ЭКОНОМЕТРИКА (ПРОДВИНУТЫЙ КУРС)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "ЭКОНОМЕТРИКА (ПРОДВИНУТЫЙ КУРС)"

Транскрипт

1

2 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт УТВЕРЖДАЮ Директор Института /Лазутина Д.В./ 015 г. ЭКОНОМЕТРИКА (ПРОДВИНУТЫЙ КУРС) Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления «Экономика» магистерская программа «Банки и банковская деятельность», очная форма обучения

3 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра математических методов, информационных технологий и систем управления в экономике Бардасов С.А. ЭКОНОМЕТРИКА (ПРОДВИНУТЫЙ КУРС) Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления «Экономика» магистерская программа «Банки и банковская деятельность», очная форма обучения Тюменский государственный университет 015

4 С.А. Бардасов. Эконометрика (продвинутый курс). Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной формы обучения направления «Экономика» магистерская программа «Банки и банковская деятельность», очная форма обучения. Тюмень, 015, стр. 3. Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВО по направлению подготовки. Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте ТюмГУ: Эконометрика (продвинутый курс) [электронный ресурс] / Режим доступа: свободный. Рекомендовано к изданию кафедрой математических методов, информационных технологий и систем управления в экономике. Утверждено директором Финансовоэкономического института. ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: Г.Ф. Ромашкина, доктор социологических наук, профессор, и.о. зав. кафедрой математических методов, информационных технологий и систем управления в экономике Тюменский государственный университет, 015 Бардасов С.А., 015

5 1. Пояснительная записка Программа курса «Эконометрика (продвинутый курс)» соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению «Экономика» (уровень магистратуры). Общее количество часов Курс «Эконометрика (продвинутый курс)» предназначен для студентов, обучающихся по направлению «Экономика» магистерская программа «Банки и банковская деятельность», очная форма обучения Цели и задачи дисциплины Цели дисциплины Эконометрика (продвинутый курс) углубление знаний студентов и привитие им практических навыков выполнения эмпирических оценок в анализе социально-экономических явлений и процессов. Задачи курса: изучить фундаментальные основы современных методов эконометрики; понять особенности эконометрических моделей и необходимых для их оценки эконометрических методов. научиться квалифицированно использовать тесты для правильной спецификации моделей. научиться выбору наиболее адекватного метода выполнения эмпирических оценок в конкретной практической ситуации, правильно охарактеризовать его достоинства и недостатки, распознать недостатки других методов оценивания; освоить навыки интерпретации результатов анализа и разработки рекомендаций для экономического развития и экономической политики. получить навыки выполнения эмпирических оценок на реальных данных. 1.. Место дисциплины в структуре магистерских программ Эконометрика (продвинутый курс) относится к базовой части и связана с отдельными дисциплинами общенаучного и профессионального цикла. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах, изученных в бакалавриате: теория вероятностей и математическая статистика; эконометрика; высшая математика; линейная алгебра; микроэкономика; макроэкономика. Данная дисциплина является предшествующей для следующих дисциплин: макроэкономика (продвинутый курс), информационно-аналитические исследования в экономике, риск-менеджмент в коммерческом банке. Теоретические знания и практические навыки, полученные студентами при изучении дисциплины, должны быть использованы в процессе изучения последующих дисциплин по учебному плану и при подготовке магистерской диссертации. Таблица 1. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами. п/п Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин 1. макроэкономика (продвинутый курс),. информационно-аналитические исследования в экономике 3. риск-менеджмент в коммерческом банке Темы дисциплины необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения данной

6 образовательной программы. В результате освоения дисциплины магистрант должен обладать следующими общекультурными компетенциями (ОК): - способностью к абстрактному мышлению, анализу, синтезу (ОК-1). В результате освоения дисциплины магистрант должен обладать следующими общепрофессиональными компетенциями (ОПК): - способностью принимать организационно-управленческие решения (ОПК-3). В результате освоения дисциплины магистрант должен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК): - способностью представлять результаты проведенного исследования научному сообществу в виде статьи или доклада (ПК-4); - способностью самостоятельно осуществлять подготовку заданий и разрабатывать проектные решения с учетом фактора неопределенности, разрабатывать соответствующие методические и нормативные документы, а также предложения и мероприятия по реализации разработанных проектов и программ (ПК-5); - способностью оценивать эффективность проектов с учетом фактора неопределенности (ПК-6); - способностью анализировать и использовать различные источники информации для проведения экономических расчетов (ПК-9); - способностью составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом (ПК-10); - способностью разрабатывать варианты управленческих решений и обосновывать их выбор на основе критериев социально-экономической эффективности (ПК-1) Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине: В результате освоения дисциплины обучающийся должен: - Знать: методы построения эконометрических моделей объектов, процессов и явлений - Уметь: строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и модели; анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты; ситуаций; прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на макро- и микроуровне; представлять результаты аналитической и исследовательской работы в виде выступления, доклада, информационного обзора, аналитического отчета, статьи - Владеть: современной методикой построения эконометрических моделей; методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей. Структура и трудоемкость дисциплины. Дисциплина читается в 1 семестре. Общая трудоемкость дисциплины составляет 108 часов, 3 зачетные единицы, 36 часов лекций, 36 часов практических занятий, 31,95 часа отводится на самостоятельную работу. Форма промежуточной аттестации контрольная работа и экзамен. Объем контактной работы с преподавателем составляет 76,05 часа, из них 36 часов лекций, 36 часов практических занятий и 4,05 часа иные виды контактной работы.

7 Недели семестра Лекции Практические занятия Самостоятельная работа* Итого часов по теме Из них в интерактивной форме, час. Форма контроля 3. Тематический план Виды учебной работы и самостоятельная работа, в час Таблица 3 Тема Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Фиктивные переменные исследовательская работа Автокорреляция случайных контрольная возмущений работа 3 Гетероскедастичность контрольная случайных возмущений 4 Мультиколлинеарность 5 Нелинейные модели в Microsoft Excel. Преобразования Бокса- Кокса. 6 Стационарные и нестационарные временные ряды. Динамические модели. 7 Системы одновременных работа контрольная работа контрольная работа электронный практикум контрольная работа уравнений. Итого часов: экзамен из них в интерактивной форме: * Самостоятельная работа (включая иные виды контактной работы) 5. Содержание дисциплины. ТЕМА 1. Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Основные понятия. Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Области применения эконометрических моделей. Генеральная и выборочная совокупность. Функциональная, статистическая и корреляционная связь. Ковариация, дисперсия и корреляция. Причины обязательного присутствия случайного фактора. Векторы и матрицы, основные операции. Условия Гаусса- Маркова. Теорема Гаусса-Маркова. Проверка статистических гипотез. Использование статистических и математических функций Microsoft Office Excel. Теоретическое и эмпирическое уравнение регрессии. Метод наименьших квадратов. Формулы для оценки коэффициентов уравнения линейной регрессии. Оценка параметров модели с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Анализ модели. Интерпретация уравнения регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов парной линейной

8 регрессии: t - критерий Стьюдента. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии. Коэффициент детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии в целом: F - критерий Фишера. Доверительные интервалы для зависимой переменной. Количество альтернатив качественной переменной и число фиктивных переменных. Бинарные результативные показатели, логит- и пробит- модели. ТЕМА. Автокорреляция случайных возмущений Причины и последствия автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона. Методы устранения автокорреляции. Авторегрессионная схема первого порядка AR(1), поправка Прайса-Уинстена. Оценка коэффициента авторегрессии. Методы Кохрана-Оркатта и Хилдрета-Лу. h-статистика Дарбина для моделей с лаговой зависимой переменной. Обобщенный метод наименьших квадратов, Формула Эйткена. Прогноз, в случае автокорреляции возмущений, формула Гольдбергера. ТЕМА 3. Гетероскедастичность случайных возмущений Обнаруженеие и последствия гетероскедастичности. тесты Голдфелда-Квандта, Спирмена, Глейзера, Уайта. Метод взвешенных наименьших квадратов. Обобщенный метод наименьших квадратов, Формула Эйткена. Прогноз, формула Гольдбергера. ТЕМА 4. Мультиколлинеарность Возможные источники мультиколлинеарности и способы ее выявления. Ложная корреляция. Последствия мультиколлинеарности. Частный коэффициент корреляции. Методы устранения мультиколлинеарности. Процедура последовательного присоединения элементов, процедура последовательного исключения переменных. Ридж-регрессия. Метод главных компонент, как средство борьбы с мультиколлинеарностью. ТЕМА 5. Нелинейные модели в Microsoft Excel. Преобразования Бокса- Кокса. Степенные модели. Производственная функция Кобба-Дугласа. Обратная модель. Полиномиальная модель. Показательная модель. Кривые Филлипса и Энгеля. Выбор формы модели, преобразование Бокса-Кокса, обобщенная степенная модель. Выбор величины параметра преобразования Бокса-Кокса. ТЕМА 6. Стационарные и нестационарные временные ряды. Динамические модели. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда. Основная тенденция развития (тренд) временного ряда и отклонения от нее. Прогнозирование на основе моделей временных рядов. Лаги в экономических моделях. Модели с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов. Преобразование Койка. Полиномиально распределенные лаги Алмон. Авторегрессионные модели, метод инструментальных переменных. Модель адаптивных ожиданий, модель потребления Фридмена. Модель частичной корректировки. h- статистика Дарбина. Стационарные и нестационарные временные ряды. Процесс белого шума. Процессы авторегрессии, скользящего среднего, авторегрессии-скользящего среднего. Процесс авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего. Автокорреляционная и частная автокорреляционные функции процессов. Оценка параметров. ТЕМА 7. Системы одновременных уравнений. Эндогенные переменные, экзогенные переменные, предопределенные переменные. Структурные уравнения модели, уравнения в приведенной форме, необходимые и достаточные условия идентифицируемости уравнений. Системы невзаимосвязанных уравнений, рекурсивная система уравнений, применение обычного метода наименьших квадратов. Косвенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.

9 6. Планы практических занятий. Практические занятия состоят из двух частей. На первой части студенты выполняют отработку изучаемых разделов эконометрики. Для этого используются учебные или реальные данные. Вторая часть практической работы контрольная. Студент выполняет задания используя реальные данные социально-экономических показателей. Выполнив задания самостоятельно, студент показывает готовый результат преподавателю и получает за него оценку. Тема 1. Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Фиктивные переменные. Занятие 1. 1) Определение параметров уравнения линейной регрессии, остатков и суммы квадратов остатков, стандартных ошибок параметров, t-статистик параметров, доверительных интервалов параметров, общей, объясненной и остаточной сумм квадратов отклонений зависимой переменной, коэффициента детерминации, F-статистики с использованием пакета анализа среды Microsoft Office Excel. ) Анализ значимости параметров уравнения и качества подбора уравнения, точечный прогноз математического ожидания зависимой переменной по уравнению регрессии, расчет доверительного интервала для математического ожидания зависимой переменной, расчет доверительного интервала для отдельного значения зависимой переменной. Занятие. 1) Определение параметров уравнения линейной регрессии в матричной форме с использованием математических функций среды Microsoft Office Excel. ) Определение остатков и суммы квадратов остатков, стандартных ошибок параметров, t-статистик параметров, доверительных интервалов параметров, TSS, RSS, ESS, коэффициента детерминации, F-статистики с использованием математических и статистических функций среды Microsoft Office Excel. 3) Анализ значимости параметров уравнения и качества подбора уравнения, точечный прогноз математического ожидания зависимой переменной по уравнению регрессии, расчет доверительного интервала для математического ожидания зависимой переменной, расчет доверительного интервала для отдельного значения зависимой переменной. Занятие 3. 1) Расчет параметров модели линейной регрессии, содержащей обычные и фиктивные объясняющие переменные. ) Бинарные результативные показатели, логит- модель. 3) Бинарные результативные показатели, пробит- модель. Тема. Автокорреляция случайных возмущений Занятие 4. 1) Определение параметров уравнения обычным МНК. ) Расчет статистики Дарбина-Уотсона. 3) Процедура Кохрана-Оркатта. Занятие 5. 1) Обобщенный метод наименьших квадратов, формула Эйткена. ) Прогнозирование в случае автокорреляции. Тема 3. Гетероскедастичность. Занятие 6. 1) Нахождение параметров уравнения обычным МНК. ) Тест Голдфелда-Квандта. 3) Взвешенный метод наименьших квадратов. Занятие 7.

10 1) Обобщенный метод наименьших квадратов. ) Прогнозирование в случае гетероскедастичности. Тема 4. Мультиколлинеарность. Занятие 8. 1) Расчет парных коэффициентов корреляции. ) Расчет частных коэффициентов корреляции. Занятие 9. 1) «Ридж-регрессия». Изучение изменения стандартных ошибок параметров. ) Процедура последовательного исключения переменных. Тема 5. Нелинейные модели в Microsoft Office Excel. Преобразования Бокса- Кокса. Занятие 10. 1) Оценка параметров гиперболической модели. ) Оценка параметров степенной модели. 3) Оценка параметров показательной модели. Занятие 11. 1) Оценка параметров полиномиальной модели. ) Производственная функция Кобба-Дугласа. Занятие 1. 1) Преобразование Бокса-Кокса. Обобщенная степенная модель. ) Выбор параметра преобразования. Тема 6. Стационарные и нестационарные временные ряды. Динамические модели. Занятие 13. 1) Оценка параметров уравнения тренда в среде Microsoft Office Excel. ) Прогнозирование. Доверительный интервал. Занятие 14. 1) Оценка параметров модели с распределенными лагами. Метод последовательного увеличения количества лагов. ) Полиномиально распределенные лаги Алмон. 3) Модель авторегрессии, метод инструментальных переменных. Занятие 14. 1) Моделирование процессов AR,MA, ARMA. ) Вычисление автокорреляционной и частной автокорреляционной функции. Кореллограмма. 3) Оценка параметров процессов. Тема 6. Системы одновременных уравнений. Занятие 16. 1) Идентификация отдельных уравнений и системы одновременных уравнений. ) Оценка параметров системы невзаимосвязанных и рекурсивных систем уравнений. Занятие 17. 1) Косвенный метод наименьших квадратов. Занятие 18. 1) Двухшаговый метод наименьших квадратов. 6. Темы лабораторных работ (Лабораторный практикум) Не предусмотрено (для данной дисциплины) учебным планом ОП. 7. Примерная тематика курсовых работ Не предусмотрено (для данной дисциплины) учебным планом ОП.

11 8. Учебно-методическое обеспечение и планирование самостоятельной работы студентов Таблица 8.1 Тема Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel. Фиктивные переменные. Автокорреляция случайных возмущений Гетероскедастичность случайных возмущений Мультиколлинеарность Нелинейные модели в Microsoft Excel. Преобразования Бокса- Кокса. Стационарные и нестационарные временные ряды. Динамические модели. Системы одновременных уравнений. обязательные Исследовательская работа Подготовка к опросу Решение задач Подготовка к опросу Решение задач Подготовка к опросу Решение задач Подготовка к опросу Решение задач Подготовка к опросу Решение задач. Моделирование случайных процессов Подготовка к опросу Решение задач Подготовка к опросу Виды СРС дополнительные Неделя семестра Объем часов Реферат 1,,3 6 Реферат 4,5 4 Реферат 6,7 4 Реферат 8,9 4 Реферат 10,11,1 6 Реферат 13,14,15 6 Реферат 16,17,18 6 ИТОГО: 36 * Самостоятельная работа (включая иные виды контактной работы)

12 9. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины (модуля) 9.1. Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения образовательной программы (выдержка из матрицы компетенций): Этапы формирования компетенций дисциплины Таблица 9.1 Цикл ОП Дисциплины Семестр 1 3 ОК-1 Способностью к абстрактному мышлению, анализу, синтезу Б1.Б.1 Микроэкономика (продвинутый курс) 1 Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ОД.1 Методы социально-экономических исследований 1 Б1.В.ОД.3 Информационно-аналитические исследования в экономике Б1.В.ДВ.1.1 История мировой экономической мысли 1 Б1.В.ДВ.1. История и методология экономики 1 Б1.В.ДВ.4.1 Системный анализ (продвинутый курс) 3 ИГА Итоговая государственная аттестация 4 ОПК-3 Способность принимать организационно-управленческие решения Б1.Б. Макроэкономика (продвинутый курс) Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ДВ.. Профессиональная этика и этикет 4 Б1.В.ДВ.4.1 Системный анализ (продвинутый курс) 3 ПК-4 Способность представлять результаты проведенного исследования научному сообществу в виде статьи или доклада Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ОД.1 Методы социально-экономических исследований 1 Б1.В.ДВ..1 Проведение деловых и научных презентаций 4 Б.П.1 Научно-исследовательская практика Б.Н. Научно-исследовательская работа 1,,3,4 ИГА Итоговая государственная аттестация 4 ПК-5 Способностью самостоятельно осуществлять подготовку заданий и разрабатывать проектные решения с учетом фактора неопределенности, разрабатывать соответствующие методические и нормативные документы, а также предложения и мероприятия по реализации разработанных проектов и программ Б1.Б. Макроэкономика (продвинутый курс) Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ДВ.4. Управление проектами 3 Б.П.3 Преддипломная практика 4 ИГА Итоговая государственная аттестация 4 ПК-6 Способность оценивать эффективность проектов с учетом фактора неопределенности Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ДВ.3. Экономика развития 1

13 Б1.В.ДВ.4. Управление проектами 3 ПК-9 Способность анализировать и использовать различные источники информации для проведения экономических расчетов Б1.Б. Макроэкономика (продвинутый курс) Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ОД.3 Информационно-аналитические исследования в экономике Б1.В.ОД.6 Учет и операционная деятельность в банках 3 Б1.В.ДВ.1. История и методология экономики 1 Б1.В.ДВ.6.1 Финансовый анализ деятельности коммерческого 4 банка Б.П.3 Преддипломная практика 4 ПК-10 Способность составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом Б1.Б. Макроэкономика (продвинутый курс) Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ОД.3 Информационно-аналитические исследования в экономике Б1.В.ОД.4 Современное банковское дело Б1.В.ОД.10 Денежно-кредитные отношения и монетарная политика 4 Б1.В.ДВ.4.1 Системный анализ (продвинутый курс) 3 ПК-1 Способность разрабатывать варианты управленческих решений и обосновывать их выбор на основе критериев социально-экономической эффективности Б1.Б. Макроэкономика (продвинутый курс) Б1.Б.3 Эконометрика (продвинутый курс) 1 Б1.В.ОД.3 Информационно-аналитические исследования в экономике Б1.В.ОД.9 Риск-менеджмент в коммерческом банке 3 Б1.В.ОД.11 Профессиональный семинар 3,4 Б1.В.ДВ.4. Управление проектами 3 Б1.В.ДВ.5.1 Управление инновациями 4 Б1.В.ДВ.5. Инвестиционный анализ 4 ИГА Итоговая государственная аттестация 4

14 ОК-1 Код компетенции Виды занятий (лекции, семинарские, практические, лабораторные) Оценочные средства (тесты, творческие работы, проекты и др.) 9.. Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания: Таблица 9. Карта критериев оценивания компетенций Критерии в соответствии с уровнем освоения ОП пороговый (удовлетворительно) базовый (хорошо) повышенный (отлично) стандартные модели как метод научной абстракции при анализе социальноэкономических явлений; специфику научного знания, его отличия от религиозного и обыденного знания. выделять существенные связи между экономическими показателями стандартными эконометрическими методами стандартные модели как метод научной абстракции при анализе социальноэкономических явлений; методы выделение наиболее важных, существенных экономических явлений; специфику научного знания, его отличия от религиозного и обыденного знания. выделять существенные связи между экономическими показателями продвинутыми эконометрическими методами, анализировать возникающие в процессе научного исследования проблемы стандартные и продвинутые модели как метод научной абстракции при анализе социальноэкономических явлений; методы выделение наиболее важных, существенных экономических явлений; специфику научного знания, его отличия от религиозного и обыденного знания. выделять существенные связи между экономическими показателями продвинутыми эконометрическими методами, анализировать возникающие в процессе научного исследования проблемы с точки зрения современных научных парадигм, осмысливать и делать обоснованные выводы из новой научной и учебной литературы Опрос Опрос, контрольные работы

15 ПК-4 ОПК-3 основным понятийным аппаратом эконометрики, навыками стандартного анализа некоторые методические подходы к процедурам подготовки и принятия решений организационноуправленческого характера использовать отдельные модели для принятия организационноуправленческих решений. Некоторыми навыками построения эконометрических моделей для разработки организационно управленческий решений методические основы подготовки научной статьи или доклада: понятийным аппаратом эконометрики; навыками обоснования принятия решения на основе использования результатов моделирования социальноэкономических процессов основные методические подходы к процедурам подготовки и принятия решений организационноуправленческого характера, порядок поведения в нестандартных ситуациях использовать стандартные модели для принятия организационноуправленческих решений; проводить анализ сильных и слабых сторон решения навыками построения эконометрических моделей для разработки организационно управленческий решений методологические и методические основы подготовки научной статьи или доклада понятийным аппаратом эконометрики; способностью реализовать на практике приемы и методы моделирования для решения социальных и экономических вопросов в полном объеме методические подходы к процедурам подготовки и принятия решений организационноуправленческого характера, порядок поведения в нестандартных ситуациях использовать модели для принятия организационноуправленческих решений; проводить анализ сильных и слабых сторон решения, взвешивать и анализировать возможности и риски, в том числе в нестандартных ситуациях навыками построения эконометрических моделей для разработки организационно управленческий решений, анализа возможных последствий, оценки эффективности принятых решений методологические и методические основы подготовки научной статьи или доклада Лекция Лекция Опрос, контрольные работы Опрос Опрос, контрольные работы Опрос, контрольные работы Опрос

16 ПК-5 представлять результаты проведённых исследований в виде статьи или доклада: навыками представления результатов проведённых исследований в виде статьи или доклада Знает отдельные методы эконометрической оценки рисков осуществлять подбор и подготовку информации для эконометрической оценки проектных решений с учетом неопределенности отдельными навыками эконометрической оценки проектных решений с учетом неопределенности представлять результаты проведённых исследований в виде статьи или доклада навыками представления результатов проведённых исследований научному сообществу в виде статьи или доклада методы эконометрической оценки рисков, методы разработки проектных решений с учетом неопределенности осуществлять подбор и подготовку информации для эконометрической оценки проектных решений с учетом неопределенности; осуществлять эконометрическую оценку проектных решений основными навыками эконометрической оценки проектных решений с учетом неопределенности представлять результаты проведённых исследований в виде статьи или доклада, вести научную дискуссию навыками представления результатов проведённых исследований научному сообществу в виде статьи или доклада; владеет навыками публичной и научной речи методы эконометрической оценки рисков, методы разработки проектных решений с учетом неопределенности; современные программные продукты, необходимые для решения экономических задач осуществлять подбор и подготовку информации для эконометрической оценки проектных решений с учетом неопределенности; осуществлять эконометрическую оценку проектных решений; разрабатывать рекомендации по результатам моделирования в полном объеме навыками эконометрической оценки проектных решений с учетом неопределенности Лекция Лекция Опрос Опрос Опрос Опрос Опрос

17 ПК-9 ПК-6 отдельные положения методики оценки экономической эффективности проекта; отдельные методы анализа рисков строить отдельные модели оценки экономической эффективности проекта отдельными навыками построения эконометрических моделей оценки экономической эффективности отдельные методы и базовый инструментарий анализа; методы и способы поиска и анализа источников информации для проведения анализа применять информацию из различных источников для построения отдельных эконометрических моделей методику оценки экономической эффективности проекта; основные методы анализа рисков строить основные модели оценки экономической эффективности проекта с учетом неопределенности навыками построения эконометрических моделей оценки экономической эффективности проекта с учетом фактора неопределённости стандартные методы и инструментарий анализа; методы и способы поиска и анализа источников информации для проведения анализа применять информацию из различных источников для построения стандартных эконометрических моделей в полном объеме методику оценки экономической эффективности проекта; методы анализа рисков; методику оценки эффективности проектных решений в условиях неопределенности строить модели оценки экономической эффективности проекта с учетом неопределенности; выбирать и использовать критерии эффективности проектов в практической деятельности свободно навыками построения эконометрических моделей оценки экономической эффективности проекта с учетом фактора неопределённости в полном объеме методы и инструментарий анализа; методы и способы поиска и анализа источников информации для проведения анализа; способы подготовки аналитических материалов для оценки мероприятий в области экономической политики квалифицированно применять информацию из различных источников для построения эконометрических моделей Лекция Опрос Контрольные работы Контрольные работы Опрос Опрос

18 ПК-10 определенными навыками проведения анализа работы фирмы; интерпретации полученных результатов отдельные методы анализа и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия применять отдельные методы анализа и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия отдельными навыками эконометрической оценки и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия основными навыками проведения анализа работы фирмы; интерпретации полученных результатов стандартные методы анализа и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия отрасли, региона применять стандартные методы анализа и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия отрасли, региона основными навыками эконометрической оценки и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия отрасли региона и экономики в целом В полном объеме навыками проведения анализа работы фирмы, интерпретации полученных результатов и принятия решений, повышающих эффективность функционирования предприятия в полном объеме методы анализа и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия отрасли, региона и экономики в целом; знает программные продукты для прогнозирования применять методы анализа и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия отрасли, региона и экономики в целом; программные продукты для прогнозирования В полном объеме навыками эконометрической оценки и прогнозирования основных социальноэкономических показателей предприятия отрасли региона и экономики в целом; программными продуктами для прогнозирования Опрос Опрос Контрольные работы Контрольные работы

19 ПК-1 отдельные методы, используемые для разработки вариантов управленческих решений применять отдельные методы для разработки вариантов управленческих решений навыками применения отдельных эконометрических методов для разработки вариантов управленческих решений стандартные методы, используемые для разработки вариантов управленческих решений применять типовые методы для разработки вариантов управленческих решений навыками применения стандартных эконометрических методов для разработки вариантов управленческих решений методологию формирования управленческих решений; методы, используемые для разработки вариантов управленческих решений; методологию эконометрической оценки рисков и банкротства предприятия В полной мере применять методы для разработки вариантов управленческих решений; В полной мере навыками применения эконометрических методов для разработки вариантов управленческих решений Опрос Контрольные работы Контрольные работы 9.3. Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующей этапы формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы. Темы контрольных работ: 1. Определение параметров и анализ уравнения линейной регрессии с использованием пакета анализа среды Microsoft Office Excel.. Определение параметров и анализ уравнения линейной регрессии в матричной форме с использованием математических и статистических функций среды Microsoft Office Excel. 3. Автокорреляция случайных возмущений. Тест Дарбина-Уотсона. Процедура Кохрана- Оркатта. Обобщенный метод наименьших квадратов. Прогнозирование. 4. Гетероскедастичность случайных возмущений. Тест Голдфелда-Квандта. Взвешенный метод наименьших квадратов. Обобщенный метод наименьших квадратов. Прогнозированпие. 5. Мультиколлинеарность. Частный коэффициент корреляции. «Ридж-регрессия». 6. Процедура последовательного исключения переменных. 7. Процедура последовательного присоединения переменных. 8. Применение фиктивных независимых переменных. Дискретные зависимые переменные. 9. Оценка параметров нелинейных моделей сводящихся к линейным. 10. Оценка параметров уравнения тренда. Прогнозирование. 11. Аддитивная модель тренда и сезонных колебаний с применением фиктивных переменных. 1. Мультипликативная модель тренда и сезонных колебаний с применением фиктивных переменных. 13. Модель с распределенными лагами.

20 14. Авторегрессионная молель, метод инструментальных переменных. 15. Стационарный временной ряд. Авкорреляционная и частная автокорреляционная функции. 16. Оценка параметров случайного процессов AR, MA, ARMA. 17. Косвенный метод наименьших квадратов. 18. Двухшаговый метод наименьших квадратов. Задание для исследовательской работы Построить модель множественной линейной регрессии по реальным данным. Для отбора переменных в регрессионную модель использовать методы последовательного включения и последовательного исключения переменных. Оценить статистическую значимость параметров и качество уравнения. Сделать прогноз. Определить доверительные интервалы для математического ожидания и отдельного значения зависимой переменной. По этим же данным построить обобщенную степенную модель применив однопараметрическое преобразование Бокса-Кокса. Сравнить полученные модели. Задание для электронного практикума Используя Microsoft Office Excel смоделировать процесс гауссовского белого шума. Смоделировать процессы AR(1), MA(1), ARMA(1,1). Для полученных моделей определить значения автокорреляционной и частной автокорреляционной функций, построить их графики. Оценить параметры процессов. Сравнить оценки параметров с заданными значениями. Образец решения задачи с применением среды пакета анализа данных программы Microsoft Office Excel Предполагается, что студенты знакомы с основами эконометрики. Поэтому для получения уравнений регрессии и его анализа можно использовать специальные программы. Самым простым и повсеместно распространенным является пакет анализа данных Microsoft Office Excel, который перед использованием необходимо активировать. Задача. Пусть объем предложения некоторого блага Y фирмы линейно зависит от цены X1 и заработной X сотрудников, производящих данное благо (табл. 7.1). Таблица 9.1 Данные для множественной линейной регрессии Y X X Сначала необходимо набрать в среде Microsoft Office Excel исходные данные (рис. 9.1). На панели инструментов выбрать: «Данные», «Анализ данных». В открывшемся окне выбрать функцию «Регрессия», «ОК». Затем (рис. 9.) задать входные интервалы зависимой и объясняющих переменных (вместе с заголовками, если поставлен флажок «Метки»). Задать уровень надежности 99% (результаты с уровнем надежности 95% программа выдает автоматически). Можно на экран монитора вывести остатки, если поставить соответствующий флажок. Ввести команду «ОК». На экране появится таблица результатов (рис. 9.3).

21 Рис Исходные данные Рис. 9.. Выбор входных интервалов

22 Рис Вывод итогов Проанализируем результаты расчетов. Подставляя коэффициенты уравнения в уравнение регрессии, после округлений получим: Yˆ 95,5 0,818 X1 7, 680X. Таблица 9. ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика Множественный R 0, R-квадрат 0, Нормированный R- квадрат 0, Стандартная ошибка 9, Наблюдения 10 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимость F Регрессия 8357, , , ,6685E-05 Остаток 7 571, , Итого 9 898,9 Коэффициенты Y-пересечение Стандартная ошибка t-статистика P-Значение 95, , , ,

23 x1 0, , , , x -7, , , , Нижние 95% Верхние 95% Нижние 99,0% Верхние 99,0% 37, , , , , , , , , , , , Стандартные ошибки коэффициентов регрессии равны: S b 4,4 ; S b 0, 361 ; S b 1, Статистическая значимость коэффициентов линейной регрессии с m объясняющими переменными проверяется на основе t -статистики: b S j t, имеющей в данной ситуации распределение Стьюдента с числом степеней свободы n m 1 (n объем выборки, m количество объясняющих переменных в модели). При требуемом уровне значимости наблюдаемое значение t -статистики сравнивается с критической точкой t распределения Стьюдента. t -статистики параметров уравнения равны: b j,n m 1 t b 3,91 0 ; t b, 7 ; t 4,09. 1 b j В нашем случае при 0,05 5% 0,05, n m 1 ;7, 365. Для коэффициентов b 0 t и b абсолютная величина t -статистики превосходит критическое значение, следовательно, эти коэффициенты статистически значимо отличны от нуля. Статистическую значимость коэффициентов можно исследовать с помощью P - значения. Данная величина соответствует уровню значимости фактической t -статистики коэффициента. Таким образом, если P -значение меньше заданного уровня значимости, то коэффициент статистически значимо отличен от нуля. Например, P -значение для коэффициента b 0 равно 0, Это число меньше, чем 0,05 или 0,01. Отсюда следует, что данный коэффициент статистически значимо отличен от нуля. Доверительный интервал, накрывающий с надежностью 1 неизвестное значение параметра, определяется неравенством j b t S b t S, j, n m 1 b j j j, n m 1 b j где t,n m 1 - критическая точка распределения Стьюдента с числом степеней свободы n m 1 (n объем выборки, m количество объясняющих переменных в модели) и уровнем доверия. Если в начальных настройках пакета анализа данных Microsoft Office Excel указать, что уровень надежности равен 99% (уровень значимости равен 1%), то в итоговой таблице выводятся доверительные интервалы для уровней значимости 0,01(1%) и 0,05 (5%). Например, заголовки - нижние 95% и верхние 95% соответствуют левой и правой границам доверительных интервалов коэффициентов. Следовательно, доверительные интервалы при уровне значимости 95% имеют вид: 37, ,31 ; - 0, ,67113 ; t

24 -1,10-3,39 После проверки значимости каждого коэффициента регрессии обычно проверяется общее качество уравнения регрессии. Для этой цели, как и в случае парной регрессии, используется коэффициент детерминации: n n i y y ei i 1 i R n n yi y yi y i 1 i 1 Согласно таблице 7. он равен R 0, n n n yi i 1 n ei i 1 n yi i 1. Рассматривают также скорректированный (нормированный) коэффициент детерминации: n ei n m i n R n R, y i y n i 1 где n - количество наблюдений, m - число объясняющих переменных. Согласно таблице 7. он равен R 0, С ростом значения m скорректированный коэффициент детерминации растет медленнее, чем (обычный) коэффициент детерминации. Доказано, что R увеличивается при добавлении новой объясняющей переменной тогда и только тогда, когда t -статистика для этой переменной по модулю больше единицы. Поэтому добавление в модель новых объясняющих переменных осуществляется до тех пор, пока растет скорректированный коэффициент детерминации. Обычно приводятся данные как по R, так и по R, являющиеся суммарными мерами общего качества уравнения регрессии. Однако не следует абсолютизировать значимость коэффициентов детерминации. Существует достаточно примеров неправильно специфицированных моделей, имеющих высокие коэффициенты детерминации. Поэтому коэффициент детерминации рассматривается лишь как один из ряда показателей, который нужно проанализировать, чтобы уточнить строящуюся модель. После оценки индивидуальной статистической значимости каждого из коэффициентов регрессии обычно анализируется совокупная значимость коэффициентов. На практике чаще вместо указанной гипотезы проверяют тесно связанную с ней гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации R : H H 0 1 : : Для проверки данной гипотезы используется следующая F -статистика: R n m 1 F. 1 R m При выполнении предпосылок МНК построенная F -статистика имеет распределение Фишера с числами степеней свободы 1 m, n m 1. Поэтому, если при требуемом уровне значимости, F набл F ; m; n m 1, где F ; m; n m 1- критическая точка распределения Фишера, то H 0 отклоняется в пользу H 1. Это означает, что объясненная дисперсия существенно больше остаточной дисперсии, следовательно, 1 R R 0, 0. n m. 1.

25 уравнение регрессии достаточно качественно отражает динамику изменения зависимой переменной Y. Если набл ; m; n m 1, то нет оснований для отклонения H 0. F F Значит, что объясненная дисперсия соизмерима с дисперсией, вызванной случайными факторами. Это дает основание считать, что совокупное влияние объясняющих переменных модели несущественно, следовательно, общее качество модели невысоко. Согласно таблице 7. F -статистика равна 51,199. В данной таблице также приведена значимость F -статистики 6,6685E-05 = 0, Если значимость F -статистики меньше критического значения 0,05, то F -статистика значимо больше нуля, а полученное уравнение хорошо описывает имеющиеся данные. Рассмотрим часть таблицы 7., относящуюся к дисперсионному анализу. Общее число степеней свободы n 1 9, число объясненных степеней свободы m, число необъясненных степеней свободы n m 1 7. Общая сумма квадратов отклонений зависимой переменной равна 898,9. Объясненная уравнением регрессии сумма квадратов отклонений зависимой переменной 8357, Остаточная сумма квадратов отклонений зависимой переменной 571, В столбике, озаглавленном MS, результаты получены делением соответствующей суммы квадратов отклонений на число степеней свободы. Образцы тестовых заданий Задание 1 Коэффициент корреляции двух переменных X и Y равен -1. Это значит, что а) между переменными отсутствует всякая зависимость; б) между переменными имеется нелинейная зависимость; в) между переменными имеется прямая линейная зависимость; г) между переменными имеется обратная линейная зависимость. Задание Если из уравнения исключить значимую переменную, то коэффициент детерминации а) снизится; б) возрастет; в) не изменится; г) изменение предсказать нельзя; Задание 3 Коэффициент детерминации R показывает: а) наличие мультиколлинеарности в модели; б) степень взаимосвязи между объясняющими переменными; в) какая доля вариации зависимой переменной обусловлена вариацией объясняющих переменных; г) степень автокоррелированности остатков; Задание 4 Согласно методу наименьших квадратов, в качестве оценок коэффициентов регрессии следует использовать величины, которые минимизируют сумму квадратов отклонений: а) фактических значений зависимой переменной от ее среднего значения; б) фактических значений объясняющей переменной от ее среднего значения; в) расчетных значений зависимой переменной от ее среднего значения; г) фактических значений зависимой переменной от ее расчетных значений;

26 Задание 5 Приведенная формула 1 1 n 1 R, предназначена для оценки: n m 1 а) множественного линейного коэффициента корреляции; б) множественного линейного коэффициента детерминации; в) множественного скорректированного коэффициента детерминации; г) частного коэффициента корреляции. Задание 6 Коэффициент корреляции двух переменных X и Y равен -1. Это значит, что а) между переменными отсутствует всякая зависимость; б) между переменными имеется нелинейная зависимость; в) между переменными имеется прямая линейная зависимость; г) между переменными имеется обратная линейная зависимость. Задание 7 Коэффициент корреляции двух переменных X и Y равен 0,8. Чему будет равен коэффициент корреляции, если все значения обеих переменных умножить на -10. а) -0,8; б) 0,8; в) -8; г) 8. Задание 8 Значения переменных X и Y, равны соответственно: Тогда без вычислений можно утверждать, что коэффициент корреляции этих переменных равен а) -1; б) 0; в) 1; г). Задание 9 Количество коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии, число наблюдений, количество объясняющих переменных, если матрица равно а) 3, 16, 4; б) 4, 16, 3; в) 3, 13, 4; г) 4, 13, 3. Задание 10 X Y X T X Чему равны коэффициент корреляции, коэффициент детерминации , R и F

27 статистика в случае прямой строгой функциональной линейной зависимости от? а) 1, 0, ; б) 1,1, ; в) 1,1, 0; г) 0,1,. Задание 11 Статистика Дарбина-Уотсона DW =, тогда а) автокорреляция остатков отсутствует; б) имеется положительная автокорреляция остатков; в) имеется отрицательная автокорреляция остатков; г) определенного вывода о корреляции остатков сделать нельзя. Задание 1 За шесть лет имеются поквартальные данные некоторого показателя, который подвержен сезонным колебаниям (соответствующим кварталам), и линейно растет с ростом объясняющей переменной. Сколько «фиктивных» переменных необходимо ввести в модель для изучения сезонных колебаний? а) 3; б) 4; в) 5; г) 6. Задание 13 В распределении Койка делается предположение, что коэффициенты при лаговых значениях объясняющей переменной с возрастанием номера лага: а) возрастают в геометрической прогрессии; б) убывают в геометрической прогрессии; в) возрастают в арифметической прогрессии; г) убывают в арифметической прогрессии. Задание 14 Если объясняющие переменные сильно коррелируют между собой, то имеется а) гетероскедастичность; б) гомоскедастичность; в) мультиколлинеарность; г) автокорреляция. Задание 15 Лагированные значения эндогенных переменных и экзогенные переменные называются: а) предопределенными переменными; б) фиктивными переменными; в) инструментальными переменными; б) замещающими переменными. Задание 16 Имеются два качественных признака: тип потребительского поведения и сезон года (номер квартала). Согласно первому признаку все домашние хозяйства делятся на три социально-экономические страты: «низкодоходные», «среднедоходные», «высокодоходные». Согласно второму признаку имеются четыре квартала (сезона). Сколько фиктивных переменных следует ввести в модель? а) 4; y x

28 б) 5; в) 6; г) 7. Задание 17 Долю дисперсии, объясняемую уравнением регрессии, в общей дисперсии зависимой переменной характеризует: а) коэффициент детерминации; б) коэффициент корреляции; в) коэффициент эластичности; г) коэффициент корреляции рангов. Задание 18 Величина, показывающая на сколько процентов изменится зависимая переменная, если объясняющая переменная вырастет на один процент называется коэффициентом: а) регрессии; б) детерминации; в) корреляции; г) эластичности. Задание 19 Коэффициент корреляции между зависимой и объясняющей переменной в случае парной линейной регрессии равен 0,9. Какой процент вариации зависимой переменной в случае парной линейной регрессии объясняется вариацией объясняющей переменной? а) 0,9%; б) 9%; в) 81%; г) 90%. Задание 0 Если дисперсия оценки имеет наименьшее значение по сравнению с дисперсией любой другой альтернативной оценки, то оценка называется: а) эффективной; б) несмещенной; в) асимптотически эффективной; г) состоятельной. Задание 1 Суть метода наименьших квадратов состоит в минимизации а) суммы квадратов коэффициентов регрессии; б) суммы квадратов значений зависимой переменной; в) суммы квадратов оценок случайных отклонений; г) суммы квадратов отклонений точек эмпирического и теоретического уравнений регрессии. Задание Рассматриваются две нелинейных модели Можно привести к линейному виду а) обе модели; Y 0 x 1 Y 1 0 x (1) ()

29 б) только модель (1); в) только модель (); г) ни одну из моделей. Задание 3 При гетероскедастичности остатков применение обычного метода наименьших квадратов приведет к тому, что: а) оценки коэффициентов будут смещенными; б) оценки будут эффективными; в) дисперсии оценок будут рассчитываться со смещением; г) выводы, полученные на основе и статистик будут надежными. Задание 4 Какая из ниже перечисленных моделей является авторегрессионной? y... x а) ; t 0 t 1 t 1 k t k t б) y t t ; t x yt 1 y x в) ; t 0 t 1 k г) y t. t t t k t x t t Задание 5 Исходя из структурной формы системы одновременных уравнений, получают приведенную форму данной системы, коэффициенты которой оценивают обычным методом наименьших квадратов. Затем по коэффициентам приведенной модели рассчитывают оценки параметров структурной модели. Такой порядок действий называется: а) обычным методом наименьших квадратов; б) двухшаговым методом наименьших квадратов; в) трехшаговым методом наименьших квадратов; г) косвенным методом наименьших квадратов. F x Темы рефератов: 1. Одномерное нормальное распределение, хи-квадрат распределение, распределения Стьюдента и Снедекора-Фишера, их основные свойства.. Статистическое оценивание. Точечные оценки. Линейность, несмещенность, эффективность и состоятельность оценок. Принципы наименьших квадратов и максимального правдоподобия. 3. Статистические выводы и проверка статистических гипотез. Ошибки 1-го и -го рода. Уровень доверия и проверка значимости. Интервальные оценки, доверительный интервал. Критерии Неймана-Пирсона, Найквиста-Михайлова, Колмогорова-Смирнова. 4. Разложение суммы квадратов отклонений. Дисперсионный анализ. Степень соответветствия линии регрессии имеющимся данным. Коэффициент детерминации и его свойства. 5. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии и его следствия. Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез их значимости. Проверка адекватности регрессии. Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. 6. Методология исследования на примере линейной регрессии для случая одной объясняющей переменной. Особенности представления результатов регрессионного анализа в одном из основных программных пакетов (например в Microsoft Office Excel). 7. Принцип максимального правдоподобия. Сравнение оценок МНК и метода

- знакомиться с проблемами использования эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических

- знакомиться с проблемами использования эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических 1. Цели и задачи дисциплины Цель освоения дисциплины овладение теоретическими основами построения статистических и динамических моделей экономики, навыками использования эконометрических методов в исследованиях

Подробнее

АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл

АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению 080200.62 «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл Б2.В Вариативная часть Б2.В.ОД.1 Эконометрика (составитель аннотации

Подробнее

Аннотация рабочей программы дисциплины Б3.ДВ.2.1 «Эконометрика». Направление подготовки «Торговое дело», профиль «Коммерция».

Аннотация рабочей программы дисциплины Б3.ДВ.2.1 «Эконометрика». Направление подготовки «Торговое дело», профиль «Коммерция». Аннотация рабочей программы дисциплины Б3.ДВ.2.1 «Эконометрика». Направление подготовки 100700.62 «Торговое дело», профиль «Коммерция». 1. Цели и задачи дисциплины: Целью дисциплины «Эконометрика» является:

Подробнее

1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика Трудоёмкость дисциплины по учебному плану заочной формы обучения,

1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика Трудоёмкость дисциплины по учебному плану заочной формы обучения, 1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика 1.2.1. Трудоёмкость дисциплины по учебному плану очной формы обучения (профиль Экономика предприятий и организаций): 144 часа (4

Подробнее

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ЭКОНОМЕТРИКА"

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ ЭКОНОМЕТРИКА 8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ЭКОНОМЕТРИКА" 1. Какие типы экспериментальных данных используются в эконометрических моделях.. Сформулируйте основные этапы эконометрического

Подробнее

1. Цели и задачи освоения дисциплины

1. Цели и задачи освоения дисциплины 1. Цели и задачи освоения дисциплины Цели дисциплины: познакомить студентов с основами методологии исследования и моделирования экономико-математических процессов и систем. овладение совокупностью математических

Подробнее

присутствие в эконометрической модели более чем двух факторов равенством нулю математического ожидания остатков

присутствие в эконометрической модели более чем двух факторов равенством нулю математического ожидания остатков 1. Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки Предпосылками метода наименьших квадратов (МНК) являются следующие функциональная связь между зависимой и независимой переменными присутствие в эконометрической

Подробнее

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели.

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели. НОВЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Т.РЫСКУЛОВА Научно-педагогическая Магистратура 1курс кафедры Специальности : «6М090200-Таможенное дело», «6М051000-Государственное и местное управление», «6М020200-Международные

Подробнее

МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ «Эконометрика»

МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ «Эконометрика» МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ «Эконометрика» Направление 080100Экономика Для подготовки студентов-бакалавров очного

Подробнее

Приложение 3 «Рабочие программы дисциплин» к образовательной программе по специальности Финансы и кредит

Приложение 3 «Рабочие программы дисциплин» к образовательной программе по специальности Финансы и кредит Приложение 3 «Рабочие программы дисциплин» к образовательной программе по специальности 080105.65 Финансы и кредит Рабочая программа дисциплины «Эконометрика» 1. Цель и задачи дисциплины Целью изучения

Подробнее

Полный список контрольных вопросов к экзамену по эконометрике

Полный список контрольных вопросов к экзамену по эконометрике Полный список контрольных вопросов к экзамену по эконометрике МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ. СВОЙСТВА КОЭФФИЦИЕНТОВ РЕГРЕССИИ. 1. Что такое ковариация?. Что выражает ковариация переменных в регрессионной

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. альтернативами... 241 Контрольные вопросы... 245. Предисловие... 9. Глава 1. Определение эконометрики... 15

ОГЛАВЛЕНИЕ. альтернативами... 241 Контрольные вопросы... 245. Предисловие... 9. Глава 1. Определение эконометрики... 15 Эконометрика: Учебник/ ЕлисееваИ.И., КурышеваС.В., Костеева Т.В. и др.; Под ред. И.И.Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2005. 576с.: ил. Излагаются условия и методы построения

Подробнее

1 Предисловие. Ф-ПР Рабочая программа

1 Предисловие. Ф-ПР Рабочая программа Предисловие Данная дисциплина рассматривает и изучает эконометрические модели и методы анализа и прогнозирования социально-экономических процессов. Методика преподавания данной дисциплины предусматривает:

Подробнее

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Р А Б О Ч А Я П Р О Г Р А М М А по дисциплине «Эконометрика»

Подробнее

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики.

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики. 2 . Цели и задачи дисциплины Целью освоения дисциплины «Эконометрика» - дать целостное представление о системе экономико-математических моделей и месте эконометрических моделей, а также совокупности методов,

Подробнее

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине «Эконометрика» (П.3.01.03)

Подробнее

Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика»

Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика» Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика» Первая главная компонента A. Содержит максимальную долю изменчивости всей матрицы факторов. B. Отражает степень влияния первого фактора на результат. C. Отражает

Подробнее

ИНСТИТУТ ЗАКОНОВЕДЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВПА МЕТОДИЧЕСКИЕ И ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ»

ИНСТИТУТ ЗАКОНОВЕДЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВПА МЕТОДИЧЕСКИЕ И ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ» ИНСТИТУТ ЗАКОНОВЕДЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВПА КАФЕДРА ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫХ ДИСЦИПЛИН И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МЕТОДИЧЕСКИЕ И ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ» Направление

Подробнее

Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины «Эконометрика» могут быть использованы при изучении следующих дисциплин:

Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины «Эконометрика» могут быть использованы при изучении следующих дисциплин: 1. Цели и задачи дисциплины Цели дисциплины «Эконометрика»: успешное освоение студентами методов построения, анализа и совершенствования эконометрических моделей социально-экономических явления и процессов

Подробнее

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики.

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики. 1 1. Цели и задачи дисциплины Целью освоения дисциплины «Эконометрика» - дать целостное представление о системе экономико-математических моделей и месте эконометрических моделей, а также совокупности

Подробнее

Курсовая работа. на тему. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий»

Курсовая работа. на тему. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (МИИТ)

Подробнее

3. Требования к знаниям, умениям и навыкам студента Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций, предусмотренных

3. Требования к знаниям, умениям и навыкам студента Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций, предусмотренных 2 1. Цель и задачи изучения дисциплины Целью изучения дисциплины «Эконометрика (продвинутый уровень)» является овладение методами количественного анализа качественных экономических закономерностей; изучение

Подробнее

- изучение современных эконометрических методов и моделей процессов, относящихся к сфере профессиональной деятельности бухгалтера;

- изучение современных эконометрических методов и моделей процессов, относящихся к сфере профессиональной деятельности бухгалтера; QD-6../РПД-60.(66.141) Выпуск: 8.1.015 Версия: V.1 Стр. /10 1 ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью освоения дисциплины «Эконометрика» является овладение углубленными знаниями в области анализа, обработки и интерпретирования

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине «Эконометрика» «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий»

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине «Эконометрика» «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Экономика и управление на транспорте»

Подробнее

Эконометрика. Модель линейной регрессии. Шишкин Владимир Андреевич. Пермский государственный национальный исследовательский университет

Эконометрика. Модель линейной регрессии. Шишкин Владимир Андреевич. Пермский государственный национальный исследовательский университет Эконометрика Модель линейной регрессии Шишкин Владимир Андреевич Пермский государственный национальный исследовательский университет Модель множественной линейной регрессии Модель парной регрессии: y i

Подробнее

Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика»

Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика» Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика» 1. Ковариация 2. Ковариация переменных в регрессионной модели 3. Описать основные этапы построения и анализа регрессионной

Подробнее

РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины. РАЗДЕЛ 2. Содержание дисциплины. 1.1 Цель преподавания дисциплины

РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины. РАЗДЕЛ 2. Содержание дисциплины. 1.1 Цель преподавания дисциплины РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины 1.1 Цель преподавания дисциплины Цель изучения дисциплины «Эконометрика» для студентов специальности «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» - освоение инструментария анализа

Подробнее

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ Эконометрика: рабочая программа (для студентов специальности 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит») / Ермаков Г.П. Димитровград: Технологический институт филиал ФГОУ ВПО «Ульяновская ГСХА», 2009.

Подробнее

Связь с предшествующими дисциплинами (модулями), практиками, ВКР: 1 Информатика 1 ОПК-1 2 Математика 1,2 ОК-3, ПК-4

Связь с предшествующими дисциплинами (модулями), практиками, ВКР: 1 Информатика 1 ОПК-1 2 Математика 1,2 ОК-3, ПК-4 2 3 Содержание 1. Место дисциплины (модуля) в структуре образовательной программы 4 2. Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю) 4 3. Объем дисциплины (модуля) с распределением по семестрам

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный университет им. А.М. Горького» Математико-механический факультет

Подробнее

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ)... 5 ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 Формы контроля... 6

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ)... 5 ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 Формы контроля... 6 2 3 Содержание СОДЕРЖАНИЕ... 4 ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ... 5 ЦЕЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 УЧЕБНЫЕ ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО (ОСНОВНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ ВЫСШЕГО

Подробнее

«Институт менеджмента, маркетинга и финансов»

«Институт менеджмента, маркетинга и финансов» Автономная образовательная некоммерческая организация высшего профессионального образования «Институт менеджмента, маркетинга и финансов» УТВЕРЖДАЮ Ректор О.А. Зайцева 22.10.2015 РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "ИЖЕВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ" ГЛАЗОВСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА» КИСЛОВОДСКИЙ ГУМАНИТАРНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА» для специальностей экономического факультета Кисловодский гуманитарно-технический институт Россия, Ставропольский

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Дисциплина для направления и специальности прикладная математика и информатика. Рабочая программа

ЭКОНОМЕТРИКА Дисциплина для направления и специальности прикладная математика и информатика. Рабочая программа 1 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НОВГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. ЯРОСЛАВА МУДРОГО» Кафедра «Прикладная

Подробнее

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 3 7 6 Разложение оценок коэффициентов на неслучайную и случайную компоненты Регрессионный анализ позволяет определять оценки коэффициентов регрессии Чтобы сделать выводы по полученной модели необходимы

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ИНСТИТУТ СФЕРЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА (ФИЛИАЛ) ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО

Подробнее

«Институт менеджмента, маркетинга и финансов»

«Институт менеджмента, маркетинга и финансов» Автономная образовательная некоммерческая организация высшего профессионального образования «Институт менеджмента, маркетинга и финансов» УТВЕРЖДАЮ Ректор О.А. Зайцева 22.10.2015 РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Подробнее

1. Цели и задачи дисциплины

1. Цели и задачи дисциплины 2 1. Цели и задачи дисциплины Цель изучения дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» формирование у студентов современных теоретических знаний о вероятностных и статистических закономерностях,

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Программа дисциплины

ЭКОНОМЕТРИКА Программа дисциплины ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный университет им. А.М. Горького» ИОНЦ «Бизнес-информатика»

Подробнее

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения 1. Общий анализ временного ряда. 1.1. Проверка гипотезы о случайности временного ряда. График временного ряда изучаемого показателя «Среднедушевые денежные доходы» изображен на рис. «Доходы населения».

Подробнее

Правительство Российской Федерации. Факультет Бизнеса и менеджмента, Высшая школа бизнес-информатики.

Правительство Российской Федерации. Факультет Бизнеса и менеджмента, Высшая школа бизнес-информатики. Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Подробнее

Цели и задачи дисциплины: 2. Место дисциплины в структуре ООП: 3. Требования к результатам освоения дисциплины: ОК-5: ОК-15: ПК-31 ПК-32 знать уметь

Цели и задачи дисциплины: 2. Место дисциплины в структуре ООП: 3. Требования к результатам освоения дисциплины: ОК-5: ОК-15: ПК-31 ПК-32 знать уметь 1. Цели и задачи дисциплины: Целью дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» является успешное освоение студентами материала, закреплѐнного ФГОС высшего профессионального образования

Подробнее

Аннотация. Цели и задачи дисциплины

Аннотация. Цели и задачи дисциплины Цели и задачи дисциплины Аннотация Целью курса является приобретение опыта построения эконометрических моделей и определение возможностей их использования для описания, анализа и прогнозирования реальных

Подробнее

Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика»

Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ФИНАНСОВО ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ Кафедра статистики и эконометрики Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика»

Подробнее

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА. по дисциплине ОПД.Ф.9 - «Эконометрика» для ООП « «Менеджмент» по циклу «Общепрофессиональных дисциплин»

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА. по дисциплине ОПД.Ф.9 - «Эконометрика» для ООП « «Менеджмент» по циклу «Общепрофессиональных дисциплин» Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный педагогический университет»

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. А. Буравлев

ЭКОНОМЕТРИКА. А. Буравлев А. Буравлев ЭКОНОМЕТРИКА Допущено Учебно-методическим объединением по образованию в области статистики в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Статистика»

Подробнее

Рекомендовано для использования в учебном процессе

Рекомендовано для использования в учебном процессе Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Северо-Западная академия государственной службы» Рекомендовано для использования в учебном процессе Эконометрика

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Тема 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях. Тема 2. Множественная регрессия и корреляция

ЭКОНОМЕТРИКА Тема 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях. Тема 2. Множественная регрессия и корреляция ЭКОНОМЕТРИКА Тема 1 Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях 11 Диаграмма рассеяния Модель наблюдений Формулировка вида модели Уравнение регрессии Графический и аналитический методы

Подробнее

КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В. Карпенко ЭКОНОМЕТРИКА ЧАСТЬ I ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. Учебное пособие

КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В. Карпенко ЭКОНОМЕТРИКА ЧАСТЬ I ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. Учебное пособие ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В.

Подробнее

РАЗДЕЛ 1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ 1.1. Лист регистрации изменений

РАЗДЕЛ 1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ 1.1. Лист регистрации изменений 2 п/п РАЗДЕЛ 1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ 1.1. Лист регистрации изменений Информация о внесенных изменениях * протокола заседания кафедры Дата внесения Подпись Срок введения изменений в действие 1 2

Подробнее

I. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ

I. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ 2 3 Содержание I. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ... 5 ЦЕЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 УЧЕБНЫЕ ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОПОП ВО (ОСНОВНОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ ВЫСШЕГО

Подробнее

3. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

3. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Профиль: «Математические и инструментальные методы экономики» Раздел I. Основания теории вероятностей и математической статистики 1. Статистическое и классическое определение вероятности. Понятие случайного

Подробнее

Теория Вероятностей и Математическая Статистика

Теория Вероятностей и Математическая Статистика ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА Наименование дисциплины Теория Вероятностей и Математическая Статистика Рекомендуется для направления (ий) подготовки (специальности (ей)) для направления 080100.62 Экономика; для направления

Подробнее

Программа дисциплины ЭКОНОМЕТРИКА

Программа дисциплины ЭКОНОМЕТРИКА Программа дисциплины ЭКОНОМЕТРИКА Составители: д.э.н., профессор ТИХОМИРОВ Н.П. к.э.н., доцент ДОРОХИНА Е.Ю. I.Организационнометодический раздел.цель курса. Основной целью дисциплины Эконометрика является

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 7 Анализ остатков. Автокорреляция Оглавление Свойства остатков... 3 1-е условие Гаусса-Маркова: Е(ε i ) = 0 для всех наблюдений... 3 2-е условие Гаусса-Маркова:

Подробнее

1.2 Междисциплинарные связи с другими дисциплинами образовательной программы Таблица 1 Междисциплинарные связи Код компетенции

1.2 Междисциплинарные связи с другими дисциплинами образовательной программы Таблица 1 Междисциплинарные связи Код компетенции 1. Место дисциплины в структуре ООП 1. 1 Цели и задачи дисциплины Данная рабочая программа по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика» разработана в соответствии с требованиями ФГОС

Подробнее

Рекомендации по проведению лекционных и практических занятий по курсу «Эконометрика»

Рекомендации по проведению лекционных и практических занятий по курсу «Эконометрика» Рекомендации по проведению лекционных и практических занятий по курсу «Эконометрика» Оглавление Раздел. Тематика и технология проведения занятий, приобретаемые компетенции... Раздел 2. Организация самостоятельной

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА 1 Цели и задачи дисциплины: Цель Задачи дисциплины: 2 Место дисциплины в структуре ООП:

ЭКОНОМЕТРИКА 1 Цели и задачи дисциплины: Цель Задачи дисциплины:  2 Место дисциплины в структуре ООП: ЭКОНОМЕТРИКА 1 Цели и задачи дисциплины: Цель дисциплины «Эконометрика» заключается в обучении студентов методологии и методике создания и применения эконометрических моделей экономических процессов, явлений,

Подробнее

1. Введение Модели Типы моделей Типы данных... 28

1. Введение Модели Типы моделей Типы данных... 28 Оглавление Вступительное слово.............................. 8 Предисловие к первому изданию...................... 11 Предисловие к третьему изданию...................... 16 Предисловие к шестому изданию......................

Подробнее

Оценка эконометрических моделей в условиях нарушения основных предпосылок МНК: алгоритмы тестирования

Оценка эконометрических моделей в условиях нарушения основных предпосылок МНК: алгоритмы тестирования Оценка эконометрических моделей в условиях нарушения основных предпосылок МНК: алгоритмы тестирования Основные предпосылки МНК ассоциируются с теоремой Гаусса-Маркова и представляют собой перечень условий

Подробнее

КАФЕДРА ФИЗИКИ И МАТЕМАТИКИ. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ по дисциплине «Математическое моделирование и оптимизация химико-технологических процессов»

КАФЕДРА ФИЗИКИ И МАТЕМАТИКИ. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ по дисциплине «Математическое моделирование и оптимизация химико-технологических процессов» ПЯТИГОРСКИЙ МЕДИКО-ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ филиал государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Подробнее

АЛТАЙСКИЙ ЭКОНОМИКО-ЮРИДИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА ФИНАНСОВ И КРЕДИТА

АЛТАЙСКИЙ ЭКОНОМИКО-ЮРИДИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА ФИНАНСОВ И КРЕДИТА АЛТАЙСКИЙ ЭКОНОМИКО-ЮРИДИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА ФИНАНСОВ И КРЕДИТА РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО КУРСУ «ЭКОНОМЕТРИКА» ДЛЯ СПЕЦИАЛЬНОСТИ 080504.65 ГОСУДАРСТВЕННОЕ И МУНИЦИПАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ

Подробнее

НОУВПО ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ БИЗНЕСА И УПРАВЛЕНИЯ «Экономика» «Финансы» магистр очная, заочная

НОУВПО ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ БИЗНЕСА И УПРАВЛЕНИЯ «Экономика» «Финансы» магистр очная, заочная НОУВПО ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ БИЗНЕСА И УПРАВЛЕНИЯ Учебно-методический комплекс дисциплины ЭКОНОМЕТРИКА (ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ) направление подготовки профили степень форма обучения 080100 «Экономика»

Подробнее

ФГОБУ ВПО «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ (УНИВЕРСИТЕТ) МИД РОССИИ»

ФГОБУ ВПО «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ (УНИВЕРСИТЕТ) МИД РОССИИ» ФГОБУ ВПО «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ (УНИВЕРСИТЕТ) МИД РОССИИ» Мировая торговля и международные экономические организации КАФЕДРА ЭКОНОМЕТРИКИ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ «Эконометрика»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ «Эконометрика» ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ПРОФСОЮЗОВ ВЫСШЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «АКАДЕМИЯ ТРУДА И СОЦИАЛЬНЫХ ОТНОШЕНИЙ» КАФЕДРА ВЫСШЕЙ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ «Эконометрика»

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 17 ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЕ МОДЕЛЕЙ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ЛАГАМИ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ (ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ)

ЛЕКЦИЯ 17 ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЕ МОДЕЛЕЙ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ЛАГАМИ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ (ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ) ЛЕКЦИЯ 7 ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЕ МОДЕЛЕЙ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ЛАГАМИ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ (ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ) Эконометрические модели, которые в качестве регрессоров включают лаговые переменные, относятся

Подробнее

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Министерство образования Российской Федерации Новосибирский государственный технический университет Кафедра прикладной математики Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Выполнил: Студент группы

Подробнее

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ 8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ 1. Основные понятия и определения теории вероятностей. Виды случайных событий. Классическое и статистическое определение вероятности

Подробнее

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние,

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние, Лекция 0.3. Коэффициент корреляции В эконометрическом исследовании вопрос о наличии или отсутствии зависимости между анализируемыми переменными решается с помощью методов корреляционного анализа. Только

Подробнее

кредитов в Псковской области» «The influence of per capita income on loan volume in the Pskov region»

кредитов в Псковской области» «The influence of per capita income on loan volume in the Pskov region» ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Кафедра: «Системный анализ и моделирование экономических процессов» Теоретико-практическая работа на тему: «Влияние среднедушевых

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика 4. Тип заданий Контрольные работы Количество этапов формирования компетенций

Теория вероятностей и математическая статистика 4. Тип заданий Контрольные работы Количество этапов формирования компетенций 8. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю):. Кафедра Общие сведения. Направление подготовки Экономика Математики и математических методов в экономике

Подробнее

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению 38.03.01 «Экономика», профиль Мировая экономика квалификация - бакалавр 1. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

Подробнее

анализа входит не только построение самой модели, но и исследование случайных отклонений , т.е. остаточных величин.

анализа входит не только построение самой модели, но и исследование случайных отклонений , т.е. остаточных величин. Финансовый университет при Правительстве РФ Fnancal unversty under the Government of the Russan Federaton Гапаева Марима Абдул-Рахмановна Gapaeva Marma Линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными

Подробнее

АННОТАЦИЯ Дисциплины Б2.Б3 Теория вероятностей и математическая статистика. 1. Цель и задачи изучения дисциплины (учебного курса)

АННОТАЦИЯ Дисциплины Б2.Б3 Теория вероятностей и математическая статистика. 1. Цель и задачи изучения дисциплины (учебного курса) 2 АННОТАЦИЯ Дисциплины Б2.Б3 Теория вероятностей и математическая статистика 1. Цель и задачи изучения дисциплины (учебного курса) Цель приобретение теоретических знаний по основным разделам курса, формирование

Подробнее

"ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ" (продвинутый уровень)

ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ (продвинутый уровень) Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московской области «Университет «Дубна» (Государственный университет «Дубна») Факультет Экономики и Управления Кафедра Системного

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кемеровский государственный университет» Филиал федерального

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 1. Понятие эконометрики и эконометрических моделей

ЛЕКЦИЯ 1. Понятие эконометрики и эконометрических моделей ЛЕКЦИЯ Понятие эконометрики и эконометрических моделей Эконометрика это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам

Подробнее

Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов

Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов Иткина Анна Яковлевна, ст. преподаватель кафедры ЭНиГП Список лекций Метод наименьших квадратов

Подробнее

Белорусский государственный университет ЭКОНОМЕТРИКА И ЭММ. Учебная программа для специальности Экономика Экономическая теория

Белорусский государственный университет ЭКОНОМЕТРИКА И ЭММ. Учебная программа для специальности Экономика Экономическая теория Белорусский государственный университет УТВЕРЖДАЮ Декан экономического факультета М.М.Ковалев (подпись) 20 г. (дата утверждения) Регистрационный УД- /р. ЭКОНОМЕТРИКА И ЭММ Учебная программа для специальности

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

ЭКОНОМЕТРИКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМЕТРИКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ Авторы курса: Васенкова Елена Игоревна Абакумова Юлия Георгиевна ЦЕЛИ КУРСА Курс ставит своей задачей формирование знаний студентов в области эконометрических методов, т

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА. Учебной дисциплины ЭКОНОМЕТРИКА. Для направления подготовки «Бизнес-информатика»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА. Учебной дисциплины ЭКОНОМЕТРИКА. Для направления подготовки «Бизнес-информатика» Приложение 5 Департамент образования города Москвы Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования города Москвы «Московский городской педагогический университет»

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ЭКОНОМЕТРИКА

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ЭКОНОМЕТРИКА Министерство образования и науки Российской Федерации Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Уральский Финансово-Юридический институт» РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ЭКОНОМЕТРИКА

Подробнее

План лекций 1 семестр

План лекций 1 семестр План лекций 1 семестр 1. Введение. 1.1. Предмет, метод и задачи статистики; источники статистической информации. 1.2. Кратка история развития статистики. Структура статистических органов на современном

Подробнее

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год:

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: 2015-2016 Текст вопроса 1 Парная регрессия у=а+вх+е представляет собой регрессию

Подробнее

АННОТАЦИЯ рабочей программы по дисциплине

АННОТАЦИЯ рабочей программы по дисциплине АННОТАЦИЯ рабочей программы по дисциплине БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ И АНАЛИЗ Основная профессиональная образовательная программа высшего образования программы бакалавриата по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика»

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа Корреляционный анализ Оглавление Понятие корреляционного и регрессионного анализа... 3 Парный корреляционный анализ. Коэффициент корреляции... 4 Задание

Подробнее

Практикум по теме 2 «Множественная линейная регрессия»

Практикум по теме 2 «Множественная линейная регрессия» Практикум по теме «Множественная линейная регрессия» Методические указания по выполнению практикума Целью практикума является более глубокое усвоение темы, а также развитие следующих навыков: Обоснование

Подробнее

Рабочая программа дисциплины Эконометрика

Рабочая программа дисциплины Эконометрика МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тверской государственный университет» Экономический факультет

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА 1 Цели и задачи дисциплины: Цель Задачи дисциплины: 2 Место дисциплины в структуре ООП:

ЭКОНОМЕТРИКА 1 Цели и задачи дисциплины: Цель Задачи дисциплины:  2 Место дисциплины в структуре ООП: ЭКОНОМЕТРИКА 1 Цели и задачи дисциплины: Цель учебной дисциплины эконометрики заключается в обучении студентов методологии и методике создания и применения эконометрических моделей экономических процессов,

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 11 Модели стационарных временных рядов Оглавление Одномерные временные модели... 3 Стационарные временные ряды... 3 Задание 1. Расчет автокорреляционной

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ. А.Т. Семенов, Н.В. Воронович ЭКОНОМЕТРИКА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ. А.Т. Семенов, Н.В. Воронович ЭКОНОМЕТРИКА ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ А.Т. Семенов, Н.В. Воронович ЭКОНОМЕТРИКА Учебно-методический комплекс для заочной и дистанционной

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными

ЭКОНОМЕТРИКА. Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными ЭКОНОМЕТРИКА Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Показатели качества регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА И.Г. ПОЛЕГЕНЬКО. ПРАКТИКУМ для самостоятельной работы

ЭКОНОМЕТРИКА И.Г. ПОЛЕГЕНЬКО. ПРАКТИКУМ для самостоятельной работы АЛМАТИНСКИЙ ФИЛИАЛ НЕГОСУДАРСТВЕННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРОФСОЮЗОВ» ИГ ПОЛЕГЕНЬКО ЭКОНОМЕТРИКА ПРАКТИКУМ для

Подробнее

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ОПД.Ф.ОЗ.ЭКОНОМЕТРИКА

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ОПД.Ф.ОЗ.ЭКОНОМЕТРИКА МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Подробнее

35 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Нелинейная регрессия

35 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Нелинейная регрессия Лекция 5 35 Нелинейная регрессия Нелинейные модели регрессии и их линеаризация Во многих практических случаях моделирование экономических зависимостей линейными уравнениями дает вполне удовлетворительные

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра ВВТиС

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра ВВТиС МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

Кафедра «Математика» Курсовая работа. по дисциплине «Эконометрика» на тему

Кафедра «Математика» Курсовая работа. по дисциплине «Эконометрика» на тему ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (МИИТ)

Подробнее

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К.

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К. САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАФЕДРА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Горбунова Мария Николаевна Выпускная

Подробнее

Математический факультет. Кафедра функционального анализа и геометрии. Учебно-методический комплекс по дисциплине

Математический факультет. Кафедра функционального анализа и геометрии. Учебно-методический комплекс по дисциплине МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тверской государственный университет» Математический факультет

Подробнее