа с электронными учебниками, просмотр учебного фильма и т.д. Преподаватель, рекомендуя студентам занятия с использованием ДТО, должен так сформулировать задание, чтобы во время его выполнения не потребовалось дополнительных комментариев. Результатом выполнения такого типа задания можно считать: баллы, получаемые при компьютерном тестировании, выполненное расчетное задание, презентацию по выбранной теме, конспект лекции (в зависимости от вида задания).

Практические занятия с использованием ДТО проводятся только у студентов очной формы обучения.

^ 8.3. Методические рекомендации по организации контроля знаний

Для обеспечения оценки уровня подготовленности студентов следует использовать разнообразные формы контроля усвоения учебного материала.

Контрольные опросы (КО) и коллоквиумы (К) позволяют выявить уровень усвоения теоретического материала, владения терминологией курса. Кроме того, доказано положительное влияние вербализации на процесс усвоения материала.

Ведение подробных конспектов лекций способствует успешному овладению материалом, наличие записей облегчает в дальнейшем подготовку студентов к контрольным, зачетам, экзаменам. Проверка конспектов (ПК) применяется для формирования у студентов ответственного отношения к учебному процессу, а также с целью обеспечения дальнейшей самостоятельной работы студентов.

Контрольная работа (КР) проводится после изучения законченного блока теоретического и практического материала. Успешное выполнение контрольной работы может быть гарантировано только при условии активной постоянной как аудиторной, так и самостоятельной работы студента.

^ 8.4. Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов

Самостоятельная работа студентов является важнейшей составной частью учебной работы и предназначена для достижения следующих целей:

закрепление и углубление полученных знаний, умений и навыков;
подготовка к предстоящим занятиям, зачетам, экзаменам;
формирование культуры умственного труда и самостоятельности в поиске и приобретении новых знаний.

Преподавателям следует объяснить студентам необходимость самостоятельной работы для успешного освоения курса математики.

Средствами обеспечения самостоятельной работы студентов по эконометрике являются учебники, сборники задач и учебные пособия, приведенные в списке основной и дополнительной литературы, а также методические рекомендации по эконометрике в электронной форме, используемые на практических занятиях с применением ДТО. Кроме того, студент может использовать Интернет-ресурсы, которые можно найти по адресу, приведенному в п.4.3 настоящей программы.

Учебно-методическое издание

Рабочая программа

Плешакова Елена Олеговна

(Фамилия, Имя, Отчество разработчика)

Эконометрика

(Наименование дисциплины в соответствии с учебным планом)

Компьютерный набор и техническое редактирование	Ю.Ф. Щеголькова
	(Инициалы, Фамилия, сотрудника)
Редактор
	(Инициалы, Фамилия редактора РИС ОИТ)

Подписано в печать
Формат 60х84/16.			Бумага офсетная.
Объем	1,44	п.л.;			уч.-изд.п.л.
Тираж				экз.

Издательство Волгоградского колледжа бизнеса.

400010, г. Волгоград, ул. Качинцев, 63

Скачать 321,57 Kb.

оставить комментарий

Дата	12.10.2011
Размер	321,57 Kb.
Тип	Рабочая программа, Образовательные материалы

Добавить документ в свой блог или на сайт

плохо

не очень плохо

средне

хорошо

отлично

Ваша оценка этого документа будет первой.

Ваша оценка:

Разместите кнопку на своём сайте или блоге:

Загрузка...

База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации