Определение эконометрики, ее предмет и область применения

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

1.1. Цель преподавания дисциплины

 

Целями дисциплины являются:

1. Содействие формированию правильных представлений о роли эконометрики в построении материальной базы общества, о её связи с другими науками, об истории, происхождении и развитии основных математических понятий, об аксиоматическом методе в математике, о природе, многоступенчатом характере и универсальности математических абстракций.

2. Обеспечение такого уровня знаний, умений и навыков по эконометрике, которые гарантировали бы овладение научным фундаментом специальных дисциплин, изучаемых в экономическом вузе.

3. Обучение эконометрике должно обеспечить возможность самостоятельно пользоваться методами современной математики при анализе экономических процессов и явлений, то есть должно обеспечить определенное понимание того, как применяется математика в экономических исследованиях.

 

1.2. Задачи изучения дисциплины

1. Сформировать достаточно высокий уровень математического мышления, признаками которого являются: доминирование логической схемы рассуждений; лаконизм, сознательное стремление всегда находить кратчайший лаконический путь, ведущей к цели; четкая расчлененность хода аргументации; содействовать сознанию того, что в настоящее время математическое мышление – необходимый элемент общей культуры человека.

2. Обеспечить достаточный опыт математической деятельности, включающей в себя построение математических моделей реальных экономических процессов. Следовательно, будущий экономист должен овладеть:

1) специфическим способом описания в математических символах реальных экономических явлений, который позволяет для анализа явлений использовать формально-логический аппарат математики;

2) разработкой аппарата для исследования моделей и применением вычислительной техники;

3) разработкой методов применения полученных знаний для решения практических теоретических задач;

4) выдвижением гипотез и идей для решения поставленных задач; построением алгоритмов.

3. Воспитывать постоянный интерес к эконометрике как к инструментарию, при помощи которого можно глубже проникнуть в сущность экономического явления и процесса.

4. Сформировать достаточно высокий уровень математической культуры, который позволит экономисту в его работе в каждом конкретном случае выбирать наиболее эффективные и рациональные методы исследования (решения) экономического явления (экономической задачи).

 

1.3. Требования к академическим компетенциям

 

Выпускник должен обладать следующими академическими компетенциями:

- владеть и применять базовые научно-теоретические знания по эконометрике для решения теоретических и практических задач;

- владеть методами и инструментарием эконометрики;

- владеть исследовательскими навыками, используя методы эконометрики;

- уметь работать самостоятельно, выдвигать гипотезы и проверять их, применяя статистические критерии;

- быть способным порождать новые идеи, используя знания по эконометрике;

- иметь навыки, связанные с использованием технических устройств, управлением информацией и работой с компьютером для исследования математических моделей;

- иметь навыки описания в математических символах реальных

экономических явлений, которые позволяют для анализа явлений использовать формально-логический аппарат эконометрики;

- понимать сущность, значение и остроту экологических проблем при выборе оптимальных решений зкономических проблем;

- иметь навыки публичных выступлений и презентаций;

1.4. Требования к социально-личностным компетенциям

Выпускник должен иметь следующие социально-личностные компетенции:

- обладать качествами гражданственности;

- быть способным к социальному взаимодействию;

- обладать способностью к межличностным коммуникациям;

- быть подготовленным к ведению здорового образа жизни;

- быть способным к критике и самокритике;

- уметь работать в коллективе;

- диалектически мыслить и отстаивать свою точку зрения.

Требования к профессиональным компетенциям

Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями по видам деятельности, быть способным:

в организационно-управленческой деятельности:

- грамотно выстраивать планы, самостоятельно принимать решения и обеспечивать их адекватное воплощение, используя методы эконометрики;

- оценивать управленческие решения с учетом рисков, используя методы эконометрики;

- использовать методы эконометрики и программно-компьютерные средства для решения задач из конкретных предметных областей бизнеса;

- пользоваться глобальными информационными ресурсами;

- владеть современными средствами телекоммуникаций, проводить экономические расчеты и оценивать экономическую эффективность проектов применяя методы решения экстремальных задач;

- использовать методы эконометрики для моделирования экономических процессов;

в информационно-аналитической деятельности:

- владеть методами эконометрики для получения и обработки экономической информации;

- уметь анализировать и оценивать собранные данные с использованием методов эконометрики и программно-компьютерных технологий;

-уметь самостоятельно пользоваться методами эконометирики при анализе экономических процессов и явлений, то есть должен иметь определенное понимание того, как применяется эконометрика в экономических исследованиях.

- использовать в практической деятельности Internet-технологии;

- владеть специфическим способом описания в математических символах реальных экономических явлений, который позволяет для анализа явлений использовать формально-логический аппарат эконометрики;

- владеть разработкой методов эконометрики для применения полученных знаний при решении практических и теоретических задач;

- владеть выдвижением гипотез и идей для решения поставленных задач; построением алгоритмов.

-- иметь такой уровень знаний по эконометрике, умений и навыков, который гарантировал бы овладение научным фундаментом специальных дисциплин, изучаемых в экономическом вузе;

- иметь достаточно высокий уровень математического мышления, признаками которого являются: доминирование логической схемы рассуждений; лаконизм, сознательное стремление всегда находить кратчайший лаконический путь, ведущей к цели; четкая расчлененность хода аргументации; содействовать сознанию того, что в настоящее время математическое мышление – необходимый элемент общей культуры человека.

СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА (РАЗДЕЛЫ, ТЕМЫ, ВОПРОСЫ)

Введение.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КАРТА ДИСЦИПЛИНЫ

Номер раздела, темы, занятия

Название раздела, темы, занятия; перечень изучаемых вопросов

Количество аудиторных часов

Материальное обеспечение занятия (наглядные, методические пособия и др)

Литература

Формы контроля знаний

Лекции

Практические занятия

Лабораторные занятия

Управляемая самостоятельная работа студента

2.1

Определение эконометрики, ее предмет и область применения

Введение

1. Основные понятия и принципы моделирования социально-экономических процессов: определение эконометрики; взаимоотношения эконометрики с экономической теорией, статистикой, экономико-математическими методами. Области применения эконометрических моделей. 2. Классификация эконометрических моделей. 3. Этапы построения эконометрических моделей.

[1- 9]

Текущий опрос

2.2

Парная регрессия и корреляция

1. Определение двумерной случайной величины, функция распределения, закон распределения. 2. Числовые характеристики двумерной случайной величины. 3. Понятие стохастической зависимости, регрессии и корреляции. Основные задачи корреляционного и регрессионного анализа. 4. Математические методы выявления наличия корреляционных связей: -- метод взаимозависимых параллельных рядов; -- метод статистических группировок; -- корреляционная таблица; -- графический метод. 5. Методы проверки существенности статистических связей: -- критерий проверки существенности статистических связей; -- дисперсионный анализ проверки объективности связи

[1-9]

Текущий опрос

6. Линейные однофакторные регрессионные модели: -- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов; -- условия применения метода наименьших квадратов; -- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации). 7. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R= ).

[1- 9]

Выдача задания расчётно-графической работы №1

8. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации: - критерий Стьюдента. 9. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации; - критерий Фишера.

[1- 9]

Текущий опрос

2.3

Модели множественной линейной регрессии

[1-9]

Текущий опрос

1. Построение многофакторной линейной регрессионной модели. 2. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей. 3. Измерение интенсивности множественной связи.

[1- 9]

Текущий опрос

4. Проверка существенности параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи. 5. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели

2.4

Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений

[1]-[9]

Текущий опрос

1. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности. 2. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции. 3. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов. 4. Мультиколлинеарность экзогенных переменных. Методы устранения мультиколлинеарности.

[1- 9]

Текущий опрос

2.5

Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными

[1-9]

Текущий опрос

1. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу. 2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными (ANCOVA – модели). 3. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.

[1- 9]

Текущий опрос Защита РГР

2.6

Системы эконометрических уравнений

[1- 9]

1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели. 2. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели. 3. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.

[1- 9]

Текущий опрос

2.7

Моделирование одномерных временных рядов

[1- 9]

1. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда. 2. Методы определения основной тенденции развития: -- сглаживание динамических рядов; -- проверка гипотезы о существовании тенденции; -- метод скользящей средней; -- метод укрупнения интервалов; -- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу). 3. Математические модели тренда: -- выбор функции тренда; -- этапы построения трендовых моделей.

[1- 9]

Текущий опрос

4. Математические модели сезонных колебаний: -- методы определения сезонных колебаний; -- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье. 5. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений: -- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики; -- прогнозирование по трендовым моделям.

[1- 9]

Текущий опрос

2.8

Изучение взаимосвязей на основе временных рядов

[1- 9]

1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др. 2. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).

[1- 9]

Текущий опрос

2.9

Современное состояние и перспективы развития эконометрики

[1- 9]

1. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий. 2. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.

[1- 9]

Тест по темам 2.6-2.9

Итого

 

 

ПРОТОКОЛ СОГЛАСОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ ПО ИЗУЧАЕМОЙ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ СПЕЦИАЛЬНОСТИ

 

Название дисциплины, с которой требуется согласование	Название кафедры	Предложения об изменениях в содержании учебной программы по изучаемой учебной дисциплине	Решение, принятое кафедрой, разработавшей учебную программу (с указанием даты и номера протокола)
Высшая математика Теория вероятностей и математическая статистика Компьютерные информационные технологии	Информатики и высшей математики	нет	Согласовано Протокол № 10 28. 05. 09г. Зав. каф. Шабаль Ю.А.

Вопросы к зачету

1. Основные понятия и принципы моделирования социально-экономических процессов: определение эконометрики; взаимоотношения эконометрики с экономической теорией, статистикой, экономико-математическими методами. Области применения эконометрических моделей.

2. Классификация эконометрических моделей.

3. Этапы построения эконометрических моделей.

4. Эксперимент, событие, вероятность.

5. Случайные величины: дискретные и непрерывные.

6. Числовые характеристики случайных величин.

7. Законы распределения случайных величин:

7.1. Нормальный закон распределения.

7.2. Распределение (хи-квадрат).

7.3. Распределение Стьюдента.

7.4. Распределение Фишера.

8. Точечные оценки. Свойства точечных оценок.

9. Доверительные интервалы. Способы построения доверительных интервалов.

10. Статистические гипотезы. Схема проверки статистических гипотез.

11. Определение двумерной случайной величины, функция распределения, закон распределения.

12. Числовые характеристики двумерной случайной величины.

13. Понятие стохастической зависимости, регрессии и корреляции. Основные задачи корреляционного и регрессионного анализа.

14. Математические методы выявления наличия корреляционных связей:

-- метод взаимозависимых параллельных рядов;

-- метод статистических группировок;

-- корреляционная таблица;

-- графический метод.

15. Методы проверки существенности статистических связей:

-- критерий проверки существенности статистических связей;

-- дисперсионный анализ проверки объективности связи.

16. Линейные однофакторные регрессионные модели:

-- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов;

-- условия применения метода наименьших квадратов;

-- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации).

17. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R= ).

18. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации: - критерий Стьюдента.

19. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации; - критерий Фишера.

20. Построение многофакторной линейной регрессионной модели.

21. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей.

22. Измерение интенсивности множественной корреляционной связи: множественный коэффициент корреляции; множественный коэффициент детерминации.

23. Проверка значимости параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи.

24. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели.

25. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.

26. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности.

27. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции.

28. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов.

29. Мультиколлинеарность экзогенных переменных. Методы устранения мультиколлинеарности.

30. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу.

31. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными

(ANCOVA – модели).

32. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.

33. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели.

34. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели.

35. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна.

36. Определение ряда динамики. Агрегатная модель компонент динамического ряда.

37. Методы определения основной тенденции развития:

-- сглаживание динамических рядов;

-- проверка гипотезы о существовании тенденции;

-- метод скользящей средней;

-- метод укрупнения интервалов;

-- проверка гипотезы о структурной стабильности тенденции (тест Чоу).

38. Математические модели тренда:

-- выбор функции тренда;

-- этапы построения трендовых моделей.

39. Математические модели сезонных колебаний:

-- методы определения сезонных колебаний;

-- математическая модель сезонных колебаний на основе ряда Фурье.

40. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений:

-- прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамики;

-- прогнозирование по трендовым моделям.

41. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др.

42. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера).

43. Путевой анализ. Анализ больших макроэкономических моделей. Новые направления в анализе многомерных временных рядов. Модели адаптивных ожиданий.

44. Прогнозирование на основе многомерных временных рядов.

 

 

4.4. Наименование разделов и тем, их содержание, объем практических занятий, пособия

Наименование темы	Содержание	Объем в часах	Учебно- методическое обеспечение
2. Парная регрессия и корреляция	1. Линейные однофакторные регрессионные модели: -- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов; -- условия применения метода наименьших квадратов; -- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации). 2. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R= ). 3. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации: - критерий Стьюдента. 4. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации; - критерий Фишера.		[1], Стр. 97; Стр. 119

 

Наименование темы	Содержание	Объем в часах	Учебно- методическое обеспечение
3. Модели множественной линейной регрессии	1. Построение многофакторной линейной регрессионной модели. 2. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей. 3.Измерение интенсивности множественной корреляционной связи: множественный коэффициент корреляции; множественный коэффициент детерминации. 4. Проверка значимости параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи. 5. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели. 6. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.		[1], Стр. 126 Стр. 127
4.Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений	1. Гетероскедастичность. Критерии Парка, Голдфилда – Квандта для обнаружения гетероскедастичности. 2. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Критерий Дарбина – Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции. 3. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов.		[2], cтр. 104. Стр. 125, 135
5. Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными	1. Обоснование целесообразности введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Способы введения дихотомических переменных в регрессионную модель. Критерий Чоу. 2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными (ANCOVA – модели). 3. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит – модели и пробит – модели.		[5], Стр. 45, Стр. 106
6.Системы эконометрических уравнений	1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Идентифицируемость модели. 2. Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов оценивания параметров структурной модели.   3. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модели Кейнса и Клейна. .		[5], cтр. 90. Стр. 102
Наименование темы	Содержание	Объем в часах	Учебно- методическое обеспечение
7. Моделирование одномерных временных рядов	1. Методы определения основной тенденции развития 2. Математические модели тренда. 3. Математические модели сезонных колебаний:		[1], Стр. 274, Стр. 313
8. Изучение взаимосвязей на основе временных рядов	1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения: метод последовательных разностей; метод включения фактора времени; метод авторегрегрессионных преобразований и др. 2. Коинтеграция временных рядов. Проверка гипотезы о наличии коинтеграции (критерий Энгеля – Грангера). .		[8], cтр. 108. Стр. 135
Итого

 

 

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

1.1. Цель преподавания дисциплины

 

Целями дисциплины являются:

1. Содействие формированию правильных представлений о роли эконометрики в построении материальной базы общества, о её связи с другими науками, об истории, происхождении и развитии основных математических понятий, об аксиоматическом методе в математике, о природе, многоступенчатом характере и универсальности математических абстракций.

2. Обеспечение такого уровня знаний, умений и навыков по эконометрике, которые гарантировали бы овладение научным фундаментом специальных дисциплин, изучаемых в экономическом вузе.

3. Обучение эконометрике должно обеспечить возможность самостоятельно пользоваться методами современной математики при анализе экономических процессов и явлений, то есть должно обеспечить определенное понимание того, как применяется математика в экономических исследованиях.

 

1.2. Задачи изучения дисциплины

1. Сформировать достаточно высокий уровень математического мышления, признаками которого являются: доминирование логической схемы рассуждений; лаконизм, сознательное стремление всегда находить кратчайший лаконический путь, ведущей к цели; четкая расчлененность хода аргументации; содействовать сознанию того, что в настоящее время математическое мышление – необходимый элемент общей культуры человека.

2. Обеспечить достаточный опыт математической деятельности, включающей в себя построение математических моделей реальных экономических процессов. Следовательно, будущий экономист должен овладеть:

1) специфическим способом описания в математических символах реальных экономических явлений, который позволяет для анализа явлений использовать формально-логический аппарат математики;

2) разработкой аппарата для исследования моделей и применением вычислительной техники;

3) разработкой методов применения полученных знаний для решения практических теоретических задач;

4) выдвижением гипотез и идей для решения поставленных задач; построением алгоритмов.

3. Воспитывать постоянный интерес к эконометрике как к инструментарию, при помощи которого можно глубже проникнуть в сущность экономического явления и процесса.

4. Сформировать достаточно высокий уровень математической культуры, который позволит экономисту в его работе в каждом конкретном случае выбирать наиболее эффективные и рациональные методы исследования (решения) экономического явления (экономической задачи).

 

1.3. Требования к академическим компетенциям

 

Выпускник должен обладать следующими академическими компетенциями:

- владеть и применять базовые научно-теоретические знания по эконометрике для решения теоретических и практических задач;

- владеть методами и инструментарием эконометрики;

- владеть исследовательскими навыками, используя методы эконометрики;

- уметь работать самостоятельно, выдвигать гипотезы и проверять их, применяя статистические критерии;

- быть способным порождать новые идеи, используя знания по эконометрике;

- иметь навыки, связанные с использованием технических устройств, управлением информацией и работой с компьютером для исследования математических моделей;

- иметь навыки описания в математических символах реальных

экономических явлений, которые позволяют для анализа явлений использовать формально-логический аппарат эконометрики;

- понимать сущность, значение и остроту экологических проблем при выборе оптимальных решений зкономических проблем;

- иметь навыки публичных выступлений и презентаций;

1.4. Требования к социально-личностным компетенциям

Выпускник должен иметь следующие социально-личностные компетенции:

- обладать качествами гражданственности;

- быть способным к социальному взаимодействию;

- обладать способностью к межличностным коммуникациям;

- быть подготовленным к ведению здорового образа жизни;

- быть способным к критике и самокритике;

- уметь работать в коллективе;

- диалектически мыслить и отстаивать свою точку зрения.

Требования к профессиональным компетенциям

Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями по видам деятельности, быть способным:

в организационно-управленческой деятельности:

- грамотно выстраивать планы, самостоятельно принимать решения и обеспечивать их адекватное воплощение, используя методы эконометрики;

- оценивать управленческие решения с учетом рисков, используя методы эконометрики;

- использовать методы эконометрики и программно-компьютерные средства для решения задач из конкретных предметных областей бизнеса;

- пользоваться глобальными информационными ресурсами;

- владеть современными средствами телекоммуникаций, проводить экономические расчеты и оценивать экономическую эффективность проектов применяя методы решения экстремальных задач;

- использовать методы эконометрики для моделирования экономических процессов;

в информационно-аналитической деятельности:

- владеть методами эконометрики для получения и обработки экономической информации;

- уметь анализировать и оценивать собранные данные с использованием методов эконометрики и программно-компьютерных технологий;

-уметь самостоятельно пользоваться методами эконометирики при анализе экономических процессов и явлений, то есть должен иметь определенное понимание того, как применяется эконометрика в экономических исследованиях.

- использовать в практической деятельности Internet-технологии;

- владеть специфическим способом описания в математических символах реальных экономических явлений, который позволяет для анализа явлений использовать формально-логический аппарат эконометрики;

- владеть разработкой методов эконометрики для применения полученных знаний при решении практических и теоретических задач;

- владеть выдвижением гипотез и идей для решения поставленных задач; построением алгоритмов.

-- иметь такой уровень знаний по эконометрике, умений и навыков, который гарантировал бы овладение научным фундаментом специальных дисциплин, изучаемых в экономическом вузе;

- иметь достаточно высокий уровень математического мышления, признаками которого являются: доминирование логической схемы рассуждений; лаконизм, сознательное стремление всегда находить кратчайший лаконический путь, ведущей к цели; четкая расчлененность хода аргументации; содействовать сознанию того, что в настоящее время математическое мышление – необходимый элемент общей культуры человека.

СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА (РАЗДЕЛЫ, ТЕМЫ, ВОПРОСЫ)

Введение.

Определение эконометрики, ее предмет и область применения

1. Основные понятия и принципы моделирования социально-экономических процессов: определение эконометрики; взаимоотношения эконометрики с экономической теорией, статистикой, экономико-математическими методами. Области применения эконометрических моделей.

2. Классификация эконометрических моделей.

3. Этапы построения эконометрических моделей.