Дополнительные баллы, которые можно набрать в течение семестра

Тип дополнительных баллов	Вид работы	Макс. количество баллов
Добор баллов до 40 (при суммарном количестве баллов более 40, данные баллы не прибавляются)	Аккуратный полный конспект всех лекций, написанный своей рукой (до 2 баллов) Аккуратный конспект всех практических и лабораторных занятий с решением всех домашних работ, написанный своей рукой (до 18 баллов)	20 баллов
Добор до 60 баллов	Пересдача контрольных работ	По баллам соответствующих работ

Критерии оценки на зачете с оценкой

На зачете с оценкой магистранту предлагается билет, состоящий из одного теоретического вопроса и одного практического задания. Оценивается полнота раскрытия содержания теоретического вопроса и правильность выполнения практического задания, грамотное его оформление и наличие необходимых выводов. После ответа магистранту могут быть заданы дополнительные вопросы, как по материалам билета, так и по основным определениям курса в целом.

Расчет баллов на зачете

Вид задания	Минимальное количество баллов	Максимальное количество баллов
Теоретический вопрос	9 баллов	16 баллов
Практическое задание	9 баллов	16 баллов
Дополнительные вопросы	2 балла	8 баллов

Критерии граничных оценок за задания на зачете

Вид задания	Критерии минимальной оценки	Критерии максимальной оценки
Теоретический вопрос	Представлен основной материал теоретического вопроса. Имеются незначительные ошибки в формулировках. С помощью преподавателя даны ответы на дополнительные вопросы по материалу вопроса	Полностью раскрыто содержание теоретического вопроса. Даны четкие определения, приведены поясняющие примеры. Сделаны выводы. Даны ответы на все дополнительные вопросы по материалу вопроса
Практическое задание	Выполнение большей части предложенной работы. Часть параметров определена с ошибками, не повлиявшими на определение остальных параметров. Имеются непринципиальные замечания к оформлению выполненной работы	Правильно выполнена вся работа с формулированием четких экономических выводов, структурированным оформлением работы
Дополнительные вопросы	Даны ответы на обязательные вопросы курса	Даны четкие правильные исчерпывающие ответы на все дополнительные вопросы

V. ПЕРЕЧЕНЬ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ОБУЧАЮЩИХСЯ

Самостоятельная работа магистрантов является ведущей формой учебной деятельности магистранта. Такое её значение определяется самим характером и особенностями образовательного процесса. Освоение человеком любого знания, формирование умений и навыков происходит всегда на индивидуальном уровне.

На первом этапе организации самостоятельной работы рекомендуется проверить способности магистрантов правильно работать с литературой, пользоваться учебной и публичными библиотеками, электронно-библиотечной системой (ЭБС) вуза, электронными вариантами учебных пособий, материалами в сети Интернет. Необходимо проконсультировать магистрантов по организации компьютерного рабочего места, необходимого для прохождения курса; рекомендовать стандартные программы просмотра основных типов файлов, и программные продукты, необходимые для выполнения заданий по курсу. Далее желательно помочь магистранту в организации качественной системы коммуникационного взаимодействия с преподавателем и одногруппниками (выделить и сообщить время консультаций, создать базу электронных адресов, группу в социальных сетях и т.п.).

Основная самостоятельная работа магистрантов по курсу «Эконометрика (продвинутый уровень)» заключается в выполнении контрольных и домашних работ и подготовке к лабораторным работам. При выполнении данных работ магистранты активно пользуются конспектами лекций и учебно-методическими материалами, предоставляемыми преподавателем явно или в виде ссылок на Интернет-ресурсы, учебниками из библиотеки и ЭБС, материалами сети Интернет.

Магистрантам, имеющим тягу и способности к научной работе, желательно предоставлять в качестве дополнительных заданий проблемно-ориентированные задания с актуальной тематикой. Рекомендуется согласовывать такие задания с выпускающими кафедрами для возможности дальнейших исследований с подготовкой выступлений на конференциях, статей.

Учебно-методическое обеспечение для самостоятельной работы обучающихся по данной дисциплине

– перечень основной и дополнительной учебной литературы, необходимой для освоения дисциплины (приведен в рабочей программе ниже);

– конспекты лекций (предоставляются магистрантам в электронном виде через старосту или иного ответственного магистранта и всегда могут быть выданы каждому магистранту на кафедре или по запросу по электронной почте);

– методическое пособие для самостоятельной работы магистрантов по дисциплине Эконометрика (продвинутый уровень) (предоставляется в электронном виде через старосту или иного ответственного магистранта и всегда может быть выдано каждому магистранту на кафедре или по запросу по электронной почте);

– задания контрольных работ магистрантам очной формы обучения (полностью приведены в ФОС);

– вопросы для оценки качества освоения дисциплины (приведены ниже).

Примеры задач для самостоятельной работы магистрантов

Задание

По данным практической работы найти зависимость между Y (в т) и величиной основных производ­ственных фондов (ОПФ) X (в млн. руб.) для совокупности 50 однотипных предприятий, вычислить коэффициент корреляции и проверить его значимость. Оформить отчет.

Задача

По данным бюджетного обследования 8 случайно выбранных семей изучается зависимость накоплений от дохода , расходов на питание , и стоимости имущества (все данные приведены в условных единицах):

 

Требуется:

1. Найти коэффициенты парной корреляции. Проанализировать их.

2. Построить линейную модель множественной регрессии.

3. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

4. С помощью -критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации .

5. Проверить значимость найденных коэффициентов уравнения регрессии.

6. Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

Примеры задач на контрольную работу магистрантов

Задача

Имеются данные, отражающие динамику курса акций двух компаний А и В в одном и том же временном промежутке. Для наблюдений выбрали пять моментов времени.

Компания А:

Время, Х
Курс акций, Y

Компания В:

Время, Х
Курс акций, У	3,2	4,1	5,9		7,1

1) Построить уравнения регрессии курса акций Y по времени Х обеих компаний.

2) Проверить значимость коэффициентов регрессии при уровне значимости и построить доверительные интервалы с надёжностью 95%.

3) Построить доверительные интервалы для значений переменной У. Если это возможно, то дать прогноз курса акций в момент времени Х=6 и Х=7 для обеих компаний.

4) Вычислив дисперсию курса акций обеих компаний, определить, что менее рискованно: купить акции компании А или компании В.

5) На основе проведённого анализа определить, какое из предложенных решений является наиболее приемлемым:

а) купить акции компании А в момент времени Х=6;

б) купить акции компании В в момент времени Х=6;

в) не покупать акций этих двух компаний в момент времени Х=6.

Ответ обосновать.

Задача

Используя данные лабораторной работы №4, осуществите первый шаг метода группового учёта аргументов для пяти показателей согласно Вашему варианту:

Вариант 1
Вариант 2
Вариант 3
Вариант 4
Вариант 5
Вариант 6
Вариант 7
Вариант 8
Вариант 9
Вариант 10

В качестве опорных функций примените зависимости вида:

Наилучшие выбранные модели протестируйте на наличие автокорреляции и гетероскедастичности.

Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

1. Сбор статистической информации

2. Описательная статистика

3. Построение экономико-математической модели

4. Временные ряды

5. Системы одновременных уравнений

6. Оценка параметров эконометрической модели

7. Метод наименьших квадратов

8. Линейная парная и множественные регрессии: смысл и оценка параметров

9. Доверительные интервалы

10. Проверка качества построенной модели

11. Коэффициент детерминации. Значимость коэффициентов уравнения регрессии

12. Применение модели в практической деятельности

13. Анализ экономических показателей

14. Прогнозирование по уравнению регрессии

15. Матричная форма модели регрессии

16. Предпосылки метода наименьших квадратов.

17. Автокорреляция остатков

18. Гомоскедастичность и гетероскедастичность

19. Ковариационная матрица возмущений

20. Частные случаи обобщённого метода наименьших квадратов

21. Гетероскедастичность остатков

22. Тест ранговой корреляции Спирмена

23. Тест Голдфельда-Квандта

24. Взвешенный метод наименьших квадратов

25. Масштабирование исходных данных

26. Методы обнаружения автокорреляции остатков

27. Критерий Дарбина-Уотсона

28. Метод рядов

29. Методы устранения проблем автокорреляции

30. Примеры использования частных случаев обобщённого метода наименьших квадратов

31. Задачи структурно-параметрической идентификации моделей

32. Параметрические и непараметрические алгоритмы метода группового учёта аргументов

33. Применение метода в макроэкономическом моделировании

34. Полиномиальные базисные функции

35. Общая связь между входными и выходными переменными

36. Ряд Вольтерра

37. Полином Колмогорова-Габора

38. Этапы реализации МГУА

39. Особенности алгоритмов МГУА и их отличие от других алгоритмов структурной идентификации

40. Спектр алгоритмов МГУА. Комбинаторный алгоритм