Document 932018

«УТВЕРЖДАЮ»
Проректор по учебной и
учебно-методической работе
_______________ И.В. Христофорова
«___»___________2012 г.
ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
КАФЕДРА МАТЕМАТИКИ И ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫХ
ДИСЦИПЛИН
ЭКОНОМЕТРИКА
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
Направление подготовки: 080100.68 – Экономика
Квалификация (степень) выпускника: Магистр экономики
Форма обучения: очная
Королев 2012
Автор – д.ф.-м.н., профессор Самаров К.Л.
Дисциплина: Эконометрика. Рабочая программа –
Королев МО: ФТА, 2012 – 15 с.
Рецензент: к.ф.- м.н., доцент Борисова О.Н.
Программа составлена в соответствии с требованиями федерального
Государственного образовательного стандарта высшего профессионального
образования (ФГОС) по направлению подготовки магистров 080100.68 –
Экономика и Учебного плана, утвержденного Ученым советом КИУЭС
(протокол № 9 от 28 июня 2011 года).
РЕКОМЕНДОВАНО
Учебно-методическим
Советом ФТА
Протокол №
от "___" ________ 2012 г.
Программа рассмотрена и одобрена
на заседании кафедры «Математика
и естественнонаучные
дисциплины» ФТА
Протокол №
от "___"________ 2012 г.
Заведующий кафедрой
д.ф.- м.н., профессор
Самаров К.Л.
.
Программа утверждена
на заседании Совета
информационно-технологического
факультета ФТА
Протокол №____
от "___"________ 2012 г.
Декан факультета
к.т.н., доцент
Привалов В.И
2
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью изучения дисциплины «Эконометрика» является

приобретение студентами знаний и представлений об основных подходах к
изучению экономических явлений;

приобретение студентами теоретических сведений и практических навыков,
позволяющих проводить аналитические исследования и использовать статистическую
информацию для управления экономическими системами.
В процессе обучения студент приобретает и совершенствует
общекультурные компетенции:

способностью к самостоятельному освоению новых методов исследования, к
изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной
деятельности (ОК-2);

способностью самостоятельно приобретать (в том числе с помощью
информационных технологий) и использовать в практической деятельности новые знания
и умения, включая новые области знаний, непосредственно не связанных со сферой
деятельности (ОК-3);
профессиональные компетенции:

научно-исследовательская деятельность:
o способностью обобщать и критически оценивать результаты, полученные
отечественными и зарубежными исследователями, выявлять перспективные
направления, составлять программу исследований (ПК-1);
o способностью обосновывать актуальность, теоретическую и практическую
значимость избранной темы научного исследования (ПК-2);
o способностью проводить самостоятельные исследования в соответствии с
разработанной программой (ПК-3);
o способностью представлять результаты проведенного исследования научному
сообществу в виде статьи или доклада (ПК-4);
 проектно-экономическая деятельность:
o способностью самостоятельно осуществлять подготовку заданий и
разрабатывать проектные решения с учетом фактора неопределенности,
разрабатывать соответствующие методические и нормативные документы, а
также предложения и мероприятия по реализации разработанных проектов и
программ (ПК-5);
o способностью оценивать эффективность проектов с учетом фактора
неопределенности (ПК-6);
 аналитическая деятельность:
o способностью составлять прогноз основных социально-экономических
показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом
(ПК-10);
 организационно-управленческая деятельность:
o способностью разрабатывать варианты управленческих решений и
обосновывать их выбор на основе критериев социально-экономической
эффективности (ПК-12);


Основными задачами дисциплины являются
освоение студентами теоретических методов дисциплины, применяемых при анализе
экономических явлений;
получение студентами умений и навыков, применяемых для решения практических
экономических задач.
3
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОП ВПО
Дисциплина относится к базовой части профессионального цикла образовательной
программы для подготовки магистров по направлению 080100.68 – Экономика
Дисциплина базируется на курсах «Математический анализ», «Линейная алгебра»,
«Теория вероятностей и математическая статистика» и требует квалификации «Бакалавр
экономики».
Знания и компетенции, полученные при освоении дисциплины, являются базовыми
при выполнении магистерской выпускной диссертационной работы.
3. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ
ДИСЦИПЛИНЫ
После завершения освоения данной дисциплины студент должен:
знать
определения, термины, формулировки теорем, методы, модели, алгоритмы и другие
теоретические сведения, составляющие предмет «Эконометрика»;
уметь
использовать теоретические сведения при решении практических экономических задач;
владеть
необходимыми навыками применения инструментария дисциплины «Эконометрика» для
решения конкретных экономических задач.
4
4. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов.
5.
Виды занятий
Всего
часов
Очная
форма
1 сем.
Общая трудоемкость
108
108
Аудиторные занятия
34
34
Лекции (Л)
10
10
24
24
-
-
-
-
-
-
74
74
-
-
1
1
-
-
тест
(7-8,
15-16
нед.)
Экз.
Экз.
3
3
Практические занятия
(ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные работы
(ЛР)
и (или) другие виды
аудиторных занятий
Самостоятельная работа
Расчетно-графические
работы
Контрольная работа,
домашнее задание
Домашнее задание
Текущий
контроль
знаний
(7-8, 15-16 неделя)
Вид
итогового
контроля
Трудоёмкость (зач. ед.)
5
5. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
5.1. Темы дисциплины и виды занятий
Таблица 2
№
темы
Наименование тем
Лекции,
час.
Практич.
занятия,
час.
Код
компетенций
1
Введение в
эконометрику
2
2
2
Линейные модели
множественной
регрессии
2
10
3
Нелинейные модели
регрессии
2
2
ПК-3, ПК-10,
4
Временные ряды
2
6
ПК-6, ПК-12
5
Системы линейных
одновременных
уравнений
2
4
Итого:
10
24
ОК-2, ПК-2,
ОК-3, ПК-1,
ПК-4, ПК-5
5.2. Содержание тем дисциплины
Тема 1. Введение в эконометрику
1.1. Эконометрические переменные. Результирующие показатели и факторыаргументы. Формализация стохастической зависимости. Экзогенные, эндогенные и
предопределенные переменные. Структурная и приведенная формы эконометрической
модели. Спецификация, идентификация и верификация модели.
Тема 2. Линейные модели множественной регрессии
2.1. Введение в регрессионный анализ. Уравнение регрессионной связи. Коэффициент
детерминации. Матрица наблюдаемых значений.
2.2. Метод наименьших квадратов. Статистические свойства оценок параметров
метода наименьших квадратов. Построение доверительного интервала для неизвестного
значения коэффициента регрессии. Выборочный коэффициент детерминации.
2.3. Обобщенный метод наименьших квадратов.
2.4.
Линейные
регрессионные
модели
с
гетероскедастичными
и
автокоррелируемыми остатками. Анализ модели регрессии с гетероскедастичными
остатками. Критерий Глейсера. Проверка гипотезы о наличии (отсутствии)
автокоррелируемости остатков. Критерий Дарбина-Уотсона. Процедура Кохрейна-Оркатти.
Точечный и интервальные прогнозы, основанные на модели линейной регрессии.
2.5. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Учет
взаимодействия сопутствующих переменных.
6
Тема 3. Нелинейные модели регрессии
3.1. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Некоторые виды
зависимостей, поддающихся линеаризации: гиперболический, экспоненциальный,
степенной, логарифмический.
Тема 4. Временные ряды
4.1. Временные ряды и их характеристики. Основные задачи анализа временных рядов.
Методы выделения неслучайной составляющей временного ряда.
4.2. Стационарные временные ряды. Автоковариационная, автокорреляционная,
частная автокорреляционная функции. Модель авторегрессии 1-го порядка (процесс
Маркова). Модели авторегрессии 2-го порядка (процессы Юла).
4.3. Модели нестационарных временных рядов и их идентификация. Модель
авторегрессии – проинтегрировенного скользящего среднего (модель Бокса-Дженкинса).
Модели рядов, содержащих сезонную компоненту.
Тема 5. Системы линейных одновременных уравнений
5.1. Системы линейных одновременных уравнений и их идентификация. Необходимые
условия идентифицируемости систем линейных одновременных уравнений.
5.2. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.
5.3. План практических занятий
Тема 1. Введение в эконометрику
Практическое занятие 1. Обсуждение понятий и решение задач на тему:
«Эконометрические переменные. Результирующие показатели и факторы-аргументы.
Формализация стохастической зависимости. Экзогенные, эндогенные и предопределенные
переменные. Структурная и приведенная формы эконометрической модели. Спецификация,
идентификация и верификация модели»
Тема 2. Линейные модели множественной регрессии
Практическое занятие 1. Обсуждение понятий и решение задач на тему: «Введение
в регрессионный анализ. Уравнение регрессионной связи. Коэффициент детерминации.
Матрица наблюдаемых значений»
Практическое занятие 2. Обсуждение понятий и решение задач на тему: «Метод
наименьших квадратов. Статистические свойства оценок параметров метода наименьших
квадратов. Построение доверительного интервала для неизвестного значения
коэффициента регрессии. Выборочный коэффициент детерминации»
Практическое занятие 3. Обсуждение понятий и решение задач на тему:
«Обобщенный метод наименьших квадратов»
Практическое занятие 4. Обсуждение понятий и решение задач на тему: «Линейные
регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелируемыми остатками. Анализ
модели регрессии с гетероскедастичными остатками. Критерий Глейсера. Проверка
гипотезы о наличии (отсутствии) автокоррелируемости остатков. Критерий ДарбинаУотсона. Процедура Кохрейна-Оркатти. Точечный и интервальные прогнозы, основанные
на модели линейной регрессии»
Практическое занятие 5. Обсуждение понятий и решение задач на тему:
«Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Учет
взаимодействия сопутствующих переменных»
7
Тема 3. Нелинейные модели регрессии
Практическое занятие 1. Обсуждение понятий и решение задач на тему:
«Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Некоторые виды зависимостей,
поддающихся линеаризации: гиперболический, экспоненциальный, степенной,
логарифмический»
Тема 4. Временные ряды
Практическое занятие 1. Обсуждение понятий и решение задач на тему:
«Временные ряды и их характеристики. Основные задачи анализа временных рядов. Методы
выделения неслучайной составляющей временного ряда»
Практическое занятие 2. Обсуждение понятий и решение задач на тему:
«Стационарные временные ряды. Автоковариационная, автокорреляционная, частная
автокорреляционная функции. Модель авторегрессии 1-го порядка (процесс Маркова).
Модели авторегрессии 2-го порядка (процессы Юла)»
Практическое занятие 3. Обсуждение понятий и решение задач на тему: «Модели
нестационарных временных рядов и их идентификация. Модель авторегрессии –
проинтегрировенного скользящего среднего (модель Бокса-Дженкинса). Модели рядов,
содержащих сезонную компоненту»
Тема 5. Системы линейных одновременных уравнений
Практическое занятие 1. Обсуждение понятий и решение задач на тему: «Системы
линейных одновременных уравнений и их идентификация. Необходимые условия
идентифицируемости систем линейных одновременных уравнений»
Практическое занятие 2. Обсуждение понятий и решение задач на тему:
«Косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов»
5.4.
Лабораторные работы
Не предусмотрены.
5.5. Курсовые проекты и курсовые работы
Не предусмотрены.
5.6. Контрольные работы и домашние задания
Учебный план подготовки магистров по направлению 080100.68 – Экономика
предполагает выполнение студентами по дисциплине «Эконометрика» одной контрольной
работы в первом семестре.
При выполнении контрольной работы студент должен придерживаться следующих
правил. Работа должна быть выполнена в отдельной тетради в клетку. В заголовке работы
на обложке тетради должны быть написаны фамилия студента, номер (шифр) его зачетной
книжки, название дисциплины, номер группы, дата выполнения работы.
8
5.7. Содержание контрольной работы
Контрольная работа проводится по материалу, изложенному в теме 2
( Линейные модели множественной регрессии)
Постановка примерной расчетно-графической задачи
Прогнозирование объёмов продаж на основе метода наименьших квадратов
1.
Имеется ряд данных об объёмах месячных продаж, собранных за 1 год:
y1
y2
y3
y4
y5
y6
y7
y8
y9
y10
y11
y12
Требуется найти формулу вида
y  a  bx  c cos x  d sin x,
наиболее точно в смысле среднего квадратичного приближающую ряд
экспериментальных данных.
2.
Подсчитать коэффициент детерминации.
3.
Подсчитать статистику Дарбина-Уотсона.
4.
Сделать выводы из расчётов.
5.
Сделать прогноз на 2 последующих месяца.
9
6. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
6.1. Общие положения
Лекционные занятия. Лекционные занятия по курсу "Эконометрика" проводятся
в форме классических лекций, во время которых преподаватель излагает необходимый
теоретический материал в соответствии с данной рабочей программой.
Практические занятия. На практических занятиях по курсу "Эконометрика"
проходит обсуждение ключевых понятий, определений, формулировок основных теорем,
методик, алгоритмов относящихся к теме занятия. Основное внимание уделяется решению
типовых примеров и задач по теме занятия.
Самостоятельная работа. Важное место в процессе освоения студентами курса
"Эконометрика" занимает самостоятельная работа студентов, включающая изучение
теоретического материала по конспектам лекций, учебникам и учебным пособиям,
отработку навыков решения практических задач, а также выполнение домашних заданий и
контрольных работ.
Задачи для домашних заданий и контрольных работ, а также критерии их
оценивания подготавливаются лекторами ежегодно и утверждаются на заседании кафедры
математики и естественнонаучных дисциплин.
Преподаватель по каждому домашнему заданию и каждой контрольной работе
проводит со студентом собеседование, в ходе которого проверяется самостоятельность
выполнения студентом данной работы.
Результаты сдачи домашних заданий и контрольных работ фиксируются в
электронном журнале ФТА и учитываются при балльно-рейтинговом оценивании.
6.2. Методические рекомендации для изучения дисциплины
1.
Курс "Эконометрика" целесообразно изучать последовательно в соответствии с
порядком, изложенным в разделах 5.1, 5.2, 5.3.
2.
При изучении конкретного раздела рекомендуется сначала ознакомиться с
необходимыми определениями и теоретическими сведениями, затем освоить,
применяемые в данном разделе методы решения типовых примеров и задач, а после этого
разобрать доказательства теорем, обращая внимание на то, какие из ранее изученных
фактов используются в данном разделе.
3.
Теоретические сведения, полученные при изучении каждого раздела, необходимо
закрепить с помощью решения большого количества практических задач по данной теме.
6.3. Методические рекомендации по самостоятельной работе
студентов
Большое значение для хорошего освоения студентами курса "Эконометрика" имеет
самостоятельная работа студентов. Помимо обязательных занятий, студенты должны
самостоятельно прорабатывать материал, который излагается на лекциях и практических
занятиях, используя конспекты, специальную литературу и ресурсы сети Интернет.
Для проверки уровня освоения студентами учебного материала по курсу
"Эконометрика" учебным планом предусмотрено выполнение студентами одной
контрольной работы.
Контрольная работа выполняется по Теме 2: «Линейные модели множественной
регрессии». Примерный срок выполнения контрольной работы: 10-20 декабря.
Контрольная работа проводится сразу же после того, как материал, относящийся к
теме 2, будет изучен на лекциях и практических занятиях.
10
Каждая контрольная работа должна быть выполнена в отдельной тетради в клетку.
В заголовке работы на обложке тетради должны быть написаны фамилия студента, номер
(шифр) его зачетной книжки, название дисциплины, номер группы, дата выполнения
работы.
7. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ
УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО
ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для текущего контроля успеваемости студентов используются опросы, тесты,
результаты выполнения контрольной работы и результаты выполнения студентами
заданий, которые студентам выдаёт преподаватель на практических занятиях.
Регулярно осуществляется оценка заданий, выданных студентам на практических
занятиях.
Текущий контроль успеваемости студентов фиксируется в электронном журнале
ФТА. Заполнение электронного журнала осуществляется еженедельно.
В конце первого семестра проводится экзамен.
Итоговая аттестация по дисциплине – экзамен, который проводится в первом семестре.
Электронное тестирование проводится два раза в семестр (7-8 неделя и 15-16
неделя каждого семестра).
Оценка за освоение дисциплины определяется как комплексная оценка. Для её
определения используется балльно-рейтинговый подход, учитывающий всю работу
студента.
В приложение к диплому вносится оценка за экзамен.
7.1.Примерный перечень вопросов к экзамену (1 семестр)
1. Эконометрические переменные. Результирующие показатели и факторы-аргументы.
Формализация стохастической зависимости.
2. Экзогенные, эндогенные и предопределенные переменные. Структурная и приведенная
формы эконометрической модели. Спецификация, идентификация и верификация модели.
3. Результирующая и объясняющие переменные. Уравнение регрессионной связи.
Коэффициент детерминации. Матрица наблюдаемых значений.
4. Метод наименьших квадратов. Статистические свойства оценок параметров метода
наименьших квадратов. Построение доверительного интервала для неизвестного
значения коэффициента регрессии. Выборочный коэффициент детерминации.
5. Обобщенный метод наименьших квадратов.
6. Анализ модели регрессии с гетероскедастичными остатками. Критерий Глейсера.
7. Проверка гипотезы о наличии (отсутствии) автокоррелируемости остатков. Критерий
Дербина-Уотсона. Процедура Кохрейна-Оркатти. Точечный и интервальные прогнозы,
основанные на модели линейной регрессии.
8. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Учет
взаимодействия сопутствующих переменных.
9. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Некоторые виды зависимостей,
поддающихся линеаризации: гиперболический, экспоненциальный, степенной,
логарифмический.
10. Временные ряды и их характеристики. Основные задачи анализа временных рядов.
Методы выделения неслучайной составляющей временного ряда.
11. Стационарные временные ряды. Автоковариационная, автокорреляционная, частная
автокорреляционная функции.
12. Модель авторегрессии 1-го порядка (процесс Маркова).
11
13. Модели авторегрессии 2-го порядка (процессы Юла).
14. Модели нестационарных временных рядов и их идентификация. Модель авторегрессии –
проинтегрировенного скользящего среднего (модель Бокса-Дженкинса). Модели рядов,
содержащих сезонную компоненту.
15. Системы линейных одновременных уравнений и их идентификация. Необходимые
условия идентифицируемости систем линейных одновременных уравнений.
16. Косвенный метод наименьших квадратов.
17. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
18. Трехшаговый метод наименьших квадратов.
12
8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
8.1.Рекомендуемая литература
Основная литература
1.
2.
3.
4.
5.
Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т. 1,2.
Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.
Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика в задачах и упражнениях. Учебник
для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011.
Грицан В.Н. Эконометрика. Учебное пособие. – М.: Изд.-торг. корп. «Дашков и К’», 2011.
Колемаев В.А. Эконометрика. Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2012.
Эконометрика. Учебник. /Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2010.
Дополнительная литература
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Айвазян С.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ, 2001.
Козлов А.Ю., Мхитарян В.С., Шишов В.Ф. Статистические функции MS Exсel в
экономико-статистических расчетах. Учебное пособие для вузов. – М.: ЮНИТИДАНА, 2003.
Козлов А.Ю., Шишов В.Ф. Пакет анализа MS Exсel в экономико-статистических
расчетах. Учебное пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.:
Дело, 2012.
Мардас А.Н. Эконометрика. – СПб: Питер, 2006.
Практикум по эконометрике. / Под редакцией Елисеевой И.И. – М.: Финансы и
статистика, 2009.
8.2. Электронные образовательные ресурсы
Электронные ресурсы библиотеки ФТА.
Программные продукты: MS Office, Maple, Mathcad, Mat lab.
Интернет-ресурсы: http://www.window.edu.ru - информационная система "Единое окно
доступа к образовательным ресурсам".
13
19.МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
Лекторы и преподаватели, ведущие практические занятия по курсу
"Эконометрика", по желанию могут использовать как классические инструменты для
проведения занятий (доски, мел, фломастеры), так и современный инструментарий
(компьютеры и компьютерные классы, проекторы, электронные доски, множительное
оборудование).
14
СОДЕРЖАНИЕ
№
Название разделов
п.п.
1.
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
2.
МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОП ВПО
ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ
3.
ДИСЦИПЛИНЫ
4.
ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
5.
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
5.1 Темы дисциплины и виды занятий
5.2 Содержание тем дисциплины
5.3 План практических занятий
5.4 Лабораторные работы
5.5 Курсовые проекты и курсовые работы
5.6 Контрольные работы и домашние задания
5.7. Содержание контрольной работы
6.
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
6.1 Общие положения
6.2 Методические рекомендации по изучению дисциплины
Методические рекомендации по практическим занятиям и
6.3
самостоятельной работе
ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ
7.
УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО
ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
7.1 Примерный перечень вопросов к зачёту (1 семестр)
Стр.
3
4
4
5
6
6
6
7
8
8
8
9
10
10
10
11
11
12
8.
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
13
8.1
Рекомендуемая литература
13
8.2
Электронные образовательные ресурсы
14
9.
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
14
10.
СОДЕРЖАНИЕ
15
15