Беспалов РПУД эконометрике

Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 1 из 36
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ШКОЛА ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК
«СОГЛАСОВАНО»
Руководитель ОП
«Математика и компьютерные науки»
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой
информатики, математического и
компьютерного моделирования
_____________ Беспалов В.М.
______________ Чеботарев А.Ю.
«
«
»
2018 г.
»
2018 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Эконометрика
Направление подготовки 02.03.01 Математика и компьютерные науки
Профиль: «Вычислительная математика, информатика и компьютерные технологии»
Форма подготовки очная
курс 3 семестр 6
лекции 18 час.
практические занятия 0 час.
лабораторные работы 36 час.
самостоятельная работа 90 час.
в том числе на подготовку к экзамену 36 час.
контрольные работы – не предусмотрены
курсовая работа / курсовой проект – не предусмотрены
зачет с оценкой 8 час.
Всего 144 час.
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта
высшего образования по направлению подготовки 02.03.01 Математика и компьютерные науки,
самостоятельно устанавливаемого ДВФУ, утвержденного приказом ректора от 7 июля 2015 № 1213-1287
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры информатики, математического и
компьютерного моделирования, протокол № от « »
2018 г.
Заведующий кафедрой: д.ф.-м.н., профессор А.Ю. Чеботарёв
Составитель: доцент, к.ф.-м.н. Беспалов В.М.
Оборотная сторона титульного листа РПУД
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
I. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «
»
20
Заведующий (ая) кафедрой
г. №
Чеботарёв А.Ю.
(подпись)
(И.О. Фамилия)
II. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 20___ г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись)
(И.О. Фамилия)
Лист 2 из 36
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 3 из 36
ABSTRACT
Bachelor’s degree in 02.03.01 “Mathematics and computer sciences”.
Study profile “Computational mathematics, informatics and computer
technologies”.
Course title: “Econometrics”.
Variable part of Block B1, syllabus (B1.V.DV.09.01), the total number of
course’s credits 4 credits.
Instructor: Ph.D., associated professor of computer science, mathematical
and computer modeling V.M. Bespalov
At the beginning of the course a student should be able to:
(SPC-3) – Strictly prove the statement, to formulate result, to see
consequences of the received result;
(SPC-5) – Market analysis of new technologies in the field of high
technology solutions and software packages for applications;
Learning outcomes:
(SPC-6) – use methods of mathematical and algorithmic modeling at the
solution of theoretical and applied tasks;
(SPC-8) – The reasonable choice, design and introduction of special
technical and program and mathematical means in the chosen professional area;
(SPC-13) – develop educational and methodical complexes for electronic
and mobile training.
Course description:
The econometrics serves as the powerful tool for detection, the description
and use of the steadiest characteristics in behavior of real economic events and
objects. Universal and special methods are studied; statistical properties of
econometric procedures are explained. Scientific novelty is caused by the choice of
a subject of a statement: econometrics as part of information systems in economy.
Feature of a course is use of modern applied software products for the analysis and
use of real statistical data, active use of information from global computer
networks.
Main course literature:
1. Simchera, VM Methods of multivariate statistical data analysis [electronic
resource]: a tutorial. - Electron. Dan. - Moscow: Finance and Statistics,
2008.
398
p.
Access:
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=1005 - Caps. screen.
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 4 из 36
2. Novikov, AI Econometrics: Textbook for undergraduate [electronic
resource]: a tutorial. - Electron. Dan. - Moscow: Dashkov i K, 2013. - 224
p. - Access: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=5670 - Caps.
screen.
3. Ayvazyan SA, Ivanov SS Econometrics: A Training Manual [electronic
resource]: studies. manual / SA Ayvazian, SS Ivanova. - M .: Market DS,
2007.
104
p.
Access:
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:268280&theme=FEFU - Caps.
screen.
4. Methods of mathematical statistics in the processing of economic
information [electronic resource]: studies. manual for schools / TT
Tsymbalenko, AN Baudakov, OS Tsymbalenko etc .; ed. prof. TT
Tsymbalenko. - M .: Finance and Statistics; Stavropol: ARGUS, 2007. 200
p.
Access:
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:349295&theme=FEFU - Caps.
screen.
5. Econometrics: the textbook / [V. S. Mkhitaryan, M. Yu Arkhipov, VA
Balazs et al.]; ed. VS Mkhitaryan. - M .: Prospect, 2014. - 380 p.
https://lib.dvfu.ru:8443/lib/item?id=chamo:741312&theme=FEFU
6. Dubrova TA Predicting the socio-economic processes. Statistical Methods
and Models: Proc. Benefit / TA Dubrova. - M .: Market DS, 2010. - 189 p.
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:356805&theme=FEFU
7. Paly IA Applied Statistics: Textbook. - M .: Publishing and Trading
Corporation
"Dashkov
and
K",
2008.
224
p.
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:264805&theme=FEFU
8. Econometrics textbook for high schools / N.M. Kurysheva, Gordeenko etc.;
ed.
I.I.
Eliseeva.
M.:
Prospect,
2010.
288
p
https://lib.dvfu.ru:8443/lib/item?id=chamo:357333&theme=FEFU
Form of final knowledge control: exam.
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 5 из 36
АННОТАЦИЯ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика» разработана
для студентов 3 курса, обучающихся по направлению 02.03.01 «Математика
и компьютерные науки».
Программа составлена в соответствии с
требованиями ОС ВО по данному направлению и приложением о Рабочих
программах учебных дисциплин образовательных программ высшего
образования (утверждено приказом ректора ДВФУ от 17.04.2012 № 12-1387).
Дисциплина «Эконометрика» входит в вариативную часть блока Б1.
В.ДВ.09.01 учебного плана (Б1. В.ДВ.09.01).
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 4 зачетные
единицы, 144 часа. Учебным планом предусмотрены лекционные занятия (36
часов), лабораторные работы (36 часов), самостоятельная работа студента (72
часов, в том числе на подготовку к экзамену 36 час). Дисциплина реализуется
на 3 курсе в 6 семестре.
Дисциплина «Эконометрика» логически и содержательно связана с
такими курсами, как «Экономика», «Теория вероятности», «Математическая
статистика и теория случайных процессов», «Компьютерный анализ
данных», «Кластерный и факторный анализ».
Цель:
В результате освоения данной дисциплины, обучающиеся приобретают
знания, умения и навыки, обеспечивающие достижение целей основной
образовательной программы «Математика и компьютерные науки».
Теория эконометрики служит мощным инструментом для обнаружения,
описания и использования наиболее устойчивых характеристик в поведении
реальных экономических явлений и объектов. Изучаются универсальные и
специальные
методы,
разъясняются
статистические
свойства
эконометрических процедур. Научная новизна обусловлена выбором
предмета изложения: эконометрика как часть информационных систем в
экономике. Особенностью курса является применение современных
прикладных программных продуктов для анализа и использование реальных
статистических данных, активное использование информации из глобальных
компьютерных сетей.
Целями изучения дисциплины являются:
 ознакомление с основными методами эконометрики для решения
задач прикладной математики;
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 6 из 36
 получение знаний по эконометрическим методам, необходимым
для проверки предлагаемых и выявления новых эмпирических
зависимостей;
 овладение
практическими
навыками
в
построении
эконометрических моделей при изучении экономических явлений
и процессов с использованием компьютерных технологий;
 развитие логического мышления;
 выработка навыков самостоятельной работы при решении
теоретических и практических задач.
Задачи:
 Изучить основные методы эконометрики и их применение к
решению практических задач;
 построения
надежного прогноза в результате научноисследовательских, проектно-конструкторских и технологических
работ;
 развить умение анализа и практической интерпретации
полученных математических результатов;
 выработать умения и навыки самостоятельного изучения
специальной литературы, пользования справочными материалами
и пособиями, необходимыми для решения практических задач.
Для успешного изучения дисциплины «Эконометрика» у обучающихся,
в основном, должны быть сформированы следующие компетенции:
 ПК-3 способность строго доказывать утверждение, формулировать
результат, видеть следствия полученного результата;
 ПК-16
способность критически переосмысливать накопленный
опыт, изменять при необходимости вид и характер своей профессиональной
деятельности способностью применять существующие и разрабатывать
новые методы и средства обучения.
В
результате
изучения
данной
дисциплины
у
обучающихся
формируются следующие общекультурные/ профессиональные компетенции
(элементы компетенций).
Код и формулировка
компетенции
Этапы формирования компетенции
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
ПК-3 способность
строго доказывать
утверждение,
формулировать
результат, видеть
следствия полученного
результата
Знает
Умеет
Владеет
ПК-5 способность к
Знает
анализу рынка новых
решений в области
Умеет
наукоемких технологий
и пакетов программ для
решения прикладных
Владеет
задач
Знает
ПК-6 способность
использовать методы
математического и
Умеет
алгоритмического
моделирования при
решении теоретических
и прикладных задач
Владеет
ПК-8 способность к
Знает
обоснованному выбору,
проектированию и
Умеет
внедрению
специальных
технических и
программноматематических
Владеет
средств в избранной
профессиональной
области
ПК-13 способность
разрабатывать учебнометодические
комплексы для
электронного и
мобильного обучения
Знает
Умеет
Владеет
Лист 7 из 36
основные элементы теории вероятности и
математической статистики, используемые в
эконометрическом моделировании
получать основные выражения для оценок
параметров парной, множественной, нелинейной
регрессий
эконометрическими методами и практическими
навыками расчетов
современные методы исследования и
информационно-коммуникационных технологий
строить эконометрические модели для конкретных
экономических данных;
навыками использования современных
программных средств при решении прикладных
задач
фундаментальные принципы и основные законы
построения математических моделей
эконометрики для решения прикладных задач
применять современные программные средства к
исследованию и реализации математических
моделей
методами анализа и оценки современных научных
достижений, генерирования новых идей при
решении исследовательских и практических задач,
в том числе, и в междисциплинарных областях
принципы анализа и моделирования временных
рядов
работать со специализированными
компьютерными программами
фундаментальными знаниями в области
математической статистики. Имеет представление
о современном состоянии и проблемах прикладной
математики и информатики
стандартные теоретические и эконометрические
модели
строить стандартные теоретические и
эконометрические модели, анализировать и
содержательно интерпретировать полученные
результаты
методами первичной обработки и анализа
наблюдаемых данных
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 8 из 36
Для формирования вышеуказанных компетенций в рамках дисциплины
«Эконометрика»
применяются
следующие
методы
активного/
интерактивного обучения:
 мини-лекции с актуализацией изучаемого содержания,
 презентации с использованием доски, книг, видео, слайдов,
компьютеров и т.п., с последующим обсуждением материалов,
 разминка с вопросами, ориентированными на выстраивание
логической цепочки из полученных знаний (конструирование
нового знания).
I. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ КУРСА
Раздел I. Структура эконометрики. Специфика экономических
данных (5 час.)
Тема 1. Природа эконометрики (1 час.)
Представление и определение эконометрики.
Тема 2. Эконометрические модели (1 час.)
Особенности эконометрических моделей.
Тема 3. Роль эконометрического исследования (1 час.)
Предмет и основные задачи эконометрии. Природа экономических
моделей.
Тема 4. Графическое выравнивание данных (1 час.)
Графическое представление данных выборочных наблюдений.
Тема 5. Необходимые сведения (1 час.)
Основные необходимые определения.
Раздел II. Линейная модель парной регрессии (5 час.)
Тема 1. Линейная модель с двумя переменными (1 час.)
Линейная модель с двумя переменными. Ковариационная матрица.
Тема 2. Оценки наименьших квадратов (1 час.)
Оценка наименьших квадратов.
Тема 3. Свойства оценок, полученных МНК (1 час.)
Свойства оценок, полученных с помощью МНК.
Тема 4. Коэффициент корреляции (1 час.)
Определение коэффициента корреляции.
Тема 5. Нелинейные модели взаимосвязи, допускающие
линеаризацию (1час.)
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 9 из 36
Полулогарифмическое преобразование данных. Логарифмическое
преобразование. Преобразование данных в обратные величины.
Логарифмирование и преобразование в обратные величины.
Раздел III. Общая линейная модель (5 час.)
Тема 1. Исходные гипотезы для применения МНК (1 час.)
Исходные гипотезы.
Тема 2. Оценивание МНК (1 час.)
Применение метода наименьших квадратов. Матрица корреляции.
Коэффициент корреляции.
Тема 3. Проверка значимости и доверительные интервалы (1 час.)
Проверка гипотез. Определение доверительного интервала.
Тема 4. Случаи нарушения исходных гипотез (1 час.)
Мультиколлинеарность. Последствия и оценка мультиколлинеарности.
Гетероскедастичность. Тест Гольдфельда и Квандта. Тест Глейсера.
Тема 5. Обобщённый МНК (1 час.)
Оценка обобщенного метода наименьших квадратов (метод Эйткена).
Раздел IV. Расширения общей линейной модели (6 час.)
Тема 1. Фиктивные переменные (2 час.)
Определение фиктивных переменных.
Тема 2. Корректировка сезонных колебаний (2 час.)
Устранение сезонных возмущений для изолированного временного ряда.
Тема 3. Ковариационный анализ (2 час.)
Применение ковариационного анализа. Анализ ковариации.
Раздел V. Одновременные системы уравнений (6 час.)
Тема 1. Разрешимость систем уравнений (4 час.)
Определение совместных, одновременных систем уравнений.
Оценивание
структурных
коэффициентов
модели.
Определение
идентификации. Виды идентифицируемости.
Тема 2. Методы решений одновременных систем уравнений (2 час.)
Виды методов оценивания и их применение.
Раздел VI. Временные ряды (9 час.)
Тема 1. Моделирование временных рядов (2 час.)
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 10 из 36
Моделирование
временных
рядов.
Выбор
аддитивной
или
мультипликативной модели. Моделирование сезонных и циклических
колебаний.
Тема 2. Автокорреляция (3 час.)
Влияние автокорреляции. Определение коэффициента автокорреляции и
его свойства.
Тема 3. Тесты на автокорреляцию (4 час.)
Критерии и тесты определения наличия автокорреляции.
II.
СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ПРАКТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ
КУРСА
Лабораторные работы (36 час.)
Лабораторная работа №1. Линейная модель парной регрессии (4
час.)
Лабораторная работа №2. Нелинейные модели взаимосвязи,
допускающие линеаризацию (4 час.)
Лабораторная работа №3. Общая линейная модель (4 час.)
Лабораторная работа №4. Дисперсионный анализ в регрессии (4
час.)
Лабораторная работа №5. Мультиколлинеарность (5 час.)
Лабораторная работа №6. Гетероскедастичность возмущений. Тест
Гольдфельда-Квандта (5 час.)
Лабораторная работа №7. Временные ряды (5 час.)
Лабораторная работа №8. Мультипликативные и аддитивные
модели (5 час.)
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 11 из 36
III. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ОБУЧАЮЩИХСЯ
Учебно-методическое
обеспечение
самостоятельной
работы
обучающихся по дисциплине «Эконометрика» представлено в Приложении 1
и включает в себя:
план-график выполнения самостоятельной работы по дисциплине, в том
числе примерные нормы времени на выполнение по каждому заданию;
характеристика заданий для самостоятельной работы обучающихся и
методические рекомендации по их выполнению;
требования
к
представлению
и
оформлению
результатов
самостоятельной работы;
критерии оценки выполнения самостоятельной работы.
IV.
№
п/п
1
2
КОНТРОЛЬ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛЕЙ КУРСА
Контролируемые
разделы / темы
дисциплины
Структура
эконометрики.
Специфика
экономических
данных
Линейная модель
парной регрессии
Коды и этапы
формирования
компетенций
ПК-3
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-16
ПК-3
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-16
Оценочные средства
текущий
промежуточная
контроль
аттестация
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
1-11
Отчёт по
лабораторной
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
12-23
Отчёт по
лабораторной
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
Разработчик:
Беспалов В.М.
3
4
5
6
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Общая линейная
модель
Расширения
общей линейной
модели
Одновременные
системы
уравнений
Временные ряды
ПК-3
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-16
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-3
ПК-16
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-3
ПК-16
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-3
ПК-16
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
Лист 12 из 36
24-35
Отчёт
по
лабораторной
работе
Отчёт
по
лабораторной
работе
1-11
Отчёт
по
лабораторной
работе
Отчёт
по
лабораторной
работе
12-23
Отчёт
по
лабораторной
работе
Отчёт
по
лабораторной
работе
24-35
Отчёт
по
лабораторной
работе
Отчёт
по
лабораторной
работе
Типовые контрольные задания, методические материалы, определяющие
процедуры оценивания знаний, умений и навыков и (или) опыта
деятельности, а также критерии и показатели, необходимые для оценки
знаний, умений, навыков и характеризующие этапы формирования
компетенций в процессе освоения образовательной программы,
представлены в Приложении 2.
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 13 из 36
V. СПИСОК УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И ИНФОРМАЦИОННОМЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Основная литература
Симчера, В.М. Методы многомерного анализа статистических данных
[Электронный ресурс] : учебное пособие. — Электрон. дан. — М. :
Финансы и статистика, 2008. — 398 с. — Режим доступа:
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=1005 — Загл. с экрана.
Новиков, А.И. Эконометрика: Учебное пособие для бакалавров
[Электронный ресурс] : учебное пособие. — Электрон. дан. — М. :
Дашков
и
К,
2013.
—
224
с.
—
Режим
доступа:
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=5670 — Загл. с экрана.
Айвазян С.А., Иванова С.С. Эконометрика: учебное пособие
[Электронный ресурс] : учеб. пособие / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. – М.:
Маркет
ДС,
2007.
–
104
с.
—
Режим
доступа:
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:268280&theme=FEFU — Загл. с
экрана.
Методы математической статистики в обработке экономической
информации [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов/ Т.Т.
Цымбаленко, А.Н. Баудаков, О.С. Цымбаленко и др.; под ред. проф. Т.Т.
Цымбаленко. – М.: Финансы и статистика; Ставрополь: АРГУС, 2007. –
200
с.
—
Режим
доступа:
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:349295&theme=FEFU — Загл. с
экрана.
Эконометрика : учебник / [В. С. Мхитарян, М. Ю. Архипова, В. А.
Балаш и др.] ; под ред. В. С. Мхитаряна. – М.: Проспект, 2014. – 380 с.
https://lib.dvfu.ru:8443/lib/item?id=chamo:741312&theme=FEFU
Дуброва Т.А. Прогнозирование социально–экономических процессов.
Статистические методы и модели: учеб. пособие / Т.А. Дуброва. – М.:
Маркет
ДС,
2010.
–
189
с.
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:356805&theme=FEFU
Палий И.А. Прикладная статистика: Учебное пособие. – М.:
Издательско–торговая корпорация "Дашков и К", 2008. – 224 с.
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:264805&theme=FEFU
Разработчик:
Беспалов В.М.
8.
1.
2.
3.
4.
5.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 14 из 36
Эконометрика : учебник для вузов / [И. И. Елиссева, С. В. Курышева,
Ю. В. Нерадовская и др.] ; под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Проспект, 2010.
– 288 с. https://lib.dvfu.ru:8443/lib/item?id=chamo:357333&theme=FEFU
Дополнительная литература
Davidson, Russell and James G. MacKinnon (1993). Estimation and Inference
in Econometrics, Oxford: Oxford University Press.
http://www.amazon.com/Estimation-Inference-Econometrics-RussellDavidson/dp/0195060113
Greene, William H. (2008). Econometric Analysis, 6th Edition, Upper Saddle
River, NJ: Prentice-Hall.
https://perhuaman.files.wordpress.com/2014/06/william-h-greene-econometricanalysis-2007.pdf
Johnston, Jack and John Enrico DiNardo (1997). Econometric Methods, 4th
Edition, New York: McGraw-Hill.
https://books.google.ru/books/about/Econometric_Methods.html?id=vhKqQgA
ACAAJ&redir_esc=y
Pindyck, Robert S. And Daniel L. Rubinfeld (1998). Econometric Models and
Economic Forecasts, 4th edition, New York: McGraw-Hill.
https://books.google.ru/books/about/Econometric_models_and_economic_fore
cast.html?id=6Ki3AAAAIAAJ&redir_esc=y
Wooldridge, Jeffrey M. (2000). Introductory Econometrics: A Modern
Approach. Cincinnati, OH: South-Western College Publishing.
http://www.amazon.com/Introductory-Econometrics-Modern-ApproachEconomics/dp/1111531048
Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети
«Интернет»
1. http://quantile.ru/ – "Квантиль" Международный эконометрический
журнал на русском языке;
2. http://pages.nes.ru/sanatoly/ – 3. Лекции
Станислава
Анатольева
(http://www.nes.ru/ Российская экономическая школа), "Курс лекций по
эконометрике
для
продолжающих"
–
http://pages.nes.ru/russian/research/abstracts/2004/Anatolyev-lec.htm;
3. "Курс
лекций
по
эконометрике
для
подготовленных"
–
http://pages.nes.ru/russian/research/abstracts/2003/Anatolyev-r.htm;
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 15 из 36
4. http://crow.academy.ru/econometrics/
–
Страница
“Прикладная
эконометрика”, созданная на экономическом факультете МГУ В. И.
Черняком и Ю. Д. Давыдовым. Страница содержит материалы к
магистрантскому курсу “Прикладная эконометрика”: слайды к лекциям,
упражнения к семинарам, описание программы MICROTSP 6.5, список
литературы по эконометрике;
5. http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/index.html
–
Н.И.Чернова.
Краткий конспект лекций по "Математической статистике" для студентов
2 курса ЭФ НГУ. http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/index.html –
Лекции по "Теории вероятностей" для студентов 1 курса ЭФ НГУ;
6. http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm – Электронный учебник по
статистике на русском языке. Создан компанией StatSoft, разработчиком
популярного пакета STATISTICA. Учебник предназначен для того, чтобы
помочь начинающим пользователям «понять основные понятия
статистики и более полно представить диапазон применения
статистических методов». Темы выбраны в соответствии со структурой
пакета STATISTICA;
7. На странице Станислава Коленикова – http://www.komkon.org/~tacik/,
учебник "Прикладной эконометрический анализ в статистическом пакете
Stata 6 – http://www.komkon.org/~tacik/Stata6Ec.pdf;
8. В.П. Носко "Эконометрика для начинающих. Основные понятия,
элементарные методы, границы применимости, интерпретация
результатов" Москва, ИЭПП, 2000. Файл в формате Word доступен на
сайте (http://www.iep.ru/) Института экономики переходного периода –
http://www.iep.ru/files/persona/nosko/nosko.zip;
9. http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/ – Лекции "Анализ
временных рядов" Г.Г. Канторовича (Высшая школа экономики, ГУВШЭ) Опубликовано в "Экономическом журнале ВШЭ" Том. 6 (2002),
№1,2,3,4 и Том. 7 (2003), №1;
10.http://www.molchanov.narod.ru/econometrics.html – На станице И.Н.
Молчанова можно найти практические занятия по эконометрике с
использованием
программы
EViews.
HTML-верисия:
http://www.molchanov.narod.ru/ucheb_posob/econometr_pract_2000.html;
11.На сайте CTI Centre for Economics в Бристольском университете собраны
ссылки
он-лайн
материалы
для
обучения
статистике
–
http://economicsnetwork.ac.uk/teaching/text/statisticsforeconomists.htm
и
эконометрике
продвинутого
уровня
–
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 16 из 36
http://economicsnetwork.ac.uk/teaching/text/advancedeconometricsquantitative
.htm;
12.http://www.gks.ru/ – Федеральная служба государственной статистики,
публикует свои данные в Интернете, но только агрегированные и весьма
немногочисленные. Полезно смотреть сайт Росстата не только на
русском, но и на английском;
13.http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms-hse/ – Панельная база данных
Российского мониторинга социально-экономического положения и
здоровья населения (РМЭЗ/RLMS) охватывает период 1994-2000 гг. и
является репрезентативной для России по полу, возрасту, образованию и
соотношению размеров городского и сельского населения. Этот
ежегодный опрос охватывает более 3700 домохозяйств, состоящих из
более, чем 10400 индивидов;
14.http://data.worldbank.org/ – представляет 550 индикаторов развития для
207 стран и 18 групп стран за период с 1960 по 2000 год.
Перечень информационных технологий
и программного обеспечения
Предлагаемый ниже обзор пакетов не является полным. Расширить свои
знания о многообразии эконометрических пакетов, если прочесть
приложение ЭП в книге Магнус и др. (2001). Следующие пакеты являются
профессиональными, такие как Stata (для анализа пространственных и
панельных данных), EViews (для анализа временных рядов) и Gauss (для
реализации нестандартных эконометрических методов).
Stata – пакет для статистического и эконометрического анализа данных.
Ориентирован, в первую очередь, на эконометристов. Компания Stata
Corporation внимательно следит за развитием эконометрики и за нуждами
исследователей и постоянно совершенствует пакет, добавляя в него все
новые возможности для эконометрического анализа. Пакет особенно хорош
для обработки пространственных данных (cross-section data), панельных
(panel data) и данных по временам жизни (survival-time data). Интерфейс
пакета предполагает программирование с помощью командного языка и
минимум действий с помощью меню. Человеку, привыкшему работать с
программой типа Microsoft Word, это может сначала показаться сложным и
неудобным, но специфика работы с данными, на которые ориентирован
пакет, показывает большие преимущества такого подхода. Освоить пакет
достаточно
легко,
если
обратиться
к
пособию
"Прикладной
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 17 из 36
эконометрический анализ в пакете Stata" С. Коленикова (см. разд. 2). Кроме
того, пакет Stata имеет отличную систему встроенной подсказки. Пакет также
имеет встроенный язык программирования.
EViews – очень хороший профессиональный пакет, ориентированный, в
первую очередь, на анализ временных рядов. Имеет удобный, легко
осваиваемый интерфейс с большим количеством меню, но возможно и
программирование. Пакет широко используется как экономистамиисследователями, так и финансовыми аналитиками, специалистами в области
макроэкономического прогнозирования, прогнозирования продаж и т.д. На
сайте разработчика доступна студенческая версия программы. Отличная
система подсказки пакета представляет собой, по существу, учебник по
эконометрике, ориентированный на практическую работу. Пакет имеет
встроенный язык программирования.
Gauss – профессиональный язык программирования, ориентированный
на решение задач эконометрического анализа. Необходимость в
программировании возникает, например, в случае, когда эконометрист
пользуется нестандартными эконометрическими методами, которые не
реализованы в статистических пакетах. Гаусс – излюбленная программа
эконометристов-теоретиков. Ссылки, связанные с этим пакетом и домашние
задания с использованием пакета можно найти, например, на сайте
Станислава Анатольева. Одно из удобств этого языка программирования
заключается в том, что переменная в нем по умолчанию является не
скаляром, как в обычных языках, а матрицей. Например, для расчета оценки
по МНК в Гауссе вместо организации двойных циклов для перемножения
матриц и подпрограммы для обращения матрицы вы просто пишете
знакомую формулу: b=INV(X'X)X'Y, и ответ готов! Для Гаусса существует
обширная библиотека подпрограмм. Отрицательная сторона пакета –
неразвитая диагностика ошибок.
SPSS – пакет анализа с развитым windows-интерфейсом и красивой
графикой, особенно популярный среди социологов и маркетологов. Пакет
ориентирован, главным образом, на анализ пространственных данных и на
кластерный анализ. Удобной особенностью пакета является возможность
написания программ. Однако встроенные модели и тесты для
пространственных данных и для временных рядов заметно отстают от
развития науки. Компания SPSS явно отдает предпочтение развитию
качества графики перед развитием статистических возможностей пакета, что
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 18 из 36
делает пакет идеальным для целей маркетинга, но малопривлекательным для
современных эконометрических исследований.
Statistica – наиболее простой диалоговый пакет, позволяющий
производить некоторые эконометрические расчеты с пространственными
данными. Может быть, полезен при начальном знакомстве с эконометрикой.
Программа имеет удобный интерфейс. На сайте разработчика доступна
студенческая версия программы.
PcGive – диалоговый пакет эконометрического моделирования.
Позволяет проводить различные процедуры оценки и тесты, от метода
наименьших квадратов до коинтеграционного анализа данных и оценки
моделей одновременных уравнений. На сайте разработчика доступна
студенческая версия программы.
VI. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ
1. Рекомендации
по
планированию
и
организации
времени,
необходимого для изучения дисциплины.
Рекомендуется следующим образом организовать время, необходимое
для изучения дисциплины:
Изучение конспекта лекции в тот же день после лекции – 10-15 минут.
Повторение лекции за день перед следующей лекцией – 10-15 минут.
Изучение теоретического материала по учебнику и конспекту – 1 час в
неделю.
2. Описание
последовательности
действий
студента
(«сценарий
изучения дисциплины»).
При изучении теории эконометрики следует внимательно слушать и
конспектировать материал, излагаемый на аудиторных занятиях. Для его
понимания
и
качественного
последовательность действий:
усвоения
рекомендуется
следующая
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 19 из 36
1. После окончания учебных занятий для закрепления материала
просмотреть и обдумать текст лекции, прослушанной сегодня, разобрать
рассмотренные примеры (10-15 минут).
2. При подготовке к лекции следующего дня, следует повторить текст
предыдущей лекции, подумать о том, какая может быть следующая тема (1015 минут).
3. В течение недели выбрать время для работы со специальной
литературой в библиотеке и для занятий на компьютере (по 1 часу).
4. При подготовке к лабораторным занятиям следующего дня
необходимо сначала прочитать основные понятия и теоремы по теме
домашнего задания. При выполнении задания нужно сначала понять, что
требуется в задаче, какой теоретический материал нужно использовать,
наметить план решения задачи. Если это не дало результатов, и Вы сделали
задачу «по образцу» аудиторной задачи, или из методического пособия,
нужно после решения такой задачи обдумать ход решения и опробовать
решить аналогичную задачу самостоятельно.
3. Рекомендации по работе с литературой.
Теоретический материал курса становится более понятным, когда
дополнительно к прослушиванию лекций изучаются и книги. Литературу по
курсу желательно изучать в библиотеке. Полезно использовать несколько
учебников, однако легче освоить курс, придерживаясь одного учебника и
конспекта.
Рекомендуется,
кроме
«заучивания»
материала,
добиться
понимания изучаемой темы дисциплины. Кроме того, очень полезно
мысленно задать себе и попробовать ответить на следующие вопросы: о чем
эта глава, какие новые понятия в ней введены.
4. Советы по подготовке к экзамену.
Дополнительно
к
изучению
конспектов
лекций
необходимо
пользоваться учебниками. Вместо «заучивания» материала важно добиться
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 20 из 36
понимания изучаемых тем дисциплины. При подготовке к экзамену нужно
освоить теорию: разобрать определения всех понятий и численных методов,
рассмотреть примеры и самостоятельно решить несколько типовых задач из
каждой темы. При решении задач всегда необходимо комментировать свои
действия и не забывать о содержательной интерпретации.
5. Указания по организации работы с контрольно-измерительными
материалами.
При подготовке к лабораторной работе необходимо сначала прочитать
теорию по каждой теме. Отвечая на поставленный вопрос, предварительно
следует понять, что требуется от Вас в данном случае, какой теоретический
материал нужно использовать, наметить общий план решения.
VII.
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
Образовательный процесс по дисциплине проводится в лекционных и
компьютерных аудиториях.
Мультимедийная лекционная аудитория (мультимедийный проектор,
настенный экран, документ-камера) о. Русский, кампус ДВФУ, корпус 20(D),
ауд. D738, D654/D752, D412/D542, D818, D741, D945, D547, D548, D950,
D952, D732/
Компьютерные классы: (доска, 15 персональных компьютеров) о.
Русский, кампус ДВФУ, корпус 20(D), D733, D733а, D734, D734а, D546,
D546а, D549а (Кампус ДВФУ), оснащенные компьютерами класса Pentium и
мультимедийными (презентационными) системами, с подключением к
общекорпоративной компьютерной сети ДВФУ и сети Интернет.
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 21 из 36
Приложение 1
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ШКОЛА ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ
РАБОТЫ
по дисциплине «Эконометрика»
Направление подготовки 02.03.01 Математика и компьютерные науки
Профиль: «Вычислительная математика, информатика и компьютерные
технологии»
Форма подготовки очная
Владивосток
2018
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 22 из 36
План-график выполнения самостоятельной работы по дисциплине
№
Дата/сроки
выполнения
Вид самостоятельной
работы
Примерные Форма контроля
нормы
времени на
выполнение
1
Неделя 1-2
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Линейная модель парной
регрессии
4 час
Лабораторная работа
1
2
Неделя 3-4
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Нелинейные модели
взаимосвязи, допускающие
линеаризацию
4 час
Лабораторная работа
2
3
Неделя 5-6
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Общая линейная модель
4 час
Лабораторная работа
3
4
Неделя 7-8
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Дисперсионный анализ в
регрессии
4 час
Лабораторная работа
4
5
Неделя 9-10
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Мультиколлинеарность
4 час
Лабораторная работа
5
6
Неделя 11-12
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Гетероскедастичность
возмущений. Тест
Гольдфельда-Квандта
4 час
Лабораторная работа
6
п/п
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 23 из 36
7
Неделя 13-15
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Временные ряды
6 час
Лабораторная работа
7
8
Неделя 16-18
Работа над конспектом
лекции, подготовка к
лабораторной работе:
Мультипликативные и
аддитивные модели
6 час
Лабораторная работа
8
Подготовка к экзамену
36 часов
Экзамен
9
Характеристика заданий для самостоятельной работы обучающихся
и методические рекомендации по их выполнению
Самостоятельная работа студентов состоит из подготовки к
лабораторным работам в компьютерном классе, работы над рекомендованной
литературой и текстами лекций в процессе изучения теоретического
материала.
Темы заданий для самостоятельной работы представлены в планеграфике выполнения самостоятельной работы по дисциплине.
При подготовке к лабораторным занятиям необходимо сначала
прочитать основные понятия и теоремы по теме. При выполнении задания
нужно сначала понять, что требуется в задаче, какой теоретический материал
нужно использовать, наметить план решения задачи. Рекомендуется
использовать методические указания и материалы по курсу «Теория
эконометрики», текст лекций, а также электронные пособия, имеющиеся на
сервере Школы естественных наук.
При подготовке к контрольным работам дополнительно к изучению
конспектов
лекций
необходимо
пользоваться
учебниками.
Вместо
«заучивания» материала важно добиться понимания изучаемых тем
дисциплины. Отвечая на поставленный вопрос, предварительно следует
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 24 из 36
понять, что требуется от Вас в данном случае, какой теоретический материал
нужно использовать.
При подготовке к экзамену нужно освоить теорию: разобрать
определения всех понятий, рассмотреть примеры и самостоятельно решить
несколько типовых задач из каждой темы. При решении задач всегда
необходимо комментировать свои действия и не забывать о содержательной
интерпретации.
Требования к представлению и оформлению результатов
самостоятельной работы
Результатом самостоятельной работы являются отчеты по лабораторным
работам.
В процессе подготовки отчетов к лабораторным работам у студентов
развиваются
навыки
составления
письменной
документации
и
систематизации имеющихся знаний. При составлении отчетов рекомендуется
придерживаться следующей структуры:

Математическая постановка задачи;

Описание метода решения;

Описание алгоритма метода;

Спецификация используемых функций и типов данных;

Результаты эксперимента;

Выводы и заключение.
Критерии оценки выполнения самостоятельной работы
Отчет по лабораторной работе должен полностью удовлетворять
условию задачи. В случае некачественно выполненных отчетов (не
соответствующих заявленным требованиям) результирующий балл за работу
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 25 из 36
может быть снижен. Студент должен продемонстрировать отчетливое и
свободное владение концептуально-понятийным аппаратом, научным языком
и терминологией. Наличие всех отчетов является допуском к экзамену.
На экзамене, оценка «отлично» выставляется студенту, если он глубоко
и прочно усвоил программный материал. Исчерпывающе, последовательно,
четко и логически стройно его излагает, умеет тесно увязывать теорию с
практикой, свободно справляется с задачами, вопросами и другими видами
применения знаний. Причем, не затрудняется с ответом при видоизменении
заданий. Использует в ответе материал монографической литературы,
правильно обосновывает принятое решение, владеет разносторонними
навыками и приемами выполнения практических задач.
Оценка «хорошо» выставляется студенту, если он твердо знает
материал, грамотно и по существу излагает его, не допуская существенных
неточностей в ответе на вопрос, правильно применяет теоретические
положения
при
решении
практических
вопросов
и
задач,
владеет
необходимыми навыками и приемами их выполнения.
Оценка «удовлетворительно» выставляется студенту, если он имеет
знания только основного материала, но не усвоил его деталей, допускает
неточности, недостаточно правильные формулировки, нарушения логической
последовательности в изложении программного материала, испытывает
затруднения при выполнении практических работ.
Оценка «неудовлетворительно» выставляется студенту, который не
знает значительной части программного материала, допускает существенные
ошибки, неуверенно, с большими затруднениями выполняет практические
работы. Как правило, оценка «неудовлетворительно» ставится студентам,
которые не могут продолжить обучение без дополнительных занятий по
соответствующей дисциплине.
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 26 из 36
Оценка по дисциплине может быть выставлена по результатам контрольных
работ и лабораторных работ. При этом критерии оценки те же, что и на
экзамене.
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 27 из 36
Приложение 2
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ШКОЛА ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК
ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
по дисциплине «Эконометрика»
Направление подготовки 02.03.01 Математика и компьютерные науки
Профиль: «Вычислительная математика, информатика и компьютерные
технологии»
Форма подготовки очная
Владивосток
2018
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Лист 28 из 36
Паспорт ФОС
Код и формулировка
компетенции
Этапы формирования компетенции
Знает
ПК-3 способностью строго
доказывать утверждение,
сформулировать результат,
увидеть следствия полученного Умеет
результата
Владеет
ПК-5 способностью к
анализу рынка новых решений
в области наукоемких
технологий и пакетов
программ для решения
прикладных задач
Знает
Умеет
Владеет
Знает
ПК-6 способностью
использовать методы
математического и
алгоритмического
моделирования при решении
теоретических и прикладных
задач
ПК-8 способностью к
обоснованному выбору,
проектированию и внедрению
специальных технических и
программно-математических
средств в избранной
профессиональной области
ПК-13 способностью
разрабатывать учебно-
Умеет
Владеет
Знает
Умеет
Владеет
Знает
основные элементы теории вероятности
и математической статистики,
используемые в эконометрическом
моделировании
получить основные выражения для
оценки параметров парной,
множественной, нелинейной регрессий
эконометрическими методами и
практическими навыками расчетов
современные методы исследования и
информационно-коммуникационных
технологий
построить эконометрическую модель
для конкретных экономических данных;
навыками использования современных
программных средств при решении
прикладных задач
основные фундаментальные принципы и
законы построения математических
моделей эконометрики и решения
прикладных задач
применять современные программные
средства к исследованию и реализации
математических моделей
методами анализа и оценки
современных научных достижений,
генерирования новых идей при решении
исследовательских и практических
задач, в том числе в
междисциплинарных областях
принципы анализа и моделирования
временных рядов
работать со специализированными
компьютерными программами
фундаментальными знаниями в области
математической статистики. Иметь
представление о современном состоянии
и проблемах прикладной математики и
информатики
стандартные теоретические и
эконометрические
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
методические комплексы для
электронного и мобильного
обучения
Умеет
Владеет
Лист 29 из 36
модели
строить стандартные теоретические и
эконометрические модели,
анализировать и содержательно
интерпретировать полученные
результаты
методами первичной обработки и
анализа наблюдаемых данных
Контроль достижения целей курса
№
п/п
1
2
Контролируемые
разделы / темы
дисциплины
Структура
эконометрики.
Специфика
экономических
данных
Линейная модель
парной регрессии
Коды и этапы
формирования
компетенций
ПК-3
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-3
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
3
4
Общая линейная
модель
Расширения
общей линейной
модели
ПК-3
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
Оценочные средства
текущий
промежуточная
контроль
аттестация
знает
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
1-11
Отчёт по
лабораторной
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
12-23
Отчёт по
лабораторной
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
24-35
Отчёт по
лабораторной
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
1-11
Отчёт по
лабораторной
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
ПК-3
владеет
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
5
Одновременные
системы
уравнений
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-3
умеет
Тестирование
(ПР-1)
Лабораторная
работа (ПР-5)
владеет
Лабораторная
работа (ПР-5)
знает
6
Временные ряды
ПК-5
ПК-6
ПК-8
ПК-13
ПК-3
Лабораторная
работа (ПР-5)
Лист 30 из 36
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
12-23
Отчёт по
лабораторной
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
24-35
Отчёт по
лабораторной
работе
Отчёт по
лабораторной
работе
Шкала оценивания уровня сформированности компетенций
Код и
Этапы формирования
формулировка компетенции
компетенции
ПК-3
способностью
строго
доказывать
утверждение,
сформулироват
ь результат,
увидеть
следствия
полученного
результата
основные
элементы
теории
знает
вероятности и
(порог
математической
овый
урове статистики,
используемые в
нь)
эконометрическ
ом
моделировании
получить
основные
выражения для
умеет оценки
(продв
параметров
инуты
парной,
й)
множественной,
нелинейной
регрессий
критерии
показатели
баллы
Знание
основных
элементов
теории
вероятности и
математической
статистики,
используемые в
эконометрическо
м
моделировании
Умение
определять
основные
выражения для
оценки
параметров
парной,
множественной
регрессии
Способность
использовать
основные
элементы теории
вероятности в
эконометрическо
м моделировании
45-64
Способность
получать
основные
выражения для
оценки
параметров
парной,
множественной,
нелинейной
65-79
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
эконометрическ
владее ими методами и
т
практическими
(высо
навыками
кий)
расчетов
ПК-5
способностью
к анализу
рынка новых
решений в
области
наукоемких
технологий и
пакетов
программ для
решения
прикладных
задач
ПК-6
способностью
использовать
методы
математическо
го и
алгоритмическ
ого
моделирования
при решении
теоретических
и прикладных
задач
современные
методы
знает
(порог исследования и
овый
информационно
урове нь)
коммуникацион
ных технологий
построить
умеет эконометрическ
(продв ую модель для
инуты конкретных
й)
экономических
данных;
навыками
использования
владее современных
программных
т
(высо средств при
кий)
решении
прикладных
задач;
основные
фундаментальн
ые принципы и
законы
знает
(порог построения
овый
математических
урове моделей
нь)
эконометрики и
решения
прикладных
задач
умеет применять
(продв современные
Владение
практическими
навыками
расчетов с
помощью
эконометрическ
их методов
Знание
современных
методов
исследования
информации и
информационнокоммуникационн
ых технологий
Умение
построить
эконометричес
кую модель для
конкретных
экономических
данных;
Владение
навыками
использования
современных
программных
средств при
решении
прикладных
задач
Знание
принципов и
законов
построения
математически
х моделей
эконометрики
и решения
прикладных
задач
Умение
использовать
регрессий
Способность к
практическим
расчетам с
помощью
эконометрически
х методов
Способность
работать с
современными
методами
исследования
информации и
информационнокоммуникационн
ыми
технологиями
Способность
использовать
построенную
Лист 31 из 36
80-100
45-64
65-79
эконометрическ
ую модель для
конкретных
экономических
данных;
Способность
владеть
навыками
использования
современных
программных
средств при
решении
прикладных
задач
Способность
построения
математических
моделей
эконометрики;
Способность
дать пояснения и
сформулировать
принципы и
законы решения
прикладных
задач с помощью
математических
моделей
эконометрики;
Способность
использовать
80-100
45-64
65-79
Разработчик:
Беспалов В.М.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
инуты
й)
программные
средства к
исследованию и
реализации
математических
моделей
методами
анализа и
оценки
современных
научных
достижений,
владее генерирования
новых идей при
т
(высо решении
кий)
исследовательск
их и
практических
задач, в том
числе в
междисциплина
рных областях
ПК-8
способностью
к
обоснованному
выбору,
проектировани
ю и внедрению
специальных
технических и
программноматематически
х средств в
избранной
профессиональ
ной области
ПК-13
знает
(порог
овый
урове
нь)
принципы
анализа и
моделирования
временных
рядов
умеет
(продв
инуты
й)
работать со
специализирова
нными
компьютерными
программами
фундаментальн
ыми знаниями в
области
математической
статистики.
владее Иметь
т
представление о
(высо
современном
кий)
состоянии и
проблемах
прикладной
математики и
информатики
знает
стандартные
современные
программные
средства к
исследованию
и реализации
математически
х моделей
современные
программные
средства к
исследованию и
реализации
математических
моделей
Владение
методами
Способность
анализировать и
оценивать
современные
научные
достижения
генерирования
новых идей при
анализа и
оценки
современных
научных
достижений,
генерирования
новых идей при
решении
исследовательс
ких и
практических
задач, в том
числе в
междисциплин
арных областях
Лист 32 из 36
80-100
решении
исследовательс
ких и
практических
задач, в том
числе в
междисциплина
рных областях
Знание методов
Способность
сформулировать
принципы
анализа и
моделирования
временных рядов
Умение
Способность
использовать
использовать
специализирован специализирован
ные
ные
компьютерные
компьютерные
программы
программы
Владение
Способность
владеть
знаниями в
знаниями в
области
математическо области
математической
й статистики.
статистики.
Иметь
45-64
анализа и
моделирования
временных
рядов
65-79
80-100
представление
о современном
состоянии и
проблемах
прикладной
математики и
информатики
Знание
Способность
45-64
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
способностью
разрабатывать
учебнометодические
комплексы для
электронного и
мобильного
обучения
(порог
овый
урове
нь)
теоретические и
эконометрическ
ие
модели
строить
стандартные
теоретические и
умеет эконометрическ
(продв ие модели,
инуты анализировать и
й)
содержательно
интерпретирова
ть полученные
результаты
навыками
владее первичной
обработки и
т
(высо анализа
кий)
наблюдаемых
данных
теоретических и
эконометрическ
их моделей
дать определение
теоретических и
эконометрически
х моделей
Умеет
использовать
Способность
использовать
теоретические
и
эконометричес
кие модели,
анализировать
и
содержательно
интерпретиров
ать полученные
результаты
теоретические
и
эконометрическ
ие модели,
анализировать
и
содержательно
интерпретирова
ть полученные
результаты
Владение
методами
первичной
обработки и
анализа
наблюдаемых
данных
Способность к
разработке
методов
первичной
обработки и
анализа
наблюдаемых
данных
Лист 33 из 36
65-79
80-100
Методические рекомендации, определяющие процедуры оценивания
результатов освоения дисциплины
Оценочные средства для промежуточной аттестации
Промежуточная аттестация студентов по дисциплине «Эконометрика»
проводится в соответствии с локальными нормативными актами ДВФУ в
виде экзамена в устной форме (ответы на вопросы экзаменационных
билетов).
Критерии выставления оценки студенту на зачёте (экзамене)
по дисциплине «Эконометрика»
Оценка «отлично» выставляется студенту, если он глубоко и прочно
усвоил программный материал. Исчерпывающе, последовательно, четко и
логически стройно его излагает, умеет тесно увязывать теорию с практикой,
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 34 из 36
свободно справляется с задачами, вопросами и другими видами применения
знаний, причем не затрудняется с ответом при видоизменении заданий.
Использует в ответе материал монографической литературы, правильно
обосновывает принятое решение, владеет разносторонними навыками и
приемами выполнения практических задач.
Оценка «хорошо» выставляется студенту, если он твердо знает
материал, грамотно и по существу излагает его, не допуская существенных
неточностей в ответе на вопрос, правильно применяет теоретические
положения
при
решении
практических
вопросов
и
задач,
владеет
необходимыми навыками и приемами их выполнения.
Оценка «удовлетворительно» выставляется студенту, если он имеет
знания только основного материала, но не усвоил его деталей, допускает
неточности, недостаточно правильные формулировки, нарушения логической
последовательности в изложении программного материала, испытывает
затруднения при выполнении практических работ.
Оценка «неудовлетворительно» выставляется студенту, который не
знает значительной части программного материала, допускает существенные
ошибки, неуверенно, с большими затруднениями выполняет практические
работы. Как правило, оценка «неудовлетворительно» ставится студентам,
которые не могут продолжить обучение без дополнительных занятий по
дисциплине.
Вопросы для подготовки к зачёту (экзамену)
1. Типы моделей, типы данных в эконометрике;
2. Функциональная,
статистическая
Коэффициент корреляции (Пирсона);
3. Метод наименьших квадратов;
и
корреляционная
зависимости.
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 35 из 36
4. Модель парной линейной регрессии. Основные гипотезы. Теорема ГауссаМаркова;
5. Модель парной линейной регрессии. Оценка дисперсии ошибок модели;
6. Математическое ожидание и дисперсия МНК-оценок параметров парной
модели регрессии;
7. Анализ статистической значимости оценок регрессии (t-статистика).
Доверительные интервалы коэффициентов регрессии;
8. F-статистика;
9. Модель парной линейной регрессии. Статистические свойства МНКоценок параметров модели;
10.Коэффициент детерминации;
11.Гетероскедастичность. Тестирование на Гетероскедастичность (идея
тестов);
12.Анализ
автокорреляции
остатков
регрессии.
Статистика
Дарбина-
Уотсона;
13.Модель множественной регрессии. Основные гипотезы. МНК-оценка
параметров модели. Теорема Гаусса-Маркова;
14.Модель множественной регрессии: применение фиктивных переменных;
15.Уравнение множественной регрессии в стандартизованной форме. Анализ
парных коэффициентов корреляции;
16.Модель множественной регрессии. Оценка коэффициента детерминации
модели;
17.Построение уравнений регрессии в логарифмах;
18.Динамические ряды. Коэффициенты автокорреляции. Коэффициенты
ранговой корреляции;
19.Понятие тенденции динамического ряда. Методы выявления тенденции;
20.Степень колебаний и типы колебаний динамического ряда;
21.Модели тренда. Условия построения, методы уточнения;
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика»
Идентификационный номер: РПУД
Контрольный экземпляр находится на
2018г.
кафедре информатики, математического и
компьютерного моделирования ШЕН ДВФУ
Разработчик:
Беспалов В.М.
Лист 36 из 36
22.Системы одновременных уравнений. Условия идентифицируемости
системы;
23.Системы совместных уравнений. Структурная и приведенная форма
модели;
24.Системы совместных уравнений. Косвенный МНК;
25.Системы совместных уравнений. Двухшаговый МНК.
Оценочные средства для текущей аттестации
Текущая аттестация студентов по дисциплине «Эконометрика»
проводится в соответствии с локальными нормативными актами ДВФУ в
форме контрольных и лабораторных работ по оцениванию фактических
результатов обучения студентов, в соответствии с Положением о фондах
оценочных средств образовательных программ высшего образования –
программ бакалавриата ДВФУ, утвержденным приказом ректора от
12.05.2015 №12-13-850.
Объектами оценивания выступают:

учебная дисциплина (активность на занятиях, своевременность
выполнения различных видов заданий, посещаемость всех видов
занятий по аттестуемой дисциплине);

уровень овладения
практическими умениями и
(лабораторные работы);

результаты самостоятельной работы.
навыками