Эконометрика - Московский Новый Юридический Институт
advertisement
Негосударственное образовательное частное учреждение высшего профессионального образования «МОСКОВСКИЙ НОВЫЙ ЮРИДИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ» УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ЭКОНОМЕТРИКА Уровень основной образовательной программы Направления подготовки Бакалавриат 080200.62 Менеджмент, 080100.62 Экономика Формы обучения Очная, очно-заочная, заочная Срок освоения ООП Нормативный Кафедра Менеджмента МОСКВА, 2013 При разработке учебно-методического комплекса в основу положены: - ФГОС ВПО по направлению подготовки 080200 «Менеджмент» (квалификация (степень) "бакалавр") , утвержденный Министерством образования и науки РФ от 20 мая 2010 г. N 544 - ФГОС ВПО по направлению подготовки 080100 «Экономика» (квалификация (степень) "бакалавр") , утвержденный Министерством образования и науки РФ от 21 декабря 2009 г. N 747 - Учебные планы по направлениям подготовки (бакалавриат) Экономика, Менеджмент одобренные Ученым советом НОЧУ ВПО «МНЮИ» от «17» мая 2012 г. Протокол № 8 Учебно-методический комплекс одобрен и рекомендован к опубликованию Учебнометодическим советом Протокол №1 от 24 января 2013года Разработчик: В.В.Горяинов, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Настоящий учебно-методический комплекс является собственностью МНЮИ и не может быть использован другими вузами и иными структурами без разрешения МНЮИ. Рецензент: доктор физико-математических наук, профессор, МГУ им. М.В. Ломоносова, В.Н. Липецкий. © МНЮИ 2 Оглавление Раздел 1. Общие положения…………………… .................................................................................... 4 Раздел 2. Формирование компетенций……………. ............................................................................. 8 Раздел 3. Оценка уровня освоения компетенций. Текущий и промежуточный контроль знаний по дисциплине. Фонды оценочных средств ........................................................... 14 3.1. Оценочные средства и сроки их реализации .......................................................................... 14 3.2. Описание образовательных и оценочных технологий и методические рекомендации преподавателям по их реализации .......................................................................... 17 3.2.1.Оценка знаний, умений и навыков студентов на семинарских и практических занятиях............................................................................................................................................... 17 3.2.2. Оценка выполнения студентами письменных (контрольных) работ. ................................. 18 3.2.3. Оценка самостоятельной работы студентов (СРС). ............................................................. 30 3.2.4. Тестирование по результатам изучения тем №№1-10и тем №№4-9 дисциплины ........... 30 3.2.5. Экзамен ..................................................................................................................................... 30 3.3 Перечень вопросов к экзамену ................................................................................................... 31 3.4. Порядок ликвидации задолженности ........................................................................................ 32 Раздел 4. Организация входного контроля знаний, умений и навыков студентов ........................ 32 4.1. Технология входного контроля ................................................................................................ 32 4.2. Примерные фонды оценочных средств для входного контроля ............................................ 34 Раздел 5. Тематические планы курса…………… ................................................................................ 36 5.1.Тематический план курса для студентов очной формы обучения .......................................... 36 направление подготовки Менеджмент ............................................................................................ 36 5.1.1. Тематический план курса для студентов очной формы обучения ...................................... 37 направление подготовки Экономика ............................................................................................... 37 5.2. Тематический план курса для студентов очно-заочной формы обучения .......................... 38 направление подготовки Менеджмент, Экономика ...................................................................... 38 5.3.Тематический план курса для студентов заочной формы обучения ...................................... 39 направление подготовки Менеджмент, Экономика ...................................................................... 39 Раздел 6. Рабочая программа учебной дисциплины. .......................................................................... 39 Раздел 7. Планы семинарских и практических занятий ..................................................................... 41 7.1 Планы семинарских и практических занятий для студентов очной формы обучения .............................................................................................................................................. 41 7.2. Планы семинарских и практических занятий для студентов очно-заочной формы обучения .............................................................................................................................................. 45 7.3 Планы семинарских и практических занятий для студентов заочной формы обучения .............................................................................................................................................. 48 Раздел 8.Организация самостоятельной работы студентов (CРC) ................................................... 50 8.1. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу ..................... 50 8.1.1. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу очная форма обучения направление подготовки Менеджмент ..................................................... 50 8.1.2. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу очная форма обучения направление подготовки Экономика ........................................................ 50 8.1.3. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу очно-заочная форма обучения .......................................................................................................... 51 8.1.4. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу заочная форма обучения .................................................................................................................... 51 8.2.Задания на самостоятельную работу ......................................................................................... 51 8.3 Оценка СРС преподавателем ...................................................................................................... 55 Раздел 9. Практикум……………………………… ............................................................................... 55 Раздел 10. Источники…………………………. .................................................................................... 92 Раздел 11. Глоссарий (словарь)………………….. ............................................................................... 93 3 Раздел 1. Общие положения 1.1 Цель и задачи освоения учебной дисциплины Целью изучения данной дисциплины является реализация требований к освоению соответствующих компонентов профессиональных компетенций ПК-31 Менеджмент , ПК-32 Менеджмент, ПК-42 Менеджмент, ПК-45 Менеджмент,ПК-1 Экономика, ПК-6 Экономика. на основе формирования у студентов системных теоретических знаний, умений и практических навыков в Эконометрике. Требования к результатам освоения учебной дисциплины изложены в разделе 1.3 настоящего УМК. Задачи освоения учебной дисциплины -ознакомление с технологией проведения экономического исследования; -овладение с методом наименьших квадратов и другими широко распространенными эконометрическими методами; - овладение основными классами эконометрических моделей. - овладение компьютерными пакетами прикладных программ, реализующими эконометрические методы; -ознакомление с методами сбора и подготовки исходных данных в соответствии с требованиями эконометрического исследования; -овладение анализом результатов эконометрического моделирования. -ознакомление с направлениями развития и совершенствования эконометрических методов; -овладение основными видами эконометрических моделей, используемых в практике экономического анализа и прогнозирования -ознакомление с количественным анализом социально – экономических процессов на различных иерархических уровнях; - овладение методами прогнозирования экономических показателей на ту или иную перспективу 1.2.Дидактические единицы содержания учебного курса Исходя из цели изучения данной дисциплины подлежат освоению следующие дидактические единицы: Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Показатели качества регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщённый метод наименьших квадратов (ОМНК).Регрессионные модели с переменной структурой(фиктивные переменные).Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Характеристики временных рядов. Модели стационарных инестационарных временных рядов ,их идентификация. Система линейных одновременных уравнений. Косвенный двух шаговый и трёх шаговый метод наименьших квадратов. Указанные дидактические единицы положены в основу рабочей учебной программы дисциплины. 1.3. Место учебной дисциплины в структуре ООП Учебная дисциплина «Эконометрика» относится к базовой (профильной) части профессионального цикла в структуре основной профессиональной образовательной программы. Настоящий УМК составлен для подготовки студентов, обучающихся по направлению подготовки 080200 «Менеджмент» (бакалавриат), и по направлению подготовки 080100 «Экономика» (квалификация (степень) "бакалавр"), 1.3.1. Знания, умения и навыки, формируемые предшествующими дисциплинами 4 Для изучения учебной дисциплины «Эконометрика» необходимы следующие знания, умения и навыки, формируемые предшествующими дисциплинами «Экономическая теория» и «Теория вероятностей и математическая статистика» Знания, умения и навыки, формируемые предшествующими дисциплинами, приведены в таблице №1. Таблица №1 . Знания, умения и навыки, формируемые предшествующими дисциплинами Предшествующие учебные дисциплины и формируемые ими знания, умения и навыки Экономическая теория Теория Раздел требований вероятностей и математическая статистика 1 2 3 Макро и микро экономических Основными понятиями Знания процессов и экономических теории вероятностей и законов математической статистики Умения интерпретировать терминологический аппарат экономической теории; анализировать экономические процессы по основным критериям; определять результаты хозяйственной деятельности за отчетный период; Формализовывать и составлять эконометрические модели Навыки методикой функционирования макро и микро экономических процессов . Владения методами оценки параметров эконометрических моделей 1.3.2. Перечень последующих учебных дисциплин, для которых необходимы знания, умения и навыки, формируемые данной учебной дисциплиной: -Комплексный анализ хозяйственной деятельности; -Финансовый менеджмент 1.3.3.Объем и виды учебной работы по дисциплине ООП Код дисны по УП Трудоемкост ь ЗЕТ часы Менеджмен Экономика Б.3 ДВ.1-1 4 Б.3.Б.3 4 Менеджмент Б.3 ДВ.1-1 Аудиторные часы всего из них: лекц. * ПЗ* очная форма обучения – 5-ый семестр 144 72 36 36/24 144 72 36 36/24 очно-заочная форма обучения – 5-ый семестр 4 144 28 14 14/8 курс . раб. за че т - Самос т. работа (часы) Экза мен (час ы) 45 27 36 36 80 36 5 Экономика Б.3.Б.3 Менеджмен Экономика Б.3 ДВ.1-1 Б.3.Б.3 4 144 28 14 14/8 заочная форма обучения – 5-ый семестр 4 144 18 8 10/4 4 144 18 8 10/4 80 36 117 117 9 9 Примечание: «*» в числителе указывается общая трудоемкость занятий, в знаменателе – в том числе трудоемкость интерактивных занятий. 1.4. Требования к результатам освоения учебной дисциплины В результате изучения дисциплины студенты должны освоить: 1.4.1 Требования к освоению компонентов компетенции ПК-31 Менеджмент Знать: Количественные и качественные методы анализа Уметь: Анализировать обоснованность УР с использованием количественных и качественных методов Владеть: Приёмами выбора наилучшего УР 1.4.2. Требования к освоению компонентов компетенции ПК-32 Менеджмент Знать: Основные методы построения экономико-математических моделей организационных систем Уметь: Находить решения в условиях ограниченных ресурсов Владеть: Методами оценки адаптированных информационных систем (моделей) для решения конкретных управленческих задач 1.4.3. Требования к освоению компонентов компетенции ПК-42 Менеджмент Знать: Методы учёта рисков, их качественные и количественные оценки Уметь: Рассчитывать влияние рыночных рисков на различных рынках (товарных, фондовых, валютных) на деятельность организации Владеть: Методами расчета дисперсии как меры количественной оценки финансовых рисков 1.4.4. Требования к освоению компонентов компетенции ПК-45 Менеджмент Знать: Количественные и качественные методы анализа Уметь: Использовать все инструменты для разработки текущих и прогнозных планов организации 6 Владеть: Методами скользящих средних 1.4.5. Требования к освоению компонентов компетенции ПК-1 Экономика Знать: 1. Современные эконометрические методы для сбора, передачи и обработки информации. 2. Основы построения , расчета и анализа экономико-математическиих моделей на микро-и макроуровне (из ФГОС) 3. Актуальные эконометрические задачи в социально-экономическом секторе экономики Уметь: 1. Применять эконометрические модели для поиска информации, сбора, анализа информации для решения экономических и социально-экономических задач 2. Анализировать экономико-математическиие модели на микро-и макроуровне об экономических и социально-экономических процессах и явлениях (из ФГОС) Владеть: 1. Современными информационными технологиями для сбора, обработки и анализа экономических и социальных показателей 2. Навыками построения экономико-математическииих моделей , используемых в на микро-и макроуровне 3. Методами оценки параметров регрессионных уравнений множественного корреляционного анализа 1.4.6. Требования к освоению компонентов компетенции ПК-4 Экономика Знать: 1. Методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов (из ФГОС) 2. Технологию анализа и содержательного интерпретирования полученных результатов 3. Методы корреляционно-регрессионные и методы прогнозирования, используя регрессионные модели и тренды Уметь: 1. Строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели (из ФГОС) 2. Содержательно интерпретировать полученные результаты (из ФГОС) 3. Прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне (из ФГОС) 4. Правильно формулировать на математическом языке постановку задач для дальнейшего построения регрессионных моделей Владеть: 1. Современной методикой построения эконометрических моделей (из ФГОС) 2. Методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей (из ФГОС) 1.4.7 Требования (знания, умения, навыки) к освоению дисциплины Исходя из цели курса в результате изучения дисциплины студенты должны : Знать: 1.требования к технологии проведения экономического исследования; 2.метод наименьших квадратов и другие широко распространенные 7 эконометрические методы; 3.основные классы эконометрических моделей 4. направления развития и совершенствования эконометрических методов; 5.основные виды эконометрических моделей, используемые в практике экономического анализа и прогнозирования. Уметь : 1.пользоваться компьютерными пакетами прикладных программ, реализующими эконометрические методы; 2.собирать и подготавливать исходные данные в соответствии с требованиями эконометрического исследования; 3.проводить анализ результатов эконометрического моделирования. Владеть 1.Количественным анализом социально – экономических процессов на различных иерархических уровнях с помощью эконометрических моделей. 2.Прогнозированием экономических показателей на ту или иную перспективу на базе практических регрессионных уравнений.. Раздел 2. Формирование компетенций 2.1. Состав образовательных технологий по дисциплине В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки «Менеджмент» и «Экономика» реализация компетентностного подхода предусматривает использование в учебном процессе традиционных, активных и интерактивных форм проведения занятий в сочетании с внеаудиторной работой студентов. По данной учебной дисциплине предусмотрены следующие образовательные технологии: 1.лекции; 2. активные / интерактивные формы (на всех практических занятиях); 3.практические занятия; 4. самостоятельная работа; 5.подготовка к зачёту. Методические рекомендации для преподавателей и студентов по реализации образовательных технологий изложены в разделаз 3.2 и 9 настоящего УМК. 2.2. Формирования компонентов компетенций Образовательные технологии по освоению компетенций и схема формирования знаний, умений и навыков приведены в таблице №2. Таблица № 2. Образовательные технологии по освоению компетенций Компоненты компетенций, подлежащие освоению при изучении дисциплины Образовательные технологии по освоению соответствующих компонентов компетенций Условные обозначения форм обучения: О-очная форма обучения; ОЗ-очно-заочная форма обучения; Ззаочная форма обучения Лекции (Л) Семинарск ие и практическ Задания на самостоятель ную работу Подгото вка курсовой Интер активн ая Подгото вка к экзамену 8 ие занятия (ПЗ) Знать: Количественные и качественные методы анализа Уметь: Анализировать обоснованность УР с использованием количественных и качественных методов Владеть: Приёмами выбора наилучшего УР Лекции по темам №№110для всех форм обучени я Лекции по темам №№110для всех форм обучени я Лекции по темам №№110для всех форм обучени я О-ПЗ №1; ОЗ-ПЗ №12 З-ПЗ№1 ОПЗ№№1-9; ОЗ-ПЗ №12 З-ПЗ№1 О-ПЗ№№19; З-ПЗ№1 работы лекция (КР) Компетенция ПК-31 Менеджмент Задания на СРС по темам №№110 для всех форм обучения + Задания на СРС по темам №№110 для всех форм обучения + Задания на СРС по темам №№110 для всех форм обучения + Компетенция ПК-32 Менеджмент Знать: Основные методы построения экономико-математических моделей организационных систем Уметь: Находить решения в условиях ограниченных ресурсов Лекции по темам №№1-10для всех форм обучения Лекции по темам №№1-10для всех форм обучения Владеть Методами оценки адаптированных информационных систем (моделей) для решения конкретных управленческих задач О-ПЗ№№1-9; ОЗ-ПЗ №1-2 З-ПЗ№1 Задания на СРС по темам №№1-10 для всех форм обучения О-ПЗ№№1-9; ОЗ-ПЗ №1-2 Задания на СРС по темам №№1-10 для всех форм обучения О-ПЗ№№1-9; З-ПЗ№2 Задания на СРС по темам №№1-10 для всех форм обучения Компетенция ПК-42 Менеджмент Знать: Методы учёта рисков, их качественные и количественные оценки Лекции по темам №№110для О-ПЗ№№19; ОЗ-ПЗ №12 Задания на СРС по темам №№110 для всех + 9 всех форм обучени я Лекции Уметь: Рассчитывать влияние по темам рыночных рисков на №№1различных рынках 10для (товарных, фондовых, всех валютных) на форм деятельность организации обучени я Лекции Владеть: Методами расчета по темам дисперсии как меры №№1количественной оценки 10для финансовых рисков всех форм обучени я Компетенция ПК-45 Менеджмент Лекции Знать: Методы прогнозирования по темам на основе №№1стратегического 10для маркетинга всех форм обучени я Уметь: Использовать все инструменты для разработки текущих и прогнозных планов организации Лекции по темам №№110для всех форм обучени я Владеть: Методами скользящих средних З-ПЗ№1 форм обучения О-ПЗ№№19; Задания на СРС по темам №№110 для всех форм обучения О-ПЗ№№19; З-ПЗ№3 Задания на СРС по темам №№110 для всех форм обучения О-ПЗ №№4-7; ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-4 Задания на СРС по темам №№47 для всех форм обучения О-ПЗ№№19; Задания на СРС по темам №№47 для всех форм обучения О-ПЗ №№4-7; ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-6 Задания на СРС по темам №№47 для всех форм обучения + + + + + Компетенция ПК-1 Экономика Знать: 1. Современные эконометрические методы для сбора, передачи и обработки информации. Лекции по темам №№110для всех форм обучени я О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения + 2. Основы построения , расчета и анализа экономикоматематическиих моделей на микро-и Лекции по темам №№110для всех О-ПЗ№№79; ОЗ-ПЗ №3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм + 10 макроуровне (из ФГОС) форм обучени я 3. Актуальные эконометрические задачи в социальноэкономическом секторе экономики Лекции по темам №№1-10 для всех форм обучени я О-ПЗ №№7-9; ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Задания на СРС по темам №№для всех форм обучения Уметь: 1. Применять эконометрические модели для поиска информации, сбора, анализа информации для решения экономических и социальноэкономических задач + Лекции по темам №№110для всех форм обучени я О-ПЗ№№79; ОЗ-ПЗ №3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения 2. Анализировать экономикоматематическиие модели на микро-и макроуровне об экономических и социальноэкономических процессах и явлениях (из ФГОС) Лекции по темам №№110для всех форм обучени я О-ПЗ№№79; ОЗ-ПЗ №3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения Владеть: 1. Современными информационными технологиями для сбора, обработки и анализа экономических и социальных показателей 2. Навыками построения экономикоматематическииих моделей , используемых в на микро-и макроуровне О-ПЗ №№7-9; ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения 3. Методами оценки параметров регрессионных уравнений множественного корреляционного анализа О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Знать: 1. Методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов (из ФГОС) обучения + + + + + Лекции по темам №№48для всех форм обучени я О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения Компетенция ПК-4 Экономика Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения + + 11 2. Технологию анализа и содержательного интерпретирования полученных результатов Лекции по темам №№4-8 для всех форм обучени я О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения 3. Методы корреляционнорегрессионные и методы прогнозирования, используя регрессионные модели и тренды Лекции по темам №№4-8 для всех форм обучени я О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Задания на СРС по темам №№49 для всех форм обучения Уметь: 1. Строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели (из ФГОС) 2. Содержательно интерпретировать полученные результаты (из ФГОС) Лекции по темам №№4-8 для всех форм обучени я О-ПЗ№№79; ОЗ-ПЗ№3; Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения 3. Прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне (из ФГОС) 4. Правильно формулировать на математическом языке постановку задач для дальнейшего построения регрессионных моделей Лекции по темам №№4-8 для всех форм обучени я О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 + + + + Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения + + Владеть: 1. Современной методикой построения эконометрических моделей (из ФГОС) О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения 2. Методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей (из ФГОС) О-ПЗ №№7-9 ОЗ-ПЗ№45; З-ПЗ№2-3 Задания на СРС по темам №№49для всех форм обучения + + Примечания к таблице 3: 1. Знаком «+» обозначен виды учебной работы по освоению соответствующего компонента компетенции. 12 В ячейках текст обозначает форму обучения и номера лекций, практических занятий и тем СРС. 2. Содержание подготовки курсовой работы, подготовки к экзамену(зачёту) приведены в соответствующих разделах настоящего УМК и являются едиными для всех форм обучения. 2.3. Состав, содержание и методика реализации активных и интерактивных образовательных технологий, применяемых при изучении дисциплины Состав, содержание и сроки реализации активных и интерактивных образовательных технологий по формам обучения приведены в таблице №3 Таблица № 3 Содержание и схема реализации активных и интерактивных технологий обучения Наименование, цель и содержание активных и интерактивных образовательных технологий Сроки реализации активных и интерактивных технологий на аудиторных занятиях по формам обучения и их трудоемкость (часов) Очная форма обучения Тренинги по темам №№: 1)очная форма – 1.-7 2) очно-заочная форма- 1-5 3) заочная форма – 3-5 Цель- овладение методикой и практическими навыками построения эконометрических моделей, интерактивного обсуждения выполненных вариантов решений Содержание: письменное решение многовариантных практических задач по построению регрессионных уравнений и изложение выводов и предложений по результатам анализа с последующим обсуждением результатов в интерактивном режиме. Итого трудоемкость (академических часов) На практических занятиях №№ 3-9 Трудоемкость-72часа 26 Очно-заочная форма обучения Заочная форма обучения На практических занятиях №№ 2-6 Трудоемкость28часов На практических занятиях №№2-4 Трудоемкость 18часов 16 8 2.3.3. Методика реализации активных и интерактивных образовательных технологий Активное обучение студентов по данной дисциплине обеспечивается диалоговым взаимодействием преподавателя и студентов с целью формирования практических навыков по эконометрике.. Задачами активного и интерактивного обучения по дисциплине являются: - закрепление теоретических знаний, полученных при изучении дисциплины; - овладение методикой и практическими навыками построения эконометрических уравнений - обобщение всего комплекса знаний по дисциплине; - приобретение навыков публичных выступлений. Реализация активных технологий по дисциплине осуществляется на аудиторных семинарских и практических занятиях для всех форм обучения .. Тематические тренинги построены на задачах, ситуациях, вопросах., обсуждениях проблем. Методика проведения тренинга предусматривает наличие общей программы тренинга, подготовленной преподавателем, рабочего сценария тренинга, набора заданий и задач для отработки, набора раздаточных материалов. Вводная часть тренинга 13 составляет не более 10 минут от всего времени занятия и предназначена для определения и разъяснения преподавателем конкретных условий модели тренинга. Цель и содержание практических занятий в активной форме изложены в планах проведения практических занятий (раздел №7 настоящего УМК). План тренинга включает: 1. Подготовленные преподавателем варианты задания (не менее трех по каждой теме практического занятия ) с четко определенной предметной областью работы и практической направленностью. 2. Отчетность студентов по выполнению задания. 3. Обзор проведенного тренинга. 4. Зачет по результатам тренинга. Цель зачета состоит в подтверждении усвоения знаний и навыков, полученных в ходе тренинга. Наименование и содержание активных и интерактивных технологий по формам обучения, а также цель и сроки их проведения изложены в таблице №3 настоящего раздела УМК Все практические занятия предусматривают вводные установки преподавателя по теме (или нескольким темам) занятия в течение до 10 минут с целью определения и разъяснения основных задач практического занятия, однозначности интерпретации содержания эконометрических уравнений и моделей применительно к теме практического занятия. Раздел 3. Оценка уровня освоения компетенций. Текущий и промежуточный контроль знаний по дисциплине. Фонды оценочных средств 3.1. Оценочные средства и сроки их реализации Основной задачей оценочных средств является контроль и управление процессом приобретения студентами необходимых знаний, умений и навыков, определенных стандартом. Оценочные средства для контроля знаний, умений и навыков, формируемых дисциплиной «Эконометрика», оцениваемые компоненты компетенций и сроки проведения оценочных процедур отражены в таблице 4. Текущий контроль по дисциплине включает в себя оценку знаний на практических и семинарских занятиях и оценку самостоятельной работы студентов. Промежуточный контроль проводится в форме экзамена.(зачёта) Таблица 4. Технология оценки уровня освоения компетенций по формам обучения Оцениваемые компоненты компетенций Компетенция ПК-31 Менеджмент Знать: Количественные и качественные методы анализа Уметь: Контрольная работа О- на ПЗ 4,6,9. ОЗ-на ПЗ №2,7 З- на ПЗ №2 (см.раздел №.3.2.2 УМК) Оценка самостоятельной работы студентов (На всех ПЗ для всех форм обучения) (см. раздел №3.2.3 УМК) Тест по темам №1-10 О-на ПЗ №7 ОЗ-на ПЗ №5 З-на ПЗ №3 (см.раздел 3.2.4 УМК) Экзамен (зачёт)по дисциплине для всех форм обучения (согласно расписанию) (см.раздел 3.2.5 УМК) + 14 Анализировать обоснованность УР с использованием количественных и качественных методов Владеть: Приёмами выбора наилучшего УР + + Компетенция ПК-32Менеджмент Знать: Основные методы построения экономико-математических моделей организационных систем + Уметь: Находить решения в условиях ограниченных ресурсов Владеть Методами оценки адаптированных информационных систем (моделей) для решения конкретных управленческих задач + + Компетенция ПК-42 Менеджмент Знать: Методы учёта рисков, их качественные и количественные оценки Уметь: + Рассчитывать влияние рыночных рисков на различных рынках (товарных, фондовых, валютных) на деятельность организации + Владеть: Методами расчета дисперсии как меры количественной оценки финансовых рисков + Компетенция ПК-45 Менеджмент Знать: Методы прогнозирования на основе стратегического маркетинга + Уметь: Использовать все инструменты для разработки текущих и прогнозных планов организации Владеть: Методами скользящих средних + + 15 Компетенция ПК-1 Экономика Знать: 1. Современные эконометрические методы для сбора, передачи и обработки информации. + 2. Основы построения , расчета и анализа экономикоматематическиих моделей на микро-и макроуровне (из ФГОС) + 3. Актуальные эконометрические задачи в социально-экономическом секторе экономики Уметь: 1. Применять эконометрические модели для поиска информации, сбора, анализа информации для решения экономических и социально-экономических задач + 2. Анализировать экономикоматематическиие модели на микро-и макроуровне об экономических и социальноэкономических процессах и явлениях (из ФГОС) Владеть: 1. Современными информационными технологиями для сбора, обработки и анализа экономических и социальных показателей 2. Навыками построения экономико-математическииих моделей , используемых в на микро-и макроуровне + + + 3. Методами оценки параметров регрессионных уравнений множественного корреляционного анализа Компетенция ПК-4 Экономика Знать: 1. Методы построения эконометрических моделей объектов, явлений и процессов (из ФГОС) 2. Технологию анализа и содержательного интерпретирования полученных результатов 3. Методы корреляционнорегрессионные и методы прогнозирования, используя регрессионные модели и тренды Уметь: 1. Строить на основе описания ситуаций стандартные + + + + + 16 теоретические и эконометрические модели (из ФГОС) 2. Содержательно интерпретировать полученные результаты (из ФГОС) 3. Прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне (из ФГОС) 4. Правильно формулировать на математическом языке постановку задач для дальнейшего построения регрессионных моделей Владеть: 1. Современной методикой построения эконометрических моделей (из ФГОС) 2. Методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей (из ФГОС) 2. Методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей (из ФГОС) + + + + Примечания к табл. 4: 1. Знаком «+» обозначен соответствующий компонент компетенции, оцениваемый указанным в таблице оценочным средством . Уровень освоения студентами компонентов компетенций оценивается отметкой в журнале Учета занятий студентов «зачтено» или «не зачтено». 2. Текущий контроль знаний, умений и навыков студентов по дисциплине , предусмотренный планом семинарских и практических занятий, осуществляется на всех аудиторных семинарских и практических занятиях , независимо от проведения оценочных процедур. 3.2. Описание образовательных и оценочных технологий и методические рекомендации преподавателям по их реализации 3.2.1.Оценка знаний, умений и навыков студентов на семинарских и практических занятиях. Текущий контроль представляет собой регулярно осуществляемую проверку усвоения учебного материала. Данная оценка предполагает систематичность, непосредственно коррелирующаяся с требованием постоянного и непрерывного мониторинга качества обучения, а также необходимость балльной оценки успеваемости студента. Семинарские и практические занятия , как правило, должны проводиться в активном и интерактивном режиме. Оценка знаний, умений и навыков осуществляется на всех семинарских и практических занятиях по всем формам обучения в соответствии с целями и задачами занятия. Контроль может проводиться в начале, в ходе отработки основной части и в заключительной части занятия. 17 Контроль, проводимый в начале занятия, имеет целью проверку качества самостоятельной работы студентов по соответствующей теме практического занятия, а также усвоения основных положений ранее пройденного учебного материала, необходимых для усвоения вопросов данного занятия. Контроль, проводимый в ходе основной части занятия, должен обеспечить проверку не только хода и качества усвоения учебного материала, но и развитие у студентов творческого мышления. Контроль, проводимый в заключительной части занятия, осуществляется в случаях, когда оценку качества усвоения материала можно дать после его полного изложения. Планы семинарских и практических занятий предусматривают перечни вопросов к обсуждению , подготовку докладов и сообщений студентов по темам занятий, решение практических задач и тренинги. Текущий контроль знаний, умений и навыков осуществляется преподавателем по пятибалльной шкале с выставлением оценки в журнале учета занятий. 3.2.2. Оценка выполнения студентами письменных (контрольных) работ. Контрольная работа проводится после изучения каждой части программы (три контрольных работы по дисциплине для студентов очной и очно-заочной форм обучения, и одна контрольная работа по всем трем частям дисциплины для студентов заочной формы обучения). Контрольная работа является индивидуальной для каждого студента, состоит из двух вопросов по приведенной ниже примерной тематике, которая может быть дополнена преподавателем. Контрольная работа проводится на практическом занятии в течение 20 минут с выставлением оценки в журнале «зачтено» или «не зачтено». 18 Примерная тематика письменных (контрольных) работ по эконометрике №1 19 . Найти коэффициент корреляции между величинами Х и У 20 21 Примерная тематика письменных (контрольных) работ №2 Найти выборочное уравнение линейной регрессии Х на У на основании корреляционной таблицы. 22 23 Примерная тематика письменных (контрольных) работ№3 Для проверки влияния внутрицехового оформления на качество продукции Рассмотрены три участка по производству однотипной продукции и проведена выборочная проверка процента брака за пять месяцев. Результаты помещены в таблицу. Методом дисперсионного анализа при уровне значимости α = 0.05 Проверить нулевую гипотезу о существовании влияния оформления участка на качество продукции 24 25 26 Упражнение №4. Найти: коэффициент корреляции, уравнение регрессии, коэффициент эластичности по следующим данным. Задание №1. По данным обследования семейных бюджетов исследуется зависимость потребления мяса от уровня дохода: № п/п Среднегодово й доход, тыс. руб Годовое потребление мяса на человека, кг 1 31.2 2 40.8 3 52.3 4 36.3 5 60.5 6 47.6 7 68.1 8 25.5 9 34.7 10 53.2 25.3 34.7 37.8 30.1 40.2 35.0 40.5 15.6 27.9 36.6 27 Задание №2. По приведенным данным изучается зависимость издержек обращения от товарооборота: № п/п Товарооборот, тыс. руб Издержки обращения, тыс. руб. 1 380 2 420 3 450 4 460 5 500 6 530 7 580 8 600 29 31 32 32 34 33 35 36 9 62 0 37 10 640 38 Задание №3. Имеются данные о потреблении электроэнергии городскими семьями: № п/п Число членов семьи, чел. Годовое потребление эл. энергии, тыс. кВт/ч 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 2 2 3 3 4 5 5 6 0.3 0.7 0.8 1.0 2.1 1.7 2.4 2.6 2.5 2.8 Задание №4. По приведенным данным изучается зависимость издержек обращения от товарооборота: № п/п Товарооборот, тыс. руб Издержки обращения, тыс. руб. 1 440 2 455 3 470 4 505 5 540 6 590 7 605 8 635 9 670 10 720 28 29 29 30.5 31 33.5 33.5 34.5 36 39 Задание №5. По приведенным данным изучается зависимость издержек обращения от товарооборота: № п/п Товарооборот, тыс. руб Издержки обращения, тыс. руб. 1 430 2 510 3 530 4 540 5 570 6 590 7 620 8 640 9 650 10 660 30 25 31 28 29 32 36 36 37 38 Задание №6. Имеются данные о потреблении электроэнергии городскими семьями: № п/п Число членов семьи, чел. Годовое потребление эл. энергии, тыс. кВт/ч 1 1 2 2 3 2 4 3 5 3 6 3 7 4 8 4 9 5 10 6 0.4 1.2 1.1 1.4 1.6 2.1 2.5 2.2 2.3 2.5 Задание №7. Имеются данные по фермерским хозяйствам области: № п/п Урожайность зерновых, ц/га У Внесено удобрений на 1 га посева, кг Х 1 17 2 13 3 19 4 22 5 26 6 21 7 23 8 16 9 24 10 15 3.9 2.4 5.1 5.9 7.3 5.7 6.9 3.4 7.0 3.0 28 Задание №8. Имеются данные о совокупном доходе и расходах на продукты питания: № п/п Совокупный доход, тыс. руб Расходы на продукты питания, т.р. 1 2.7 2 3.9 3 4.5 4 5.3 5 6.5 6 7.4 7 8.1 8 8.9 9 9.7 10 10.8 11 11.7 2.1 2.5 3.0 3.3 3.7 3.5 3.8 3.9 4.3 4.4 4.6 Задание №9. По приведенным данным изучается зависимость издержек обращения от товарооборота: № п/п Товарооборот, тыс. руб Издержки обращения, тыс. руб. 1 340 2 370 3 420 4 465 5 520 6 560 7 580 8 610 9 630 10 650 25 27 24 26 29 31 31 33 34 35 Задание №10. Имеются данные о совокупном доходе и расходах на продукты питания: № п/п Совокупный доход, тыс. руб Расходы на продукты питания, т.р. 1 2.0 2 3.3 3 4.2 4 4.9 5 5.5 6 6.2 7 7.5 8 8.2 9 9.2 10 10.5 11 11.5 1.6 2.0 2.7 2.4 3.2 3.0 4.0 4.2 4.1 4.5 4.8 Задание № 11. Имеются данные о совокупном доходе и расходах на продукты питания: № п/п Совокупный доход, тыс. руб Расходы на продукты питания, т.р. 1 5.0 2 8.1 3 3.6 4 7.2 5 6.3 6 10.0 7 2.5 8 4.7 9 11.2 10 9.8 11 4.3 3.7 4.1 2.4 3.9 3.5 4.2 2.0 3.1 4.8 4.0 3.3 Задание № 12. Требуется определить, как изменяется количество продаваемого товара в розницу в зависимости от цены: № п/п Количество, Шт./ день Цена за единицу, руб. 1 50 2 46 3 38 52 4 5 43 6 47 7 36 8 57 9 51 10 31 11 42 12 29 30 32 34 29 31 30 33 25 30 35 32 37 Задание № 13. Имеются данные о потреблении электроэнергии городскими семьями: № п/п Число членов семьи, чел. Годовое потребление эл. энергии, тыс. кВт/ч 1 1 2 1 3 1 4 2 5 3 6 3 7 4 8 4 9 4 10 5 0.2 0.3 0.9 1.1 1.8 1.9 2.2 2.6 2.9 3.1 29 Задание № 14. По данным обследования семейных бюджетов исследуется зависимость потребления мяса от уровня дохода: № п/п Среднегодовой доход, тыс. руб Годовое потребление мяса на человека, кг 1 24.1 2 30.5 3 35.6 4 39.6 5 44.2 6 49.7 7 53.8 8 59.9 9 67.4 10 69.5 13.8 22.4 27.1 29.0 33.1 35.4 36.0 38.2 40.1 40.3 Задание №15. Исследование о зависимости сбережений и полученных годовых доходах дало следующие результаты: № п/п 1 2 3 Годовой доход, тыс. руб 30.2 35.8 42.4 Сбережения, тыс. руб. 0.6 1.3 1.9 4 5 6 7 8 48.1 51.9 56.7 66.5 74.2 2.4 3.3 3.6 4.1 4.7 3.2.3. Оценка самостоятельной работы студентов (СРС). Самостоятельная работа студентов предусмотрена программой для всех форм обучения и организуется в соответствии с разделом 6 УМК. Контроль выполнения заданий на СРС осуществляется преподавателем на каждом семинарском и практическом занятии (кроме студентов заочной формы обучения, для которых контроль СРС организуется перед зачетно- экзаменационной сессией . Итоговая оценка СРС по пятибалльной системе выставляется в журнале учебных занятий и учитывается при аттестации студентов по дисциплине в период зачетно - экзаменационной сессии. 3.2.4. Тестирование по результатам изучения тем №№1-10и тем №№4-9 дисциплины Данное тестирование ставит целью оценить уровень освоения студентами изученных тем ,а также знаний и умений , предусмотренных компетенциями, и проводится раздельно (т.е два тестирования) по темам №№1-10 дисциплины и темам №№ 4-9 Тестирование проводится для студентов всех форм обучения в письменной форме на бумажных носителях в течении 20 минут . В качестве оценочных фондов для тестирования используются тесты, приведенные в разделе «Практикум» настоящего УМК. Преподаватель вправе дополнить перечень указанных тестов. Каждый студент получает бланк с тестовыми материалами (8-10 тестовых заданий ) и письменно готовит ответы на поставленные задания (путем подчеркивания выбранного ответа). По истечении 20 минут преподаватель анализирует и оценивает выполненные студентами задания. По результатам тестирования преподавателем в журнале учета занятий каждому студенту выставляется оценка «зачтено» или «незачтено». 3.2.5. Экзамен Экзамен служит для оценки работы студента в течение всего срока обучения и призван выявить уровень, прочность и систематичность полученных им теоретических и практических знаний, приобретения навыков самостоятельной работы, развития творческого мышления, умение синтезировать полученные знания и применять их в 30 решении практических задач. По итогам экзамена выставляется оценка по шкале: «отлично», «хорошо»,«удовлетворительно», «неудовлетворительно». Экзаменационные билеты включают в себя два вопроса и практическую задачу или тест.. Перечень вопросов к экзамену изложен ниже, а варианты экзаменационных задач – в разделе «Практикум» УМК . Критерии оценки знаний Оценка определяется следующими четырьмя составляющими: - результатами ответа на 1-й вопрос; - результатами ответа на 2-й вопрос; - решением задачи; - результатами ответов на дополнительные вопросы. При этом учитывается текущая успеваемость, посещаемость занятий и выполнение заданий на самостоятельную работу. Результаты экзамена оцениваются: «отлично» - при наличии у студента глубоких, исчерпывающих знаний, грамотном и логически стройном построении ответа по следующим направлениям дисциплины: - освоение теоритических положений по эконометрике; - глубокое знание методологических положений по эконометрике; - применение полученных знаний для решения практических задач, - «хорошо» - при наличии твердых и достаточно полных знаний, логически стройном построении ответа при незначительных ошибках по направлениям, перечисленным при оценке «отлично». «удовлетворительно» - при наличии твердых знаний, изложении ответа с ошибками, уверенно исправленными после наводящих вопросов по изложенным выше вопросам. «неудовлетворительно» - при наличии грубых ошибок в ответе, непонимании сущности излагаемого вопроса, неуверенности и неточности ответов после наводящих вопросов по вопросам изучаемой дисциплины.: Оценка выставляется в экзаменационной ведомости 3.3 Перечень вопросов к экзамену 1. Спецификация эконометрической модели. 2. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. 3. Фиктивные переменные. 4. Проверка статистических гипотез. 5. Линейное уравнение множественной регрессии. 6. Предпосылки МНК, методы их проверки. 7. Модель линейной регрессии. 8. Оценивание параметров регрессии. Метод наименьших квадратов. 9. Система нормальных уравнений МНК и ее решение. 10. Свойства оценок параметров, полученных методом наименьших квадратов. Условия Гаусса - Маркова. 11. Коэффициент детерминации и его свойства. 12. Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез об их значимости. 13. Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Доверительные и интервалы прогноза. 14. Ковариационная матрица оценок коэффициентов регрессии. 15. Проверка значимости коэффициентов и адекватности регрессии для множественной линейной регрессионной модели. 16. Коэффициент множественной детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации. 17. Проблемы спецификации регрессионной модели. Пошаговая регрессия. 31 18. Метод наименьших квадратов. 19. Линеаризация регрессионных моделей путем логарифмических преобразований. 20. Модели с постоянной эластичностью. 21. Модель с постоянными темпами роста (полулогарифмическая модель). 22. Полиномиальная регрессия. 23. Гетероскедастичность. Последствия гетероскедастичности для оценок параметров регрессии методом наименьших квадратов и проверки статистических гипотез. 24. Признаки гетероскедастичности и ее диагностирование. 25. Оценивание коэффициентов множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности. 26. Автокорреляция. Причины автокорреляции. 27. Влияние автокорреляции на свойства оценок МНК. 28. Способы противодействия автокорреляции. 29. Оценка качества эконометрической модели. 30. Проверка статистической значимости эконометрической модели. 31. Нелинейные зависимости в экономике. 32. Виды нелинейных уравнений регрессии. 33. Линеаризация нелинейных моделей регрессии. 34. Понятие об одновременных уравнениях. Структурная и приведенная форма модели. 35. Проблема идентификации. Неидентифицируемость и сверхидентифицированность. 36. Оценивание системы одновременных уравнений. Косвенный и двухшаговый и трехшаговый МНК. 37. Системы эконометрических уравнений с лаговыми переменными. 38. Структура временного ряда. 39. Аддитивная и мультипликативная модель временных рядов. 40. Метод стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. 41. Обобщённый метод наименьших квадратов. 42. Коэффициент корреляции и формулы его расчёта. 3.4. Порядок ликвидации задолженности 3.4.1. Студенты, которые не могли сдать зачеты или экзамены в установленные сроки, не представившие в установленный срок курсовые работы или не защитившие их по неуважительной причине, считаются имеющими академическую задолженность.Порядок ликвидации такой задолженности устанавливается институтом. 3.4.2. Студенты, которые не получили «зачет» при оценке контрольной работы, самостоятельной работы и тестировании , считаются имеющими задолженность по этим оценочным средствам . Порядок и сроки ликвидации такой задолженности устанавливаются преподавателем Раздел 4. Организация входного контроля знаний, умений и навыков студентов 4.1. Технология входного контроля Для успешного овладения новой дисциплиной перед началом ее изучения может проводиться входной контроль знаний, умений и навыков , приобретённых на предшествующем этапе обучения . Решение о проведении входного контроля принимает зав.кафедрой. Методику, технологию и состав оценочных средств определяет преподаватель по согласованию с зав.кафедрой. Результаты оценки входного контроля используются для корректировки методики преподавания дисциплины и для уточнения содержания аудиторной и 32 самостоятельной работы студентов по дисциплине и её форм контроля (в рамках требований настоящего УМК). Входной контроль проводит преподаватель со всеми студентами перед изучением дисциплины на первом лекционном занятии (в течении одного академического часа по всем формам обучения) в форме контрольной работы (на бумажных носителях) в течение 15 минут. Контрольная работа , подготовленная преподавателем для каждого студента, состоит из двух частей: первая часть- два-три кратких учебных задания, вторая часть- три-четыре теста. Фонды оценочных средств для формирования контрольных работ приведены в разделе 2.2 настоящего УМК. Для проведения входного контроля используются Листы входного контроля, которые содержат поля для ответов ( пример формы Листа входного контроля приведен в таблице №5 данного раздела). Каждый студент получает индивидуальный Лист входного контроля и письменно готовит ответы на поставленные задания . По истечении 15 минут заполненные студентами листы передаются на проверку преподавателю, который в течении 10 минут оценивает выполнение контрольной работы. После чего с участием студентов в интерактивном режиме обсуждаются варианты решений и допущенные ошибки в течении оставшегося лекционного времени. По результатам входного контроля преподавателем в журнале учета занятий делается соответствующая запись и выставляется каждому студенту оценка по пятибалльной шкале. Таблица №5 Лист входного контроля Ф.И.О студента______________________________________________________________ Группа________________________________________________________________ Учебная дисциплина – «Эконометрика» Дата проведения контроля « « _______________20____ г. Контрольное задание 1.Найти коэффициент корреляции между величинами Х и У и привести формулу. Краткое содержание ответа 2.Найти выборочное уравнение линейной регрессии Х на У на основании корреляционной таблицы 3.Проверить значимость уравнения регрессии Тестовые задания (необходимо подчеркнуть правильные ответы) Тест 1. Если коэффициент корреляции равен (-0,7),выберите правильный ответ: а. связь прямая ,корреляционная, достаточно тесная; б. связь обратная, корреляционная, тесная; в. связь прямая, функциональная, слабая; г. связь обратная, функциональная, слабая Тест 2. Коэффициент эластичности показывает: 33 а. на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на одну единицу своего измерения, б. на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на 1%, в. на сколько единиц своего измерения изменяется функция с изменением аргумента на 1%, г. на сколько единиц своего измерения изменяется функция с изменением аргумента на одну единицу своего измерения. Тест 3. Какие показатели по своей величине существуют в пределах от минус до плюс единицы? а. эмпирический коэффициент детерминации, б. линейный коэффициент корреляции, в. эмпирическое корреляционное отношение, г. теоретический коэффициент детерминации. Студент (подпись) 4.2. Примерные фонды оценочных средств для входного контроля Тесты 1.Отметьте правильную форму линейного уравнеия регрессии: а. ух = а0 +а1х; а1 б. ух = а0 +─ х в. ух = а0 +а1х + а2х2 а1 г. ух =а0 х 2.Связь между двумя признаками аналитически выражается гиперболой.Отметьте правильную форму: а1 а. ух =а0 + -----х б. ух =а0 +а1х в. ух = а0 +а1х +а2х2 а1 г. ух = а0 х 3.Связь между признаками аналитически выражается степенной функцией. Укажите правильную формулу: а1 а. ух = а0 + ---х б. ух = а0 +а1х в. ух = а0 +а1х +а2х2 а1 34 г. ух = а0 х 4.Связь между двумя признаками выражается аналитически параболой. Укажите правильную формулу: а1 а. ух = а0+ -----х б. ух = а0+а1х в. ух = а0 +а1х+а2х2 а1 г. ух = а0х 5. Если коэффициент корреляции равен (-0,7),выберите правильный ответ: а. связь прямая ,корреляционная, достаточно тесная; б. связь обратная, корреляционная, тесная; в. связь прямая, функциональная, слабая; г. связь обратная, функциональная, слабая. 6. Отрицательная величина эмпирического корреляционного отношения свидетельствует: а. об отсутствии взаимосвязи, б. о наличии отрицательной взаимосвязи, в. о наличии положительной взаимосвязи, г. о неверности предыдущих выводов. 7. Что является наиболее корректным при пояснении значения эмпирического коэффициента детерминации, равного 57,7% : а. результативный признак на 57,7% зависит от факторного признака, б. вариация результативного признака на 57,7% определяется вариацией факторного признака, в. доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака составляет 57,7%, г. вариация результативного признака на 42,3% зависит от прочих (кроме факторного) признаков. 8. Коэффициент эластичности показывает: а. на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на одну единицу своего измерения, б. на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на 1%, в. на сколько единиц своего измерения изменяется функция с изменением аргумента на 1%, г. на сколько единиц своего измерения изменяется функция с изменением аргумента на одну единицу своего измерения. 9. Расположите по степени важности следующие обстоятельства при выборе теоретической формы корреляционной взаимосвязи: а. объем изучаемой совокупности, б. предварительный теоретический анализ внутренних связей явлений, в. фактически сложившиеся закономерности в связном изменении явлений. 10. Какие из приведенных чисел могут быть значениями коэффициента корреляции? а. -2,3, 35 б. 1, в. 3,. г. -1 11.Дайте правильный ответ, по характеру различают связи: а. функциональные и корреляционные, б. функциональные, криволинейные и прямые, с. корреляционные и обратные, д. статистические и прямые. 12. Какие методы используются для выявления наличия, характера и направления связи в эконометрике? а. средних величин, б. сравнения параллельных рядов, в. метод аналитической группировки, г. относительных величин. 13. Какой метод используется для выявления формы воздействия одних факторов на другие? а. корреляционный анализ, б. регрессионный анализ, в. дисперсионный анализ, г. индексный анализ. 14. Какие показатели по своей величине существуют в пределах от минус до плюс единицы? а. эмпирический коэффициент детерминации, б. линейный коэффициент корреляции, в. эмпирическое корреляционное отношение, г. теоретический коэффициент детерминации. 15.Величина индекса корреляции, равная 1,37,свидетельствует: а. об отсутствии взаимосвязи между признаками, б. о слабой их взаимосвязи, в. о заметной или тесной взаимосвязи г. об ошибках в вычислениях Раздел 5. Тематические планы курса 5.1.Тематический план курса для студентов очной формы обучения направление подготовки Менеджмент № п/п 1 2 3 4 5 Раздел, темы Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Показатели качества регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными Количество часов Всего Аудиторных часов Всего Лекции Практ. 5 4 2 2* 1 8 4 2 2* 4 14 8 4 4* 6 12 14 8 8 4 4 4* 4* 4 6 Сам. работа 36 остатками. 6 Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). 7 Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). 8 Нелинейные модели и их линеаризация. 9 Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. 10 Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК. Экзамен Итого по курсу 12 8 4 4* 4 12 8 4 4 4 14 8 4 4 6 12 8 4 4 4 14 8 4 4* 6 27 144 72 36 36/24 45 5.1.1. Тематический план курса для студентов очной формы обучения направление подготовки Экономика № п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Раздел, темы Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). 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 и их линеаризация. Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их Количество часов Всего Аудиторных часов Всего Лекции Практ. 7 4 2 2* Сам. работа 3 7 4 2 2* 3 11 8 4 4* 3 11 8 4 4* 3 12 8 4 4* 4 12 8 4 4* 4 12 8 4 4 4 12 8 4 4 4 12 8 4 4 4 37 идентификация. 10 Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК. Экзамен Итого по курсу 12 8 4 4* 4 36 144 72 36 36/24 36 5.2. Тематический план курса для студентов очно-заочной формы обучения направление подготовки Менеджмент, Экономика № п Раздел, темы /п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). 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 и их линеаризация. Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК. Экзамен Итого Количество часов В Аудиторных часов всего В Лекции Практ. всего 10 2 2 Сам. работа 8 12 4 2 2* 8 12 4 2 2* 8 8 8 12 3 1 2 8 9 8 12 3 1 2 9 12 4 2 2* 8 12 4 2 2 8 10 4 2 2* 6 14 14/8 80 36 1 144 2 28 3 38 5.3.Тематический план курса для студентов заочной формы обучения направление подготовки Менеджмент, Экономика № п/п Раздел, темы Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе 2 Линейная модель множественной регрессии. 3 Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. 4 Показатели качества регрессии. 5 Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. 6 Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). 7 Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). 8 Нелинейные модели и их линеаризация. 9 Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. 10 Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК. Экзамен Итого по курсу 1 Всего 15 Аудиторных часов Всего Лекции 4 Практ. 2 2 12 12 14 2 14 2 14 2 2* 2 2 4 2 2 12 12 4 2 2* 12 9 144 12 14 12 12 12 12 14 16 Сам. работа 11 8 12 18 8 10/4 117 Раздел 6. Рабочая программа учебной дисциплины. Тема 1. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. Предмет эконометрики. Специфика эконометрики. Тема 2. Линейная модель множественной регрессии. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. 39 Тема 3. Метод наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов. Свойства оценок метода наименьших квадратов. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров. Тема 4. Показатели качества регрессии. Основные положения регрессионного анализа. Оценки параметров парной регрессионной модели. Классическая линейная регрессионная модель. Предпосылки МНК. Тема 5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Суть, последствия и обнаружение гетероскедастичности. Гетероскедастичности пространственной выборки. Устранение гетероскедастичными выборки. Автокорреляция остатков временного ряда. Суть и причины автокорреляции. Последствия, обнаружение и устранение автокорреляции. Тема 6. Обобщенный метод наименьших квадратов. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов. Тема 7. Регрессионные модели с переменной структурой. Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная. Тема 8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Нелинейная регрессия. Логарифмические модели. Полулогарифмические модели. Лог – линейная модель. Линейно – логарифмическая модель. Обратная модель. Степенная модель. Показательная модель. Преобразование случайного отклонения. Выбор формы модели. Тема 9. Характеристики временных рядов, их идентификация. Общие сведения о временных ярдах и задачах их анализа. Лаги в экономических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов. Преобразование Койка (метод геометрической прогрессии). Авторегрессионные модели. Оценка авторегрессионных моделей. Тема 10. Система линейных одновременных уравнений. Системы одновременных уравнений. Необходимость использования систем уравнений. Составляющие систем уравнений. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для систем однородных уравнений. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Проблема идентификации. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости. Оценка систем уравнений. Двух шаговый метод наименьших квадратов. Трех шаговый метод наименьших квадратов. 40 Раздел 7. Планы семинарских и практических занятий 7.1 Планы семинарских и практических занятий для студентов очной формы обучения План проведения практического занятия по теме №1. * Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. 2 часа Цель занятия: Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают основные положения регрессионного анализа, составление нормальных уравнений Задания для самостоятельной работы: построение линейной парной регрессионной модели. Практикум упр. 4 задание 2 Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №2. * Линейная модель множественной регрессии. 2 часа Цель занятия: Линейная модель множественной регрессии. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Тренинг по темам №1-2 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по линейным моделям множественной регрессии. с обсуждением результатов и нахождения параметров уравнений , выбранной студентами при решении индивидуальных задач. Методические материалы: разделы УМК №№ 1,2, Задания для самостоятельной работы: Классическое построение линейной множественной регрессионной модели. Практикум упр.4 задание4,5. Упражнения: 1На основании полученных измерений величин Х и У 3 5 7 10 9 Х У 14 9 10 12 9 6 5 Найти линейную регрессию У на Х и выборочный коэффициент корреляции. 2 На основании полученных измерений величин Х и У 20 Х 10 У 5 25 30 28 8 7 14 12 Найти линейную регрессию У на Х и выборочный коэффициент корреляции. 3 На основании полученных измерений величин Х и У 20 Х 10 У 4 25 30 28 8 7 14 12 Найти линейную регрессию У на Х и выборочный коэффициент корреляции.. Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 41 План проведения практического занятия по теме №3. * Метод наименьших квадратов. 4 час Цель занятия: Основные положения метода наименьших квадратов (МНК) Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают основные положения метода наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок метода наименьших квадратов. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров. Тренинг по теме №2 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по методу наименьших квадратов с обсуждением результатов и нахождения параметров уравнений , выбранной студентами при решении индивидуальных задач. Методические материалы: разделы УМК №№ 1,2,3. Задания для самостоятельной работы Составление системы нормальных уравнений для парной линейной регрессионной зависимости. Практикум упр.4 задание 3. Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №4.* Показатели качества регрессии. 4 час Цель занятия: Показатели качества регрессии Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Основные положения регрессионного анализа. Оценки параметров парной регрессионной модели. Классическая линейная регрессионная модель. Предпосылки МНК. тренинг по теме №3 – вариант 1 - интерактивное занятие в форме анализа конкретных ситуаций. Цель- овладение практическими навыками по определению показателей качества регрессии, применение полученных знаний при формирование у студентов аналитического образа мышления по оптимизации решений. Содержание занятия: письменное решение вариантов практических задач по определению показателей качества регрессии с последующим анализом и обсуждением результатов. тренинг по теме №3 вариант 2 (содержание): письменное решение вариантов индивидуальных практических задач по методу наименьших квадратов с анализом и обсуждением результатов. Методические материалы: разделы УМК №№1-4.. Задания для самостоятельной работы Классическое построение линейной регрессионной модели от двух факторов. Практикум упр.4 задание 4. Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №5. * Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. 4 час Цель занятия: Изучение методов оценивания параметров регрессионной модели в условиях нарушения основных предпосылок метода наименьших квадратов. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают явления гетероскедастичности, автокорреляции остатков, ошибок измерения переменных; знакомятся с методами выявления и противодействия гетероскедастичности и автокорреляции; осваивают обобщенный метод наименьших квадратов. 42 Тренинг по темам №4-5 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению методов оценивания параметров регрессионной модели в условиях нарушения основных предпосылок метода наименьших квадратов. с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-5. Задания для самостоятельной работы Осуществить проверку статистических гипотез регрессионной модели. Практикум упр.2 Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №6. *Обобщенный метод наименьших квадратов. 4 час Цель занятия: Обобщенный метод наименьших квадратов. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов. Тренинг по темам №5-6 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению обобщенного метода наименьших квадратов. с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-6 Задания для самостоятельной работы построение линейной регрессионной модели от трёх факторов. Практикум упр.4 задание 5. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №7. Регрессионные модели с переменной структурой. 4час Цель занятия: Регрессионные модели с переменной структурой. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная. Тренинг по темам №6-7 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению регрессионных моделей с переменной структурой с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-7 Задания для самостоятельной работы Определение и расчёты коэффициентов корреляции и корреляционного отношения Практикум упр.4 задание 6. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 4 час Цель занятия: Изучение модели нелинейной регрессии. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают нелинейные регрессионные модели, их свойства и способы преобразования к линейному виду. Тренинг по темам №7-8 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению моделей нелинейной регрессии 43 с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-8 Задания для самостоятельной работы: На примере производственной функции с постоянной эластичностью, например функции Кобба - Дугласа, осуществить линеаризацию модели, изучить ее свойства, оценить параметры регрессии и провести анализ результатов выполненной процедуры. Практикум упр.3. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме № 9. Характеристики временных рядов, их идентификация. 4 час Цель занятия: Характеристики временных рядов, их идентификация. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа. Лаги в экономических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов. Преобразование Койка (метод геометрической прогрессии). Авторегрессионные модели. Оценка авторегрессионных моделей. Тренинг по темам №8-9 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению : характеристик временных рядов, их идентификации с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-9 Задания для самостоятельной работы Построение временных рядов с чётным числом наблюдений и с нечётным числом наблюдений. Практикум упр.4 задание 7. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №10 *. Система линейных одновременных уравнений. 4час Цель занятия: Система линейных одновременных уравнений. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают системы одновременных уравнений, их структурную и приведенную формы, методы оценивания параметров регрессии. Тренинг по темам №9-10 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению систем линейных одновременных уравнений с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-10 Задания для самостоятельной работы: Построить точно идентифицированную систему из двух уравнений регрессии и оценить ее параметры косвенным методом наименьших квадратов. Практикум упр.4 задание 1 Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 44 7.2. Планы семинарских и практических занятий для студентов очно-заочной формы обучения План проведения практического занятия по теме №2. * Линейная модель множественной регрессии. 2 часа Цель занятия: Линейная модель множественной регрессии. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Тренинг по темам №1-2 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по линейным моделям множественной регрессии. с обсуждением результатов и нахождения параметров уравнений , выбранной студентами при решении индивидуальных задач. Методические материалы: разделы УМК №№ 1,2, Задания для самостоятельной работы: Классическое построение линейной множественной регрессионной модели. Практикум упр.4 задание4,5. Упражнения: 1На основании полученных измерений величин Х и У 3 5 7 10 9 Х У 14 9 10 12 9 6 5 Найти линейную регрессию У на Х и выборочный коэффициент корреляции. 2 На основании полученных измерений величин Х и У 20 Х 10 У 5 25 30 28 8 7 14 12 Найти линейную регрессию У на Х и выборочный коэффициент корреляции. 3 На основании полученных измерений величин Х и У 20 Х 10 У 4 25 30 28 8 7 14 12 Найти линейную регрессию У на Х и выборочный коэффициент корреляции.. Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №3. * Метод наименьших квадратов. 2 час Цель занятия: Основные положения метода наименьших квадратов (МНК) Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают основные положения метода наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок метода наименьших квадратов. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров. Тренинг по теме №2 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по методу наименьших квадратов с обсуждением результатов и нахождения параметров уравнений , выбранной студентами при решении индивидуальных задач. Методические материалы: разделы УМК №№ 1,2,3. 45 Задания для самостоятельной работы Составление системы нормальных уравнений для парной линейной регрессионной зависимости. Практикум упр.4 задание 3. Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. 2 час Цель занятия: Изучение методов оценивания параметров регрессионной модели в условиях нарушения основных предпосылок метода наименьших квадратов. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают явления гетероскедастичности, автокорреляции остатков, ошибок измерения переменных; знакомятся с методами выявления и противодействия гетероскедастичности и автокорреляции; осваивают обобщенный метод наименьших квадратов. Тренинг по темам №4-5 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению методов оценивания параметров регрессионной модели в условиях нарушения основных предпосылок метода наименьших квадратов. с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-5. Задания для самостоятельной работы Осуществить проверку статистических гипотез регрессионной модели. Практикум упр.2 Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №7. Регрессионные модели с переменной структурой. 2час Цель занятия: Регрессионные модели с переменной структурой. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная. Тренинг по темам №6-7 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению регрессионных моделей с переменной структурой с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-7 Задания для самостоятельной работы Определение и расчёты коэффициентов корреляции и корреляционного отношения Практикум упр.4 задание 6. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №8. *Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 2 час Цель занятия: Изучение модели нелинейной регрессии. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. 46 Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают нелинейные регрессионные модели, их свойства и способы преобразования к линейному виду. Тренинг по темам №7-8 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению моделей нелинейной регрессии с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-8 Задания для самостоятельной работы: На примере производственной функции с постоянной эластичностью, например функции Кобба - Дугласа, осуществить линеаризацию модели, изучить ее свойства, оценить параметры регрессии и провести анализ результатов выполненной процедуры. Практикум упр.3. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме № 9. Характеристики временных рядов, их идентификация. 2 час Цель занятия: Характеристики временных рядов, их идентификация. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа. Лаги в экономических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов. Преобразование Койка (метод геометрической прогрессии). Авторегрессионные модели. Оценка авторегрессионных моделей. Тренинг по темам №8-9 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению : характеристик временных рядов, их идентификации с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-9 Задания для самостоятельной работы Построение временных рядов с чётным числом наблюдений и с нечётным числом наблюдений. Практикум упр.4 задание 7. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №10 *. Система линейных одновременных уравнений. 2час Цель занятия: Система линейных одновременных уравнений. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают системы одновременных уравнений, их структурную и приведенную формы, методы оценивания параметров регрессии. Тренинг по темам №9-10 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению систем линейных одновременных уравнений с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-10 Задания для самостоятельной работы: Построить точно идентифицированную систему из двух уравнений регрессии и оценить ее параметры косвенным методом наименьших квадратов. Практикум упр.4 задание 1 Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 47 7.3 Планы семинарских и практических занятий для студентов заочной формы обучения План проведения практического занятия по теме №1. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. 2 часа Цель занятия: Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают основные положения регрессионного анализа, составление нормальных уравнений Задания для самостоятельной работы:построение линейной парной регрессионной модели. Практикум упр. 4 задание 2 Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 Найти линейную регрессию У на Х и выборочный коэффициент корреляции. План проведения практического занятия по теме №2. * Метод наименьших квадратов. 2 час Цель занятия: Основные положения метода наименьших квадратов (МНК) Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают основные положения метода наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок метода наименьших квадратов. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров. Тренинг по теме №2 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по методу наименьших квадратов с обсуждением результатов и нахождения параметров уравнений , выбранной студентами при решении индивидуальных задач. Методические материалы: разделы УМК №№ 1,2,3. Задания для самостоятельной работы Составление системы нормальных уравнений для парной линейной регрессионной зависимости. Практикум упр.4 задание 3. Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме №5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. 2 час Цель занятия: Изучение методов оценивания параметров регрессионной модели в условиях нарушения основных предпосылок метода наименьших квадратов. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Студенты изучают явления гетероскедастичности, автокорреляции остатков, ошибок измерения переменных; знакомятся с методами выявления и противодействия гетероскедастичности и автокорреляции; осваивают обобщенный метод наименьших квадратов. Тренинг по темам №4-5 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению методов оценивания параметров регрессионной модели в условиях нарушения основных предпосылок метода наименьших квадратов. с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-5. Задания для самостоятельной работы Осуществить проверку статистических гипотез регрессионной модели. Практикум упр.2 Основная литература 1,2,3 Дополнительная 5,6 48 План проведения практического занятия по теме №7. Регрессионные модели с переменной структурой. 2 час Цель занятия: Регрессионные модели с переменной структурой. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная. Тренинг по темам №6-7 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению регрессионных моделей с переменной структурой с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-7 Задания для самостоятельной работы Определение и расчёты коэффициентов корреляции и корреляционного отношения Практикум упр.4 задание 6. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 План проведения практического занятия по теме № 9*. Характеристики временных рядов, их идентификация. 2 час Цель занятия: Характеристики временных рядов, их идентификация. Форма проведения занятия: Групповое занятие в аудитории. Содержание занятия, вопросы для обсуждения: Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа. Лаги в экономических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Метод последовательного увеличения количества лагов. Преобразование Койка (метод геометрической прогрессии). Авторегрессионные модели. Оценка авторегрессионных моделей. Тренинг по темам №8-9 (содержание): письменное решение нескольких вариантов практических задач по: изучению : характеристик временных рядов, их идентификации с обсуждением результатов и вариантов решений Методические материалы: разделы УМК №№1-9 Задания для самостоятельной работы Построение временных рядов с чётным числом наблюдений и с нечётным числом наблюдений. Практикум упр.4 задание 7. Основная литература 1,2,3,4 Дополнительная 5,6 49 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Всего 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 36 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Подготовка докладов, сообщений 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Изучение рекомендуемой литературы Анализ позиций по проблемам учебного материала Выполнение письменной работы 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 Выполнение тестовых заданий 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Решение практических задач 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 45 Конспектирован ие учебной и другой литературы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Всего Время на СРС (по тематическому плану) Номера тем (по тематическому плану) Подготовка докладов, сообщений Изучение рекомендуемой литературы Анализ позиций по проблемам учебного материала Выполнение письменной работы Выполнение тестовых заданий Решение практических задач Конспектирован ие учебной и другой литературы Время на СРС (по тематическому плану) Номера тем (по тематическому плану) Раздел 8.Организация самостоятельной работы студентов (CРC) 8.1. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу 8.1.1. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу очная форма обучения направление подготовки Менеджмент в том числе: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8.1.2. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу очная форма обучения направление подготовки Экономика в том числе: 1 1 1 1 1 1 50 8.1.3. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу очно-заочная форма обучения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Всего 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 80 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Подготовка докладов, сообщений Изучение рекомендуемой литературы Анализ позиций по проблемам учебного материала Выполнение письменной работы Выполнение тестовых заданий Решение практических задач Конспектирован ие учебной и другой литературы Время на СРС (по тематическому плану) Номера тем (по тематическому плану) в том числе: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 8.1.4. Таблица распределения времени, выделенного на самостоятельную работу заочная форма обучения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Всего 11 11 11 12 12 12 12 12 12 12 117 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Подготовка докладов, сообщений Изучение рекомендуемой литературы Анализ позиций по проблемам учебного материала Выполнение письменной работы Выполнение тестовых заданий Решение практических задач Конспектирован ие учебной и другой литературы Время на СРС (по тематическому плану) Номера тем (по тематическому плану) в том числе: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Примечание: в указанных заданиях на самостоятельную работу студентов срок выполнения указан для студентов очной и очно-заочной форм обучения. Для студентов заочной формы обучения сроком выполнения задания является предстоящая экзаменационная сессия. 8.2.Задания на самостоятельную работу Задания на самостоятельную работу студентов по теме №1. Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе. Цель задания: основные понятия эконометрики, задачи, решаемые с помощью эконометрики Приобретение опыта решения практических задач. Содержание: конспектирование, выполнение тестовых заданий. Подготовка письменного 51 решения задач и изучение дополнительной учебной литератур Срок выполнения: к следующему практическому занятию. Ориентировочный объем конспекта - не менее пяти страниц. практикум задание: №11 Отчетность: решённые задачи и ответы на тесты. Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3. Задания на самостоятельную работу студентов по теме №2. Линейная модель множественной регрессии. Цель задания: Изучить: линейную модель множественной регрессии. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. содержание: конспектирование, решение задач-построение модели парной линейной регрессии, изучение рекомендуемой литературы, выполнение тестовых заданий. Срок выполнения: к следующему занятию. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание 12 Отчетность: подготовленный конспект и анализ построенной модели Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3. Задания на самостоятельную работу студентов по теме №3. Метод наименьших квадратов. Цель задания: Изучить: Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. содержание: конспектирование, решение задач - построение модели с помощью МНК. Анализ свойств оценок МНК, выполнение тестовых заданий. Срок выполнения: к следующему занятию. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание13 Отчетность: подготовленный конспект и анализ построенной модели Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3. Задания на самостоятельную работу студентов по теме №4. Показатели качества регрессии. Цель задания: Изучить: Показатели качества регрессии, выполнение тестовых заданий. Срок выполнения: к следующему занятию. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание14 Отчетность: подготовленный конспект и анализ показателей качества регрессии. Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3., 52 Задания на самостоятельную работу студентов по теме №5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Цель задания: Изучить: Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Суть последствия и обнаружение гетероскедастичности. Гетероскедастичность пространственной выборки. Устранение гетероскедастичной выборки. Автокорреляция остатков временного ряда. Суть и причины автокорреляции. Последствия, обнаружение и устранение автокорреляции, решение задач и анализ причин автокорреляционных зависимостей. Выполнение тестовых заданий. Срок выполнения: к следующему занятию. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание15 Отчетность: подготовленный конспект и анализ показателей автокорреляции. Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3., дополнительные 1 Задания на самостоятельную работу студентов по теме №6. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Цель задания: Изучить: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Выполнение тестовых заданий. Срок выполнения: к следующему занятию. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание16 Отчетность: подготовленный конспект и анализ показателей (ОМНК). Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3.,4, дополнительные 1,2. Задания на самостоятельную работу студентов по теме №7. Регрессионные модели с переменной структурой. Цель задания: Изучить: Регрессионные модели с переменной структурой. Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная. Причины введения фиктивных переменных. Выполнение тестовых заданий. Решение задач. Срок выполнения: к следующему занятию. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание17 Отчетность: подготовленный конспект и анализ регрессионных моделей с переменной структурой. Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3.,4, дополнительные 1,2, Задания на самостоятельную работу студентов по теме №8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Цель задания: Изучить: Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 53 Нелинейная регрессия. Логарифмические модели. Полулагорифмические модели. Лог – линейная модель. Линейно – логарифмическая модель. Обратная модель. Степенная модель. Показательная модель. Преобразование случайного отклонения. Выбор формы модели. Построение подобных моделей и их анализ. Срок выполнения: к следующему занятию. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание18 Отчетность: подготовленный конспект и анализ нелинейных регрессионных моделей. Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3.,4, дополнительные 1,2, Задания на самостоятельную работу студентов по теме №9. Характеристика временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. Цель задания: Изучить: Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. Построение моделей с помощью метода Брауна. Срок выполнения: к следующему занятию построить модель временных рядов.. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание19 Отчетность: подготовленный конспект и анализ построения моделей методом Брауна. Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3., дополнительные 1,2, Задания на самостоятельную работу студентов по теме №10. Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК. Цель задания: Изучить: Систему линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК. Срок выполнения: к следующему занятию построить систему линейных одновременных уравнений. Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц. Практикум: задание20 Отчетность: подготовленный конспект и анализ построения моделей методом Брауна. Метод оценки: пятибалльная. Источники: обязательные: 1,2,3.,4, дополнительные 1,2, Самостоятельная работа имеет целью: - закрепление и углубление знаний и навыков, полученных на всех учебных занятий; - подготовку к предстоящим занятиям и экзамену; - Выполнение контрольных работ; - формирование культуры умственного труда, самостоятельности и инициативы в поиске и приобретении знаний; - развитие навыков самостоятельной работы с научной и учебной литературой. Самостоятельная работа студента слагается из следующих уровней: 54 - продуктивная самостоятельная работа, предполагает самостоятельную работу и конспектирование учебной литературы, пересказ, запоминание и повторение учебного материала; - познавательно-поисковая работа, предполагает к практическим занятиям, подбор литературы по учебным вопросам, написание контрольных работ. Для получения и закрепления практических навыков по решению задач, рекомендуется выбирать любые задачи из заданий. 8.3 Оценка СРС преподавателем Итоговая оценка СРС выставляется в журнал учебных занятий и учитывается при аттестации студентов в период зачетно - экзаменационной сессии (сокращение числа экзаменационных вопросов при оценке СРС не ниже «хорошо», предоставление права студенту выбора экзаменационных вопросов из предложенных преподавателем, выставление оценки «зачет» по результатам СРС). Раздел 9. Практикум Тесты A1. вДано уравнение регрессии . Определите спецификацию модели. 1) полиномиальное уравнение множественной регрессии 2) линейное уравнение множественной регрессии 3) полиномиальное уравнение парной регрессии 4) линейное уравнение простой регрессии A2. Эконометрическая модель – это… 1) графическое представление экспериментальных данных 2) совокупность числовых характеристик, характеризующих экономический объект 3) линейная функциональная зависимость между экономическими показателями 4) экономическая модель, представленная в математической форме A3. мЭтап параметризации модели включает в себя… 1) оценку параметров модели 2) проверку качества параметров модели 3) проверку качества уравнения в целом 4) прогноз экономических показателей A4. Математическая форма записи уравнения зависимости переменной у от одного или нескольких факторов х называется ______ эконометрической модели. 1) аппробацией 2) спецификацией 3) адаптацией 4) измерением A5. Отбрасывание значимой переменной в уравнении множественной регрессии является ошибкой ... 1) идентификации 2) верификации 3) спецификации 4) параметризации A6. мАналитическая запись эконометрической модели в виде регрессионного уравнения имеет общий вид ... 1) 55 2) 3) 4) A7. мОтправной точкой эконометрического исследования является… 1) определение спецификации модели 2) совершенствование модели 3) проверка качества модели 4) оценка погрешности модели A8. мПри выборе спецификации модели парная регрессия используется в случае, если среди множества факторов, влияющих на результат … 1) можно выделить доминирующий фактор 2) нельзя выделить доминирующий фактор 3) можно выделить несколько факторов 4) можно выделить лишь случайные факторы A9. Примером модели множественной регрессии является: 1) Y=b0+b1X1+ b2X2 2) Y=b0+b1X 3) Y=b0+b1Ln(X) 4) Y=b0+b1X+ b2X2 A10. Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии, различают регрессии … 1) простую и множественную 2) парную и линейную 3) нелинейную и множественную 4) множественную и многофакторную A11. При отборе факторов множественного линейного уравнения регрессии число факторов в ... 1) 6-7 раз меньше объема выборки по которой строится регрессия 2) 6-7 раз больше объема выборки по которой строится регрессия 3) 6-7 раз больше количества параметров уравнения 4) 6-7 раз меньше количества параметров уравнения A12. Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют … 1) значение коэффициента множественной корреляции 2) тесноту линейной связи между двумя переменными 3) статистическую значимость построенного уравнения 4) наличие коллинеарных факторов в модели A13. мПри отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ значений межфакторной … 1) корреляции 2) детерминации 3) регрессии 4) автокорреляции A14. мИз пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при _______ связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами. 1) достаточно тесной 2) отсутствии 3) нелинейной 4) слабой A15. В эконометрическую модель множественной регрессии включаются ____ факторы. 56 1) коллинеарные 2) неколлинеарные 3) существенные 4) несущественные A16. мМатрица парных линейных коэффициентов корреляции не отображает… 1) тесноту нелинейной связи между переменными 2) тесноту линейной связи между переменными 3) значения парных коэффициентов линейной корреляции 4) наличие в модели коллинеарных факторов A17. Мультиколлинеарность приводит к завышению значения … 1) множественного коэффициента корреляции 2) математического ожидания результативной переменной 3) дисперсии независимых факторов 4) F-критерия Фишера A18. Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может быть основан на сравнении… 1) величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель 2) стандартных ошибок коэффициентов регрессии 3) величины объясненной дисперсии до и после включения фактора в модель 4) значений коэффициентов "чистой" регрессии A19. В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между … 1) коэффициентами множественной корреляции и детерминации 2) значениями параметров линейного уравнения множественной регрессии 3) зависимой и независимой переменными 4) двумя независимыми переменными A20. мВключаемые в эконометрические модели множественной регрессии факторы должны оказывать ______ влияние на исследуемый показатель. 1) существенное 2) случайное 3) детерминированное 4) несущественное A21. Атрибутивный, или качественный, фактор, представленный с помощью определенного цифрового кода, называется … 1) фиктивной переменной 2) коэффициентом детерминации 3) лаговой переменной 4) результативным признаком A22. Фиктивные переменные в регрессионном анализе выступают в качестве… 1) несущественных переменных 2) обычных регрессоров 3) случайных факторов 4) главных компонент A23. Пусть – зависимая переменная, и - независимые количественные переменные, – фиктивная переменная. Оценили регрессию вида . Оценка , гипотеза отвергается при необходимом уровне значимости. Тогда можно утверждать, что… 1) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной 2) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной 57 3) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку константы 4) введение фиктивной переменной не оказывает значимого влияния на зависимую переменную A24. Фиктивная переменная является… 1) константой 2) равноправной переменной 3) вспомогательной переменной 4) показателем качества модели A25. При включении в эконометрическую модель фиктивных переменных им присваиваются … 1) исходные значения наблюдаемого признака 2) числовые метки 3) минимальные значения 4) средние значения наблюдаемого признака A26. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях … 1) неоднородности структуры наблюдений 2) малого количества наблюдений 3) однородности структуры наблюдений 4) очень большого количества наблюдений A27. Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является __________ потребителя. 1) пол 2) уровень образования 3) доход 4) семейное положение A28. Регрессионная модель переменной структуры характеризуется ... 1) использованием в качестве факторов фиктивных переменных 2) нелинейностью относительно параметров 3) автокорреляцией остатков 4) гомоскедастичностью остатков A29. мИспользование фиктивных переменных является оправданным при исследовании … 1) сезонных явлений 2) количественно измеримых массивов данных 3) данных упорядоченной структуры 4) однородных массивов данных A30. В качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель могут быть включены переменные, отражающие ____ наблюдаемого признака 1) качественные характеристики 2) количественные значения 3) случайный характер 4) нулевые значения A31. мВ качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель зависимости заработной платы от ряда факторов может быть включен … 1) уровень образования работника 2) прожиточный минимум 3) стаж работника 4) возраст работника A32. мВ случае не включения в модель значимой переменной, как правило, происходит ________коэффициентов регрессии. 1) смещение 2) увеличение 3) уменьшение 58 4) замещение A33. Величина коэффициента регрессии характеризует … 1) значение параметра при независимой переменной 2) фактическое значение независимой переменной 3) среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу 4) значение свободного члена в уравнении A34. вВ стандартизованном уравнении множественной регрессии ; . Определите какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на у. 1) по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения "чистых" коэффициентов регрессии 2) , так как 2,1 > 0,3 3) , так как 0,3 > -2,1 4) по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизованные коэффициенты регрессии несравнимы между собой A35. мДля уравнения множественной регрессии построено частное уравнение вида в котором х2 и х3 … 1) закреплены на неизменном среднем уровне 2) являются изменяемыми факторными переменными 3) не оказывают существенное влияние на у 4) приравнены к 1 A36. В эконометрической модели коэффициент регрессии при каждой независимой переменной x … 1) дает оценку ее влияния на величину зависимой переменной y в случае неизменности влияния на нее всех остальных переменных 2) должен быть строго положительным 3) отражает степень влияния всех переменных, входящих в модель 4) отражает степень влияния случайной составляющей, входящей в модель A37. Укажите правильные варианты ответов относительно числа переменных, включаемых в уравнение регрессии: 1) несколько зависимых и одна независимая переменных 2) несколько зависимых и несколько независимых переменных 3) одна зависимая и одна независимая переменные 4) одна зависимая и несколько независимых переменных A38. В линейном уравнении парной регрессии являются … 1) y 2) x 3) a 4) b A39. мВ стандартизованном уравнении параметрами стандартизованным коэффициентом является … 1) 2) 59 3) 4) A40. В линейной регрессии Y=b0+b1X+e переменными уравнения регрессии являются: 1) X 2) b0 3) Y 4) b1 A41. В уравнении регрессии Y = a+bx+е независимая переменная обозначается буквой … 1) x 2) Y 3) a 4) b A42. вПоказатель, характеризующий на сколько сигм изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на одну сигму, при неизменном уровне других факторов называется __________ коэффициентом регрессии 1) нормализованным 2) обычным 3) выравненным 4) стандартизованным A43. Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели ... 1) линейны по параметрам и факторным переменным 2) включают лаговую переменную 3) характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений 4) имеют автокорреляцию в остатках A44. Метод наименьших квадратов применяется для оценки … 1) параметров линейных уравнений регрессии 2) качества линейных уравнений регрессии 3) существенности параметров уравнений регрессии 4) параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных A45. мВ модели парной линейной регрессии Y=b0+b1X +e коэффициент b1 показывает… 1) на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу 2) на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на один процент 3) на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на один процент 4) на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу A46. мВ качестве оценки вектора неизвестных коэффициентов регрессии принимают вектор , который _____ сумму квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака от рассчитанных по модели. 1) минимизирует 2) максимизирует 3) сохраняет постоянной 4) обращает в ноль A47. мМетод наименьших квадратов используется для определения… 1) оценок коэффициентов регрессии 2) коэффициента детерминации 3) стандартной ошибки регрессии 4) дисперсий коэффициентов регрессии 60 A48. Метод наименьших квадратов используется для оценки параметров ______ уравнений регрессии. 1) линейных и приводимых к линейным 2) нелинеаризуемых 3) только нелинейных 4) только линейных A49. Эквивалентной формой записи системы нормальных уравнений метода наименьших квадратов для оценки параметров парной линейной регрессионной модели является ... 1) 2) 3) 4) A50. Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании … 1) таблицы исходных данных 2) предсказанных значений результативного признака 3) значений корреляционной матрицы 4) F-критерия Фишера A51. Решение системы нормальных уравнений может быть получено ... 1) с использованием -критерия Фишера 2) с использованием -критерия Стьюдента 3) по теореме Крамера (с использованием определителей) 4) по теореме Гаусса-Маркова A52. Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения … 1) системы нормальных неравенств 2) уравнения регрессии 3) двойственной задачи 4) системы нормальных уравнений A53. вМетод наименьших квадратов позволяет оценить _____________ уравнений регрессии 1) параметры и переменные 2) параметры 3) переменные 4) переменные и случайные величины A54. Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться … 1) наличие в уравнении фиктивных переменных 2) нелинейный характер зависимости между переменными 61 3) наличие не учтенного в уравнении существенного фактора 4) большой объем наблюдений A55. мТрадиционный метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров ... 1) классической линейной регрессионной модели 2) линейной регрессионной модели с гетероскедастичностью в остатках 3) линейной регрессионной модели с автокорреляцией в остатках 4) нелинейной по параметрам регрессионной модели A56. Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y': 1) модель содержит циклическую компоненту 2) нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсий случайных отклонений 3) нарушена предпосылка МНК о равенстве нулю математического ожидания случайных отклонений 4) имеет место гетероскедастичность остатков A57. мДля линейной регрессионной модели гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ... 1) постоянство 2) изменчивость 3) стремление к нулю 4) тенденцию к уменьшению A58. мВероятность того, что случайное отклонение в регрессионной модели примет заданное значение, одинакова для всех наблюдений. Сформулировано условие одинакового разброса случайной составляющей, которое выражено в ________ остатков. 1) гомоскедастичности 2) гетероседастичности 3) автокорреляции 4) детерминированности A59. Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y': 1) остатки носят случайный характер 2) отсутствует автокорреляция остатков 3) остатки гетероскедастичны 4) присутствует автокорреляция в остатках A60. вГетероскедастичность остатков подразумевает … 1) зависимость дисперсии остатков от значения фактора 2) постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора 3) независимость математического ожидания остатков от значения фактора 4) зависимость математического ожидания остатков от значения фактора A61. Проверку выполнения предпосылки об автокорреляции остатков выполняют при ______ с помощью метода наименьших квадратов. 62 1) расчете параметров линейных моделей 2) моделировании сезонной компоненты временного ряда 3) расчете параметров нелинеаризуемых моделей 4) моделировании стационарных временных рядов данных A62. мДля линейной регрессионной модели величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей . Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков. 1) отсутствии автокорреляции 2) наличии гомоскедастичности 3) отсутствии гетероскедастичности 4) нормальном распределении A63. Гетероскедастичность остатков чаще встречается при использовании… 1) перекрестных данных 2) временных рядов 3) фиктивных переменных 4) качественных переменных A64. Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то … 1) оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности 2) коэффициент регрессии является несущественным 3) коэффициент корреляции является несущественным 4) полученное уравнение статистически незначимо A65. мЗначения оценок коэффициентов регрессии, полученных при помощи МНК… 1) зависят от объема выборки 2) не зависят от объема выборки 3) равны значениям коэффициентов регрессии для генеральной совокупности 4) являются заданными величинами A66. Эмпирический коэффициент регрессии состоятельной оценкой теоретического коэффициента при условии, что ... является регрессии 1) сходится по вероятности к при числе наблюдений, стремящемся к 0 2) математическое ожидание оценки равно нулю 3) дисперсия оценки равна 1 4) сходится по вероятности к при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности A67. Разница между математическим ожиданием оценки и соответствующей теоретической характеристикой генеральной совокупности называется … 1) смещением 2) корреляцией 3) задержкой 4) ожиданием A68. мПри увеличении объема выборки становятся маловероятными значительные ошибки при оценивании параметров регрессии. Это означает, что используются ______ оценки. 1) состоятельные 2) несмещенные 3) эффективные 4) достоверные 63 A69. Некоторую функцию результатов наблюдений , значение которой принимают за наилучшее приближение в данных условиях к значению параметра генеральной совокупности X называют ___ оценкой 1) точечной 2) минимальной 3) оптимизационной 4) максимальной A70. Пусть оценивается регрессия и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценки и параметров и будут … 1) нелинейными, несмещенными и неэффективными 2) линейными, несмещенными и неэффективными 3) линейными, несмещенными и эффективными 4) линейными, смещенными и эффективными A71. При применении метода наименьших квадратов свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности обладают оценки … 1) параметров 2) зависимой переменной 3) независимой переменной 4) случайной величины A72. Оценка является эффективной оценкой параметра если… 1) ее дисперсия меньше дисперсии других оценок 2) ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру 3) она стремится к истинному значению параметра с увеличением объема выборки 4) ее дисперсия с увеличением выборки увеличивается A73. вСвойствами оценок МНК являются … 1) эффективность, несостоятельность и смещенность 2) эффективность, состоятельность и смещенность 3) эффективность, несостоятельность и несмещенность 4) эффективность, состоятельность и несмещенность A74. мЕсли оценка параметра эффективна, то это означает наименьшую дисперсию _____ уравнения регрессии. 1) остатков 2) зависимой переменной 3) независимой переменной 4) обратной функции A75. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает … 1) переход от множественной регрессии к парной 2) преобразование переменных 3) введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности 4) двухэтапное применение метода наименьших квадратов A76. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает … 1) преобразование переменных 2) линеаризацию уравнения регрессии 3) двухэтапное применение метода наименьших квадратов 4) переход от множественной регрессии к парной A77. Для регрессионной модели гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является ... с 64 1) диагональной 2) единичной 3) треугольной 4) вырожденной A78. Для использования обобщенного метода наименьших квадратов необходимо знать ... 1) автоковариационную матрицу случайных возмущений 2) автокорреляционную функцию 3) коэффициент детерминации 4) значение критерия Фишера A79. Обобщенный метод наименьших квадратов для регрессионной модели с гетероскедастичностью, когда известны диагональные элементы автоковариационной матрицы случайных возмущений, называется _____ методом наименьших квадратов. 1) взвешенным 2) двухшаговым 3) косвенным 4) доступным обобщенным A80. мОбобщенный метод наименьших квадратов для регрессионной модели с гетероскедастичностью, когда известны диагональные элементы автоковариационной матрицы случайных возмущений, называется _____ методом наименьших квадратов. 1) взвешенным 2) двухшаговым 3) косвенным 4) доступным обобщенным A81. Пусть в модели линейной регрессии нарушено одно из условий Гаусса-Маркова: математическое ожидание ошибок равно 0 , а дисперсия остатков пропорциональна величине , – неизвестная постоянная, характеризующая дисперсию ошибки при соблюдении предпосылки о гетероскедастичности. Для перехода к уравнению с гомоскедастичными остатками все переменные уравнения необходимо поделить на величину… 1) 2) 3) 4) A82. К методам устранения автокорреляции остатков не относятся: 1) метод Голдфелда-Квандта 2) обобщенный метод наименьших квадратов 3) метод Кохрана-Оркатта 4) традиционный метод наименьших квадратов A83. Обобщенный метод наименьших квадратов используется для линейных уравнений регрессии с ________ остатками. 1) нулевыми 2) гетероскедастичными и/или автокоррелированными 3) гомоскедастичными 4) некоррелированными A84. Что преобразуется при применении обобщенного метода наименьших квадратов? 65 1) исходные уровни переменных 2) дисперсия результативного признака 3) дисперсия факторного признака 4) коэффициент корреляции A85. мМножественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______регрессионной моделью. 1) обобщенной линейной 2) нелинейной 3) парной 4) множественной линейной A86. Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае _____ остатков. 1) наличия автокорреляции 2) нормально распределенных 3) гомоскедастичных 4) отсутствия автокорреляции A87. мЧто преобразуется при применении обобщенного метода наименьших квадратов? 1) исходные уровни переменных 2) дисперсия результативного признака 3) дисперсия факторного признака 4) коэффициент корреляции A88. Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ... 1) 2) 3) 66 4) A89. мКоэффициент множественной корреляции изменяется в пределах … 1) [0; 1] 2) (0; 1) 3) [0; 1) 4) (-1; 1) A90. Для проверки гипотезы о статистической значимости линейного коэффициента корреляции используется … 1) t-статистика, имеющая распределение Стьюдента 2) F-статистика, имеющая распределение Фишера 3) критерий ранговой корреляции Спирмена 4) критерий Дарбина-Уотсона A91. При построении поля корреляции на координатной плоскости откладывают точки с координатами … 1) (хi; yi) 2) (хi; yтеор) 3) (yi; yтеор) 4) (хi; хтеор) A92. В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется … 1) линейный коэффициент корреляции 2) множественный коэффициент линейной корреляции 3) линейный коэффициент детерминации 4) линейный коэффициент регрессии A93. мПри построении поля корреляции значения результативного признака откладывают по масштабной шкале … 1) оси ординат 2) оси абсцисс 3) коррелограммы 4) линии регрессии A94. мКоэффициент парной линейной корреляции равен нулю. Это значит, что ... 1) между признаками нет линейной корреляционной зависимости 2) отсутствует автокорреляция факторного признака 3) отсутствует автокорреляция результативного признака 4) между признаками отсутствует какая-либо зависимость A95. Множественный коэффициент линейной корреляции близок к единице. Это означает, что … 1) зависимость между результатом и группой факторов не является линейной 2) рассматриваются факторы, оказывающие незначимое влияние на результат 3) случайные факторы значимо влияют на результат 4) рассматриваются факторы значимо влияющие на результат A96. Коэффициент парной линейной корреляции равен нулю. Это значит, что ... 1) между признаками нет линейной корреляционной зависимости 2) отсутствует автокорреляция факторного признака 3) отсутствует автокорреляция результативного признака 4) между признаками отсутствует какая-либо зависимость A97. Значение коэффициента корреляции характеризует … 67 1) силу (тесноту) связи между зависимой переменной и фактором (факторами) 2) как изменяется зависимая переменная при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения 3) качество подбора построенного уравнения регрессии 4) статистическую значимость построенного уравнения регрессии A98. Показателем чистого влияния фактора на результат во множественной линейной модели регрессии является … 1) частный коэффициент корреляции 2) множественный коэффициент корреляции 3) частный коэффициент детерминации 4) коэффициент детерминации A99. Значение коэффициента корреляции равно 0,81. Можно сделать вывод о том, что связь между результативным признаком и факторами является … 1) достаточно тесной 2) не тесной 3) слабой 4) функциональной A100. Корреляционно – регрессионный анализ относится к _____ методам оценки взаимосвязи между переменными. 1) статистическим 2) оптимизационным 3) непараметрическим 4) функциональным A101. Коэффициент множественной корреляции изменяется в пределах … 1) [0; 1] 2) (0; 1) 3) [0; 1) 4) (-1; 1) A102. мПусть , где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), – ошибка модели. По значению коэффициента детерминации можно судить о доли объясненной дисперсии результативного признака в дисперсии … 1) его фактических значений 2) случайных факторов 3) независимой переменной 4) его теоретических значений A103. Пусть , где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), – ошибка модели. По значению коэффициента детерминации можно судить о доли объясненной дисперсии результативного признака в дисперсии … 1) его фактических значений 2) случайных факторов 3) независимой переменной 4) его теоретических значений A104. Отношение остаточной дисперсии к общей дисперсии равно 0,05, следовательно величина … 1) разности , где - коэффициент детерминации равна 0,95 2) коэффициента детерминации равна 0,05 68 3) коэффициента детерминации равна 0,95 4) разности , где - коэффициент детерминации равна 0,05 A105. Качество подбора уравнения оценивает коэффициент … 1) детерминации 2) корреляции 3) регрессии 4) эластичности A106. Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно уравнением регрессии объяснено … 1) 90% дисперсии результативного признака y 2) 10% дисперсии результативного признака y 3) 90% дисперсии факторного признака х 4) 10% дисперсии факторного признака х A107. Для приведения объясненной, общей и остаточной дисперсии к сравнимому виду вводят понятие ... 1) дисперсии на одну степень свободы 2) стандартного отклонения 3) универсальной дисперсии 4) F-критерия Фишера A108. Коэффициент детерминации является … 1) суммарной мерой общего качества уравнения регрессии 2) мерой гомоскедастичности остатков 3) мерой автокорреляции остатков 4) показателем влияния фиктивных переменных на результат A109. Для общей (Dобщ), факторной (Dфакт) и остаточной (Dост) дисперсий зависимой переменной и коэффициента детерминации R2 выполняется … 1) 2) 3) 4) A110. Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно … 1) доля остаточной дисперсии зависимой переменной у в ее общей дисперсии составила 10 % 2) уравнением регрессии объяснено 10% дисперсии результативного признака 3) доля остаточной дисперсии зависимой переменной у в ее общей дисперсии составила 90 % 4) уравнением регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака A111. вРасчет значения коэффициента детерминации не позволяет оценить … 1) долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака 2) существенность коэффициента регрессии 3) качество подбора уравнения регрессии 4) долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака 69 A112. Доля остаточной дисперсии зависимой переменной у в ее общей дисперсии составила 30 %, следовательно величина … 1) коэффициента детерминации 2) разности равна 0,7 равна 0,7 , где 3) коэффициента детерминации - коэффициент детерминации равна 0,3 4) разности равна 0,3 , где - коэффициент детерминации A113. мЗначение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно уравнением регрессии объяснено … 1) 90% дисперсии результативного признака y 2) 10% дисперсии результативного признака y 3) 90% дисперсии факторного признака х 4) 10% дисперсии факторного признака х A114. мКачество подбора уравнения оценивает коэффициент … 1) детерминации 2) корреляции 3) регрессии 4) эластичности A115. мВ эконометрических моделях с m независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной модельных на величину ( расчета оценки остаточной дисперсии , i=1, 2, …, n, отличаются от )В данных обозначениях формула для имеет вид: 1) 2) 3) 4) A116. Приведенная запись означает для парной линейной регрессии … 1) равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной суммами квадратов 2) расчет степеней свободы для критерия Стьюдента 3) формулировку теоремы Гаусса-Маркова 4) исходное соотношение, используемое в методе наименьших квадратов A117. Определение дисперсии на одну степень свободы приводит общую, объясненную и остаточную дисперсии к… 1) сравнимому виду 2) одной размерности 3) безразмерному виду 4) табличному виду 70 A118. мОпределение дисперсии на одну степень свободы приводит общую, объясненную и остаточную дисперсии к… 1) сравнимому виду 2) одной размерности 3) безразмерному виду 4) табличному виду A119. В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение объясненной (факторной) суммы квадратов можно определить как разность чисел, определенных на пересечении … 1) столбца "МS" и строк "Регрессия" и "Остаток" 2) столбца "SS" и строк "Итого" и "Регрессия" 3) столбца "SS" и строк "Итого" и "Остаток" 4) столбца "SS" и строк "Регрессия" и "Остаток" A120. мЗначение F–критерия Фишера зависит только от … 1) вида уравнения и числа степеней свободы 2) вида уравнения регрессии 3) количества переменных 4) количества наблюдений A121. Формула для подсчета остаточной суммы квадратов отклонений имеет следующий вид … 1) 2) 3) 4) A122. При проверке статистической значимости уравнения линейного уравнения регрессии нулевая гипотеза формулируется следующим образом … 1) «объясненная и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга, регрессионная связь результата и фактора(ов) отсутствует» 2) «объясненная и остаточная дисперсии существенно отличаются друг от друга, имеет место сильная регрессионная связь результата и фактора(ов)» 3) «выборка наблюдений неоднородна» 4) «автокорреляция остатков отсутствует» A123. Значение F–критерия Фишера зависит только от … 1) вида уравнения и числа степеней свободы 2) вида уравнения регрессии 3) количества переменных 4) количества наблюдений A124. Расчетное значение критерия Фишера определяется как ______ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы. 71 1) отношение 2) разность 3) произведение 4) сумма A125. мПри проверке статистической значимости уравнения линейного уравнения регрессии нулевая гипотеза формулируется следующим образом … 1) «объясненная и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга, регрессионная связь результата и фактора(ов) отсутствует» 2) «объясненная и остаточная дисперсии существенно отличаются друг от друга, имеет место сильная регрессионная связь результата и фактора(ов)» 3) «выборка наблюдений неоднородна» 4) «автокорреляция остатков отсутствует» A126. При проверке статистической значимости уравнения линейного уравнения регрессии нулевая гипотеза формулируется следующим образом … 1) «объясненная и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга, регрессионная связь результата и фактора(ов) отсутствует» 2) «объясненная и остаточная дисперсии существенно отличаются друг от друга, имеет место сильная регрессионная связь результата и фактора(ов)» 3) «выборка наблюдений неоднородна» 4) «автокорреляция остатков отсутствует» A127. При расчете остаточной суммы квадратов отклонений используются отклонения … 1) индивидуальных значений результирующего признака от его среднего значения 2) индивидуальных значений результирующего признака от расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии 3) расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от среднего значения результирующего признака 4) расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от нуля A128. мЧисло степеней свободы для суммы квадратов отклонений, объясненных парной линейной регрессией , при наблюдениях равно … 1) 1 2) 3) 4) A129. Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию … 1) Пирсона 2) Фишера 3) Стьюдента 4) Дарбина–Уотсона A130. Для оценки статистической значимости (существенности) параметра регрессии b выдвигается нулевая гипотеза (о статистической незначимости коэффициента), при которой … 1) b = 0 2) b = 1 3) b < 0 4) b > 0 A131. мДля оценки статистической значимости (существенности) параметров регрессии обычно служит статистика… 1) Стьюдента 2) Фишера 3) нормального распределения 72 4) стандартного нормального распределения A132. Параметр является существенным, если … 1) доверительный интервал не проходит через ноль 2) расчетное значение критерия Стьюдента меньше табличного значения 3) стандартная ошибка превышает половину значения самого параметра 4) доверительный интервал проходит через ноль A133. Для статистически значимого (существенного) параметра расчетное значение критерия Стьюдента… 1) больше табличного значения критерия 2) меньше табличного значения критерия 3) не больше табличного значения критерия Стьюдента 4) равно нулю A134. При проверке на существенность (значимость) коэффициента регрессии в качестве статистической гипотезы выдвигается альтернативная (обратная нулевой) гипотеза о … 1) существенности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную 2) отличие от нуля этого коэффициента регрессии 3) равенстве нулю этого коэффициента регрессии 4) несущественности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную A135. Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия … 1) стандартная ошибка не превышает половины значения параметра 2) стандартная ошибка больше значения параметра 3) расчетное значение t–критерия Стьюдента больше табличного 4) расчетное значение t–критерия Стьюдента меньше табличного A136. мДоверительный интервал характеризует интервал значений _______, куда с заданной вероятностью попадает истинное значение параметра. 1) параметра 2) результата 3) фактора 4) коэффициента корреляции A137. Доверительный интервал характеризует интервал значений _______, куда с заданной вероятностью попадает истинное значение параметра. 1) параметра 2) результата 3) фактора 4) коэффициента корреляции A138. Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия … 1) существенность влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную 2) отличие от нуля этого коэффициента регрессии 3) равенство нулю этого коэффициента регрессии 4) несущественность влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную A139. Для оценки статистической значимости (существенности) параметров регрессии обычно служит статистика… 1) Стьюдента 2) Фишера 3) нормального распределения 4) стандартного нормального распределения 73 A140. Если доверительный интервал коэффициента регрессии не проходит через ноль, то можно принять альтернативную гипотезу о… 1) существенности (значимости) соответствующего коэффициента регрессии 2) несущественности (незначимости) соответствующего коэффициента регрессии 3) несущественности влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную 4) существенности влияния случайной составляющей модели на независимую переменную A141. мВ эконометрические модели в качествен независимых переменных включают … 1) только существенные факторы 2) только несущественные факторы 3) только существенные параметры 4) как существенные, так и несущественные факторы A142. Величина t–критерия Стьюдента коэффициента регрессии эконометрической модели рассчитывается для определения значимости (существенности) … 1) коэффициента детерминации 2) этого коэффициента регрессии 3) влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную 4) зависимой переменной A143. мДля статистически значимого (существенного) параметра расчетное значение критерия Стьюдента … 1) больше табличного значения критерия 2) меньше табличного значения критерия 3) не больше табличного значения критерия Стьюдента 4) равно нулю A144. Модели Торнквиста служат для описания зависимости … 1) спроса на товары различных групп от дохода 2) объема выпуска от затрат капитала и труда 3) уровня безработицы от изменения заработной платы 4) валового национального продукта от денежной массы A145. Практическое использование экспоненциальной функции для построения регрессионных моделей возможно, если… 1) результативный признак принимает только положительные значения 2) факторный признак принимает только положительные значения 3) результативный признак принимает неотрицательные значения 4) факторный признак принимает неотрицательные значения A146. Пусть Y - объем выпуска, K и L - затраты капитала и труда соответственно. В принятых обозначениях производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид: 1) 2) 3) 4) A147. Модель Филлипса служит для описания зависимости … 1) уровня безработицы от изменения заработной платы 2) объема выпуска от затрат капитала и труда 3) спроса на товары различных групп от дохода 74 4) прибыли от расходов на рекламу A148. Спецификация соответствует … 1) производственной функции Кобба-Дугласа 2) множественной линейной регрессии 3) модели тренда с сезонной компонентой 4) аддитивной модели тренда A149. Если между экономическими показателями существует нелинейная связь, то … 1) целесообразно использовать спецификацию нелинейного уравнения регрессии 2) необходимо включить в модель другие факторы и использовать линейное уравнение множественной регрессии 3) нецелесообразно использовать спецификацию нелинейного уравнения регрессии 4) целесообразно использовать линейное уравнение парной регрессии A150. Зависимость спроса на товары различных групп от дохода можно описать с помощью функций … 1) Торнквиста 2) Стьюдента 3) Дарбина-Уотсона 4) Лагранжа A151. Модели Торнквиста служат для описания зависимости … 1) спроса на товары различных групп от дохода 2) валового национального продукта от денежной массы 3) уровня безработицы от изменения заработной платы 4) объема выпуска от затрат капитала и труда A152. Для описания закономерностей прироста экономических показателей от времени в эконометрике используется лог-линейная модель линейная относительно фактора времени Х … 1) 2) 3) 4) A153. Зависимость процентного изменения заработной платы от уровня безработицы в процентах (кривая Филипса, эконометрической моделью … ) характеризуется обратной 1) 2) 3) 4) A154. Функции Торнквиста относятся к классу _________ моделей. 1) обратных 2) линейных 75 3) логарифмических 4) степенных A155. Нелинейным образом в эконометрическую модель вида входит... 1) переменная х 2) параметр а 3) переменная у 4) ошибка A156. Нелинейным уравнением парной регрессии не является … 1) 2) 3) 4) A157. Эконометрической моделью, линейной по параметрам, является ... 1) 2) 3) 4) A158. мПолулогарифмической является эконометрическая модель вида … 1) 2) 3) 4) A159. Модель относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии. 1) полиномиальных 2) полулогарифмических 3) степенных 4) экспоненциальных A160. Нелинейное уравнение регрессии означает нелинейную форму зависимости между … 1) результатом и факторами 2) фактором и результатами 3) результатом и параметрами 4) фактором и случайной величиной 76 A161. Нелинейным образом в эконометрическую модель вида входит… 1) переменная х 2) параметр b 3) переменная у 4) ошибка A162. Полулогарифмической является эконометрическая модель вида … 1) 2) 3) 4) A163. мЭконометрической моделью, линейной по параметрам, является ... 1) 2) 3) 4) A164. В нелинейной модели парной регрессии функция является … 1) нелинейной 2) линейной 3) равной нулю 4) несущественной A165. мНелинейным образом в эконометрическую модель вида 1) 2) 3) 4) входит... переменная х переменная у параметр а ошибка A166. В эконометрическую модель включены … 1) параметр а 2) переменная у 3) параметр b 4) переменная х нелинейным образом A167. мУравнение вида является … 1) нелинейным только по переменным, но линейным по параметрам 2) нелинейным только по параметрам, но линейным по переменным 3) нелинейным как по переменным, так и по параметрам 4) линейным как по переменным, так и по параметрам 77 A168. В эконометрическую модель линейным образом включены … 1) 2) 3) 4) переменная у величина е переменная х параметр а A169. Степенная модель относится к эконометрическим моделям… 1) нелинейным относительно объясняющей переменной, но линейным по оцениваемым параметрам 2) нелинейным по оцениваемым параметрам 3) линейным относительно объясняющей переменной 4) множественной линейной регрессии A170. Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии . 1) задается полулогарифмическая спецификация модели , где 2) оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2 3) находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения 4) определяются исходные параметры из тождеств: A171. Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной модели внутренне линейной. 1) выбирается метод линеаризации исходной модели 2) задается линейная спецификация модели в новых переменных 3) применяется метод наименьших квадратов 4) определяются параметры нелинейной модели по формулам, связывающих их с параметрами линеаризованной модели A172. Расположите модели в возрастающем порядке по степени сложности оценки их параметров 1) 2) 3) 4) A173. Линеаризация возможна для эконометрической модели вида … 78 1) 2) 3) 4) A174. В результате линеаризации зависимости получена модель множественной линейной регрессии , где равно … 1) 2) 3) 4) A175. мЛинеаризация возможна для эконометрической модели вида … 1) 2) 3) 4) A176. Для оценки параметров регрессионной модели на основе степенной функции необходимо... 1) применить метод наименьших квадратов к линеаризованному уравнению 2) использовать метод наименьших квадратов для исходного уравнения 3) линеаризовать регрессионное соотношение после применения метода наименьших квадратов 4) коэффициент найти из дополнительных условий, а оценку параметра - на основе метода наименьших квадратов A177. мОценки коэффициентов моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам, но внутренне линейных, полученные методом наименьших квадратов, являются … 1) смещенными 2) недостоверными 3) неэффективными 4) несостоятельными A178. Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии . 1) задается спецификация модели, линейная относительно логарифмов исходных переменных , где 2) оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2 3) находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения 79 4) определяются исходные параметры из тождеств: A179. мНелинейная модель переменной: 1) 2) сводится к линейной заменой 3) 4) A180. Способами включения случайного возмущения в регрессионную модель при которых возможна линеаризация модели являются ... 1) мультипликативный и экспоненциальный 2) мультипликативный и аддитивный 3) аддитивный и экспоненциальный 4) аддитивный и мультиколлинеарный A181. Оценки коэффициентов моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам, но внутренне линейных, полученные методом наименьших квадратов, являются … 1) смещенными 2) недостоверными 3) неэффективными 4) несостоятельными A182. Пусть - наблюдаемые значения зависимой переменной, а - ее расчетные значения. В принятых обозначениях формула для расчета средней ошибки аппроксимации модели может быть определена по формуле … 1) 2) 3) 4) A183. Квадрат индекса корреляции для нелинейных форм называется … 1) индексом детерминации 2) коэффициентом автокорреляции 3) частным коэффициентом корреляции 4) параметром регрессии A184. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии. 1) индекс корреляции 2) линейный коэффициент корреляции 3) F-критерий Фишера 4) парный коэффициент линейной корреляции A185. Индекс корреляции для нелинейных форм связи находят по формуле … 80 1) 2) 3) 4) A186. Коэффициент эластичности показывает … 1) отношение коэффициента детерминации к коэффициенту корреляции 2) величину остаточной дисперсии на одну степень свободы 3) на сколько единиц изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на единицу 4) на сколько процентов изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на один процент A187. Коэффициент эластичности является постоянной величиной в модели вида … 1) 2) 3) 4) A188. Коэффициент эластичности является постоянной величиной в модели вида … 1) 2) 3) 4) A189. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии. 1) F-критерий Фишера 2) парный коэффициент линейной корреляции 3) линейный коэффициент корреляции 4) индекс корреляции A190. Средний (обобщающий) коэффициент эластичности рассчитывается для среднего значения фактора по формуле … 81 1) 2) 3) 4) A191. мДолгосрочную тенденцию изменения признака называют … 1) трендом 2) сезонной компонентой 3) циклической компонентой 4) случайной компонентой A192. Факторы, описывающие сезонную компоненту временного ряда, могут характеризоваться _____ воздействием на экономический показатель. 1) случайным 2) долговременным характером 3) периодическим 4) сезонным A193. Уровень временного ряда характеризуется конкретным значением … 1) сезонных колебаний временного ряда 2) экономического показателя в определенный момент времени 3) временного ряда в заданный момент (период) времени 4) случайной компоненты временного ряда A194. Среди факторов, оказывающих влияние на уровень временного ряда можно назвать … 1) тенденцию и случайные факторы 2) сезонные колебания и тенденцию 3) автокорреляцию и тренд 4) динамику и совокупные факторы A195. мЦиклическая (конъюнктурная) компонента имеет место во временных рядах, отражающих наблюдения в течение … 1) длительного периода времени 2) одного года 3) периода меньше одного года 4) одного времени года (зима / весна / лето / осень) A196. Временным рядом называют … 1) упорядоченные во времени значения показателя 2) набор любых экономических данных для исследования 3) временно созданный набор данных 4) ряд данных, полученный расчетным путем за короткое время A197. Случайные колебания, радикально меняющие параметры модели или саму модель, называются … 1) разладочными 2) эволюционными остаточными 3) трендовыми 4) циклическими (конъюнктурными) A198. Временным рядом является … 1) значения временных характеристик и соответствующие им значения экономического показателя 82 2) совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов времени) 3) совокупность данных, описывающих различные объекты в определенный момент (период) времени 4) совокупность временных факторов A199. мОтдельные значения экономической характеристики объекта, полученные в последовательные моменты или периоды времени, называются … 1) уровнями временного ряда 2) автокорреляционной функцией 3) множественной регрессией 4) вариационным рядом A200. Пусть yt = f(T, S, E) - модель временного ряда. Установите соответствие между обозначениями и их интерпретациями 304 A) тенденция ряда Б) сезонные колебания B) случайные факторы Г) уровень временного ряда в момент времени t 1: T 2: S 3: E 4: yt A201. Установите соответствие между эконометрическими терминами и областью их применения. A) автокорреляционная функция Б) тест Голдфелда-Квандта B) критерий Дарбина-Уотсона Г) . матрица парных коэффициентов корреляции 1: служит для выявления структуры временного ряда 2: служит для проверки гипотезы о гомоскедастичности остатков 3: служит для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции остатков 4: служит для оценки мультиколлинеарности факторов A202. Установите соответствие между эконометрическими терминами и их определениями. A) временной ряд Б) порядок коэффициента автокорреляции уровней временного ряда B) уровень временного ряда Г) . автокорреляционная функция 1: ряд значений экономического показателя за несколько последовательных периодов времени 2: число периодов на которое сдвигается исходный временной ряд при расчете значения коэффициента автокорреляции 3: значение временного ряда в определенный период времени 4: последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков A203. мПорядок коэффициента автокорреляции определяется … 1) величиной лага 2) числом уровней временного ряда 3) степенью коэффициента парной линейной корреляции 4) количеством сравниваемых уровней временного ряда A204. мЗначение коэффициента автокорреляции второго порядка характеризует связь между … 1) исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени 83 2) исходными уровнями и уровнями другого ряда, сдвинутыми на 2 момента времени 3) исходными уровнями и уровнями второго временного ряда 4) двумя временными рядами A205. Автокорреляционная функция и коррелограмма используются для выявления во временном ряде наличия или отсутствия … 1) тренда, циклической или сезонной компонент 2) только тренда 3) только циклической компоненты 4) только случайной компоненты A206. мВысокое значение коэффициента автокорреляции порядка для уровней временного ряда свидетельствует о том, что исследуемый ряд содержит (помимо тенденции) … 1) колебания с периодом 2) ярко выраженный тренд 3) только случайную компоненту 4) разладочную случайную компоненту A207. Установите соответствие между видом функций временного ряда и его структурой. A) ряд содержит тенденцию и случайную составляющую Б) ряд содержит тенденцию, сезонные колебания и случайную составляющую B) ряд содержит сезонные колебания и случайную составляющую Г) ряд содержит только случайную составляющую 1: yt = f(T, E) 2: yt = f(T, S, E) 3: yt = f( S, E) 4: . yt = f(E) A208. Лаг определяет… 1) порядок коэффициента автокорреляции временного ряда 2) количество объясняющих переменных, включенных во временной ряд 3) количество значений исследуемого показателя 4) тенденцию временного ряда A209. Сезонная составляющая временного ряда характеризует… 1) периодические изменения уровней ряда 2) качество построенной модели временного ряда 3) случайные изменения уровней ряда 4) основную тенденцию уровней ряда A210. Известны значения мультипликативной модели временного ряда: Yt – значение уровня ряда, Yt = 15, T – значение тренда, T=5, S – значение сезонной компоненты, S=3. определите значение компоненты E (случайные факторы). 1) E=3 2) E=0 3) E=-1 4) E=1 A211. мПусть – значения временного ряда, – тренд-циклическая компонента этого ряда, –сезонная компонента, – случайная компонента. Тогда общий вид аддитивной модели временного ряда можно представить как … 1) 2) 3) 4) 84 A212. мМодель временного ряда, имеющая следующую спецификацию (где – уровень временного ряда, – тренд, – сезонная компонента, – конъюнктурная компонента, – случайная компонента), называется … 1) смешанной 2) мультипликативной 3) аддитивной 4) нелинейной A213. мГипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает правомерность следующего представления ... 1) уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента 2) уровень временного ряда = случайная компонента – тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор 3) тренд = уровень временного ряда + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента 4) случайная компонента = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + уровень временного ряда A214. Пусть – значения временного ряда с квартальными наблюдениями, – аддитивная сезонная компонента, причем для второго квартала года для третьего квартала года , , для четвертого квартала года . Определите оценку сезонной компоненты для первого квартала года 1) 2 2) -2 3) 4) A215. Построена мультипликативная модель временного ряда, где Yt – значение уровня ряда, Yt = 10, T – значение тренда, S – значение сезонной компоненты, E – значений случайной компоненты. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда. 1) T=5, S=2, E=-1 2) T=5, S=2, E=1 3) T=5, S=2, E=0 4) T=5, S=2, E=3 A216. Циклическая компонента уровней временного ряда, предназначенная для описания регулярно изменяющегося поведения экономической характеристики в течении календарного года, называется … 1) сезонной 2) конъюнктурной 3) трендовой 4) случайной A217. Пусть – значения временного ряда с квартальными наблюдениями, – аддитивная сезонная компонента, причем для второго квартала года , для 85 третьего квартала года , для четвертого квартала года . Определите оценку сезонной компоненты для первого квартала года 1) -3 2) 0 3) -5 4) 3 A218. мПусть – значения временного ряда с квартальными наблюдениями, – аддитивная сезонная компонента, причем для первого квартала года для второго квартала года , , для четвертого квартала года Определите оценку сезонной компоненты для третьего квартала года 1) 3 2) -3 3) 9 4) –7 A219. Пусть — значения временного ряда, — тренд-циклическая компонента этого ряда, — сезонная компонента, — случайная компонента, – выровненный методом скользящей средней исходный ряд. При выделении аддитивной сезонной компоненты в качестве отличия сезонного явления от тренд-циклической составляющей используется … 1) 2) 3) 4) A220. В эконометрической практике стационарность временного ряда означает … 1) систематические изменения дисперсии 2) наличие тренда 3) наличие строго периодических колебаний 4) отсутствие систематических изменений дисперсии A221. При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать характер уровней исследуемых показателей … 1) конструктивный 2) независящий от времени 3) стохастический 4) аналитический A222. Эргодичность временного ряда позволяет ... 1) анализировать свойства остатков временного ряда 2) выделять сезонные колебания временного ряда 3) использовать выборочные аналоги генеральных характеристик временного ряда для определения его свойств 4) использовать метод наименьших квадратов для аналитической записи тренда A223. Уровни «белого шума» имеют нулевое математическое ожидание, постоянную дисперсию и некоррелированы между собой в разные моменты времени. Поэтому их удобно использовать для описания ... 86 1) поведения остатков регрессионной модели 2) автокорреляционной функции уровней ряда 3) сезонных колебаний 4) временных рядов, содержащих линейный тренд A224. В эконометрической практике стационарность временного ряда означает ... 1) систематические изменения дисперсии 2) отсутствие тренда 3) наличие строго периодических колебаний 4) наличие тренда A225. вДля моделирования сложных экономических систем целесообразно использовать … 1) временной ряд 2) стационарный процесс 3) систему эконометрических уравнений 4) изолированное уравнение регрессии A226. Укажите справедливые утверждения по поводу системы эконометрических уравнений: 1) содержит только лаговые и текущие экзогенные переменные 2) включает множество эндогенных и множество экзогенных переменных 3) предназначена для расчёта доверительных интервалов для коэффициентов регрессии 4) система уравнений, каждое из которых может содержать эндогенные переменные других уравнений A227. вОсновной задачей построения систем эконометрических уравнений является описание … 1) структуры связей реальной экономической системы 2) взаимодействия реальных экономической и политической систем 3) математических зависимостей 4) структуры связей реальной политической системы A228. Система рекурсивных уравнений — это система, в которой … 1) каждое последующее уравнение системы в правой части содержит в качестве экзогенных переменных все эндогенные переменные предыдущих уравнений 2) одни и те же эндогенные переменные входят в левую часть одних уравнений и в правую часть других уравнений 3) каждая из эндогенных переменных рассматривается как функция одного и того же набора экзогенных переменных 4) каждая из эндогенных переменных рассматривается как функция одного и того же набора факторов A229. мОтносительно системы верно следующее утверждение … 1) система неидентифицируема 2) система сверхидентифицируема 3) система идентифицируема 4) вопрос об идентификации системы не может быть решён A230. Укажите преимущества использования системы эконометрических уравнений перед изолированными уравнениями регрессии: 1) возможно одновременно исследовать поведение нескольких зависимых и нескольких независимых переменных (экономических показателей) 2) отдельное уравнение множественной регрессии на более высоком уровне характеризует истинное влияние каждого фактора на вариацию зависимой переменной 87 3) для оценки параметров системы эконометрических уравнений всегда моэно использовать метод наименьших квадратов 4) разрешается проблема выбора зависимой и независимой переменных в случае их сильной взаимозависимости A231. мВ систему одновременных уравнений входят алгебраические соотношения между эндогенными переменными. В них отсутствует случайная составляющая, нет параметров, подлежащих оценке. Эти соотношения являются ... 1) тождествами 2) регрессионными уравнениями 3) структурными соотношениями 4) приведенными формулами A232. Система, в которой каждая из эндогенных переменных рассматривается как функция одного и того же набора факторов называется системой ____ уравнений. 1) независимых 2) взаимозависимых 3) рекурсивных 4) одновременных A233. Система одновременных уравнений — это система, в которой … 1) одни и те же эндогенные переменные входят в левую часть одних уравнений и в правую часть других уравнений 2) каждое последующее уравнение системы в правой части содержит в качестве экзогенных переменных все эндогенные переменные предыдущих уравнений 3) каждая из эндогенных переменных рассматривается как функция одного и того же набора факторов 4) одни и те же экзогенные переменные входят в левую часть одних уравнений и в правую часть других уравнений A234. Система эконометрических уравнений предполагает наличие … 1) нескольких зависимых и нескольких независимых признаков 2) нескольких зависимых и одного независимого признаков 3) одного зависимого и нескольких независимых признаков 4) одного зависимого и совокупности независимых признаков A235. Уравнение системы считается идентифицируемым в соответствии с достаточным условием идентифицируемости, если … 1) число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, равно числу эндогенных переменных в данном уравнении без одной 2) определитель матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих данном уравнении, но присутствующих в системе отличен от 0, а ранг этой матрицы не меньше числа эндогенных переменных в системе без одной 3) определитель матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих данном уравнении, но присутствующих в системе отличен от 0, а ранг этой матрицы не меньше числа эндогенных переменных в данном уравнении без одной 4) число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, равно числу экзогенных переменных в системе без одной A236. Система уравнений, в которых каждая эндогенная переменная рассматривается как функция только предопределенных переменных, называется системой _____ уравнений. 1) регрессионных 2) независимых 3) одновременных 4) рекурсивных A237. Для оценки параметров структурной модели системы необходимо, чтобы … 1) все уравнения системы были неидентифицируемы или сверхидентифицируемы 88 2) хотя бы одно уравнение системы было идентифицируемо или сверхидентифицируемо 3) все уравнения системы были идентифицируемы или сверхидентифицируемы 4) хотя бы одно уравнение системы было неидентифицируемо или сверхидентифицируемо A238. вВыделяют три класса систем эконометрических уравнений: … 1) системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений 2) системы одновременных уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений 3) системы независимых уравнений, системы изолированных уравнений и системы рекурсивных уравнений 4) системы взаимозависимых уравнения, системы рекурсивных уравнений и системы возвратных уравнений A239. Для системы независимых уравнений матрица параметров при эндогенных переменных имеет ______ структуру. 1) диагональную 2) общего вида, несимметричную 3) кососимметрическую 4) треугольную A240. Система уравнений, где эндогенные переменные в одних уравнениях выступают в роли результирующего признака, а в других уравнениях – в роли фактора, называется системой ______ уравнений. 1) одновременных 2) рекурсивных 3) независимых 4) изолированных A241. Система взаимозависимых уравнений в ее классическом виде называется также системой _______ уравнений. 1) одновременных 2) изолированных 3) независимых 4) рекурсивных A242. мНеидентифицируемость системы эконометрических уравнений устраняется… 1) введением экзогенных переменных в соответствии с экономическим смыслом решаемой задачи 2) введением дополнительных эндогенных переменных 3) переходом к безразмерным переменным 4) увеличением количества наблюдений для каждой переменной A243. Выберите верные утверждения по поводу приведенной формы системы эконометрических уравнений: 1) оценки параметров уравнений приведенной формы системы определяются только традиционным методом наименьших квадратов 2) получается в результате преобразования структурной формы модели 3) оценки параметров уравнений определяются только обобщенным методом наименьших квадратов 4) система независимых уравнений A244. Выберите верные утверждения по поводу экзогенных переменных: 1) их значения определяются внутри модели 2) не зависят от эндогенных переменных 3) оказывают влияние на эндогенные переменные 4) число экзогенных переменных системы равно числу эндогенных переменных системы 89 A245. мЧисло приведенных коэффициентов системы одновременных уравнений больше числа структурных коэффициентов, тогда модель является ... 1) сверхидентифицируемой 2) неидентифицируемой 3) идентифицируемой 4) независимой A246. В модели спроса-предложения количество покупаемых и продаваемых товаров, , – – равновесная цена товара (определяется исходя из равенства спроса и предложения), Предопределенными являются переменные ... – доход покупателей. 1) 2) , 3) 4) , , A247. Приведенная форма модели представляет собой систему _____ функций эндогенных переменных от экзогенных. 1) линейных 2) нелинейных 3) случайных 4) обратных A248. мСтруктурные коэффициенты системы одновременных уравнений определяются однозначно по коэффициентам приведенной формы системы. Такая модель называется ... 1) идентифицируемой 2) сверхидентифицируемой 3) неидентифицируемой 4) неопределенной A249. Предопределенные переменные включают … 1) все экзогенные переменные и лаговые эндогенные переменные 2) все экзогенные и эндогенные переменные; 3) только экзогенные переменные 4) лаговые экзогенные и эндогенные переменные A250. Выберите верные утверждения по поводу приведенной формы системы эконометрических уравнений: 1) представлена в виде системы независимых уравнений 2) представлена в виде системы взаимозависимых уравнений 3) параметры приведенной формы могут быть выражены как нелинейные функции от параметров структурной формы 4) параметры приведенной формы не связаны с параметрами структурной формы A251. мПоведенческим уравнением системы эконометрических уравнений называется уравнение, которое… 1) описывает модель взаимодействия между переменными, т.е. содержит подлежащие оценке параметры и случайные составляющие 2) описывает соотношение, выполняемое во всех случаях, т.е. не содержит подлежащие оценке параметры и случайные составляющие 3) описывает модель взаимодействия между случайными составляющими, т.е. содержит только случайные составляющие 90 4) описывает ограничения на значения эндогенных и экзогенных переменных A252. мДвухшаговый метод наименьших квадратов применим для решения системы одновременных уравнений … 1) в качестве наиболее общего метода решения 2) только сверхидентифицированной 3) только идентифицированной 4) только неидентифицированной A253. С помощью традиционного метода наименьших квадратов можно определить параметры уравнений, входящих в систему _____ уравнений. 1) одновременных или независимых 2) только одновременных 3) рекурсивных или одновременных 4) независимых или рекурсивных A254. Приведена последовательность операций: 1. заданная система одновременных уравнений из структурной формы преобразуется в приведенную форму 2. оценки параметров приведенной формы находятся традиционным методом наименьших квадратов 3. по оценкам параметров приведенной формы вычисляются оценки структурных параметров. Этот алгоритм соответствует _____ методу наименьших квадратов. 1) косвенному 2) двухшаговому 3) обобщенному 4) трехшаговому A255. мДвухшаговый метод наименьших квадратов определения оценок структурных параметров используется в случае ... 1) точной идентифицируемости системы одновременных уравнений или сверхидентифицируемости этой системы 2) отсутствия в системе тождеств 3) неидентифицируемости хотя бы одного уравнения в системе 4) использования в системе фиктивных переменных A256. Второй шаг двухшагового метода наименьших квадратов состоит в определении структурных коэффициентов традиционным методом наименьших квадратов по теоретическим значениям ... 1) эндогенных переменных и исходным данным для экзогенных переменных 2) эндогенных переменных и исходным данным для эндогенных переменных 3) экзогенных переменных и исходным данным для эндогенных переменных 4) экзогенных переменных A257. Неидентифицируемую модель в виде системы одновременных уравнений можно превратить в точно идентифицируемую ... 1) переходя от структурной к приведенной форме модели 2) с помощью традиционного метода наименьших квадратов 3) используя косвенный метод наименьших квадратов 4) вводя дополнительные ограничения на структурные коэффициенты A258. мДля сверхидентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется ______ метод наименьших квадратов. 1) двухшаговый 2) традиционный 3) косвенный 4) трехшаговый A259. вПри оценке параметров приведенной формы модели косвенный метод наименьших квадратов использует алгоритм… 1) метода главных компонент 2) обычного метода наименьших квадратов 91 3) расчета средней взвешенной величины 4) метода максимального правдоподобия A260. мПриведена последовательность операций: 1. к системе одновременных уравнений применяется обобщенный метод наименьших квадратов с целью устранения корреляции случайных отклонений 2. заданная система одновременных уравнений из структурной формы преобразуется в приведенную форму 3. оценки параметров приведенной формы находятся традиционным методом наименьших квадратов 4. определение расчетных значений эндогенных переменных, которые выступают в качестве факторов в структурной форме модели 5. определение структурных параметров каждого уравнения в отдельности традиционным методом наименьших квадратов, используя в качестве факторов входящие в это уравнение предопределенные переменные и расчетные значения эндогенных переменных, полученные на первом шаге. Этот алгоритм соответствует _____ методу наименьших квадратов. 1) трехшаговому 2) обобщенному 3) косвенному 4) традиционному Раздел 10. Источники 10.1. Основная литература 1. Елисеева И.И. Эконометрика. М. Финансы и статистика, 2009Учебник. 2. Колемаев В.А. Эконометрика. М Инфра-М, 2008 Учебник. 3. Орлов А.И. Эконометрика. М. Экзамен, 2008 Учебник. 4. Тихомиров Н.П. Эконометрика. М. Экзамен, 2008Учебник. 10.2 Дополнительная 5. Елисеева И.И Практикум по эконометрике: Учебное пособие М.: Финансы и статистика, 2008 6. Грицан В.Н. Эконометрика: Учебное пособие. - М.: Издательско-книготорговый центр «Маркетинг», МУПК, 2007. 92 Раздел 11. Глоссарий (словарь) Временной ряд - это ряд значений статистического показателя, упорядоченного во времени. Гармонический анализ - нахождение конечной суммы уровней с использованием функций косинусов и синусов времени. Гомоскедастичность - дисперсия каждого отклонения ε одинакова для всех значений х. Задачей эконометрики является оценка направлений действий на достижение и повышение экономической эффективности и, кроме того, прогнозирование путей развития макро и микроэкономических факторов. Индекс множественной корреляции характеризует тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком, оценивает тесноту совместного влияния факторов на результат. Индекс сезонности - это процентное отношение фактических внутригодовых уровней и постоянной или переменной средней. Индекс частной корреляции характеризует тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включенных в уравнение регрессии. Интерполяция - применяется на этапе предварительной обработки данных и предполагает определение значений уровней ряда внутри заданного интервала. Критерии эконометрики - цель, альтернативы, затраты, эффективность. Корреляционные связи – это связи, когда изменение результативного признака обусловлено влиянием факторного признака не всецело, а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов Коллинеарными называются две переменные, которые находятся между собой в линейной зависимости. Коэффициент детерминации характеризует долю дисперсии результативного признака у, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака. Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%. β –коэффициент линий регрессии характеризует наиболее крупные резервы улучшения изучаемого признака. Метод наименьших квадратов, согласно которому сумма отклонений фактических значений результативных показателей от теоретических, найденных по уравнению связи ,должна быть минимальной. Мультиколлинеарность, когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью. Нелинейная регрессия внутренне линейная, т.е. с помощью соответствующих преобразований может быть приведена к линейному виду. Нелинейная регрессия внутренне нелинейная, т.е.о на не может быть сведена к линейной функции. Несмещенность оценки означает, что математическое ожидание остатков равно нулю. Относительные издержки или удельные определяются как отношение суммарных издержек к объему производства. Пространственные (структурные) ряды-ряды, представляющие собой совокупность значений одного признака в разных экономических группах (структура производства по секторам ,отраслям). Предельный продукт – отношение прироста валового продукта к приросту рабочей силы 93 Принципы эконометрики – правильная постановка проблемы, системная направленность, учет рыночной неопределенности, улучшение имеющихся альтернатив и поиск новых. Перспективная экстраполяция - предполагает продолжение ряда динамики на будущее, на основе выявления закономерности изменений уровней ряда в изучаемый период времени. Предметом эконометрики являются факты, формирующие развитие экономических процессов и явлений. Производственная функция характеризует связь между производственными факторами и величиной продукта. Предложение определяется сферой материального производства и может быть изучено на основе производственных функций. Ретроспективная экстраполяция - продолжение уровней временного ряда в прошлое. Рядами динамики (временными, хронологическими рядами) называют упорядоченные статистические данные по времени их получения. Системы одновременных уравнений - системы, которые могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме объясняющих переменных, включать в себя также объясняемые переменные из других уравнений системы. Спрос определяется в сфере конечного потребления и зависит от величины доходов, уровня цен и т.п. Сезонные колебания – это колебания, периодически повторяющиеся в некоторое определенное время каждого года, месяца, дня или его часа. Состоятельность оценок характеризует увеличение их точности с увеличением объема выборки. Стохастические модели допускают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели. Такой вид зависимости называется корреляционным Тенденция автокорреляции характеризует изменения связи между отдельными уровнями ряда динамики. Тенденция дисперсии представляет собой тенденцию изменения отклонений между эмпирическими уровнями и детерминированной компонентой ряда Функциональные связи - это связи, когда изменение результативного признака всецело обусловлено действием факторного признака. Тренд – это длительная тенденция изменения стохастического процесса, определяющая общее направление развития, основную тенденцию изменения экономических показателей, их временных рядов, характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Циклические или периодические колебания состоят в том ,что значение изучаемого признака в течение какого-то времени возрастает, достигая определенного максимума, затем понижается ,достигая определенного минимума, вновь возрастает до прежнего значения и т.д. Цифровые метки, т.е. качественные переменные, преобразованные в количественные. Такого рода переменные в эконометрике принято называть фиктивными переменными. Частные уравнения регрессии-уравнения регрессии, которые связывают результативный признак с соответствующими факторами х при закреплении других учитываемых во множественной регрессии факторов на среднем уровне. Эндогенные переменные-переменные, формирующие свои значения внутри модели. Экзогенные переменные-переменные, формирующие свои значения вне модели. 94 Эластичностью экономического показателя называется его способность реагировать в большей или меньшей степени на изменение другого показателя. Эластичность объема производства по некоторому фактору определяется как отношение темпов прироста объема производства к темпам прироста этого фактора. Эконометрической моделью - называется совокупностью уравнений, описывающих связи между некоторыми экономическими показателями. Соотношения могут быть стохастическими (случайными) и детерминированными (зависящими от чего либо). Экстраполяция-метод научного исследования, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдений над одной частью явления на другую ее часть. Эффективными считаются оценки, если они характеризуются наименьшей дисперсией. Эконометрика-наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических процессов и явлений. 95 ЛИСТ ПЕРЕУТВЕРЖДЕНИЯ УМК Учебно-методический комплекс: одобрен на 2011/2012 учебный год. Протокол № 11 заседания кафедры от “18” 08. 2011 г. Зав. кафедрой В. В. Горяинов одобрен на 2012/2013 учебный год. Протокол № 11 заседания кафедры от “25” 08. 2012 г. одобрен на 2013/2014 учебный год. Протокол № 5 заседания кафедры от “16” 01. 2013 г. 96
