Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ:  Археология Биология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия ЭкологияТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву 
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Лабораторная работа по ЭконометрикеСтр 1 из 4Следующая ⇒
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ КОД Б.3.3 Э К О Н О М Е Т Р И К А
Направление подготовки 080100.62/38.03.01 «Экономика» Профиль подготовки «Финансы и кредит», «Налоги и налогообложение», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» Квалификация (степень) выпускника Бакалавр Форма обучения Очная, заочная
Пермь 2015 Рабочая программа дисциплины (РПД) «Эконометрика» составлена в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки «Экономика», утвержденного приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 21 декабря 2009 г. № 747 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки Экономика (квалификация «бакалавр»)», приказа Министерства образования и науки Российской Федерации от 19.12.2013 г. № 1367 «Об утверждении порядка организации и осуществления образовательной деятельности по образовательным программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры».
РПД рассмотрена на заседании кафедры прикладной информатики и математики (протокол от 15.04.2015 г., № 4). РПД принята на заседании Ученого совета НОУ ВПО «ЗУИЭП» (протокол от 16.04.2015 г., № 4). РПД утверждена ректором (приказ от 24.04.2015 г., № 60-ОД).
Рабочая программа дисциплины «Эконометрика»
Составитель:
к.ф.-м.н., доцент А. Л.Краснощеков
Рецензент:
к.э.н., заведующая кафедрой торгового дела Пермского института (филиал) ФГБОУ ВПО Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова Е.В. Лукашина
Содержание 1. Цели и задачи дисциплины.............................................................................................. 5 2. Место дисциплины в структуре образовательной прогрпммы.................................... 5 3. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной программы.................................................................... 5 4. Структура и содержание дисциплины............................................................................ 6 4.1. Объем дисциплины в зачетных единицах с указанием количества академических часов, выделенных на контактную работу обучающихся с преподавателем по видам учебных занятий и на самостоятельную работу обучающихся...................................................................................... 6
4.2. Содержание дисциплины, структурированное по темам (разделам) с указанием отведенного на них количества академических часов и видов учебных занятий....................................... 7 4.3. Содержание курса...................................................................................................... 8 4.4. Содержание семинарских, практических занятий или лабораторных работ..... 9 5. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине....................................................................................................................................... 16 6. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине....................................................................................................................................... 18 7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины...................... 20 7.1.Перечень основной и дополнительной учебной литературы, необходимой для освоения дисциплины................................................................................................................................. 20 7.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», необходимых для освоения дисциплины......................................................................................................... 21 7.3. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины............. 22 7.4. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении образовательного процесса по дисциплине, включая перечень программного обеспечения и информационных справочных систем........................................................................................................................................... 24 8. Описание материально-технической базы, необходимой для образовательного процесса по дисциплине....................................................................................................................................... 24 9. Глоссарий.......................................................................................................................... 25
1. Цели и задачи дисциплины
Эконометрика – это прикладная математическая дисциплина, в рамках которой изучаются конкретные количественные отношения экономических объектов и процессов. Примером такого объекта является вся экономика России на принятом отрезке времени.
Цель изучения дисциплины «Эконометрика» – ознакомление с методами исследования, т. Е. методами проверки, обоснования, оценивания количественных закономерностей и качественных утверждений (гипотез) в микро- и мезоэкономике на основе анализа статистических данных, приобретение теоретических знаний и формирование практических навыков в разработке регрессионных моделей финансово-экономических объектов, достаточных для освоения соответствующих разделов всех специальных и прикладных дисциплин учебных программ. Задачи изучения дисциплины состоят в реализации требований, установленных в ФГОС ВПО к подготовке бакалавров экономики: изучение принципов описания любых финансово-экономических объектов языком математических моделей со случайными возмущениями; освоение методов оценивания эконометрических моделей; постижение методики проверки адекватности оцененных эконометрических моделей и др.
2. Место дисциплины в структуре образовательной прогрпммы Дисциплина «Эконометрика» является дисциплиной базовой части профессионального цикла дисциплин учебного плана ОП ВО по направлению «Экономика». Учебная дисциплина базируется на знаниях студентов, полученных ими при изучении курсов «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Микроэкономика» и др. 3. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной программы
В совокупности с другими дисциплинами базовой части ФГОС ВПО дисциплина «Эконометрика» направлена на формирование следующих общекультурных (ОК) и профессиональных (ПК) компетенций бакалавра экономики: - способен логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-6); - способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4); - способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5); - способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6). Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6 В результате изучения дисциплины «Эконометрика» студент должен знать: - методы построения эконометрических моделей, объектов, явлений и процессов; уметь: - строить на основе описания ситуации стандартные теоретические эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты; - организовать выполнение конкретного порученного этапа работы; - прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений, на микро- и макроуровне; - представлять результаты аналитической и исследовательской работы в виде выступления, доклада, информационного обзора, аналитического отчета, статьи; конкретного порученного этапа работы; владеть: - современной методикой построения эконометрических моделей;
- методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных теоретических и эконометрических моделей. - методологией экономического исследования;
4. Структура и содержание дисциплины 4.1. Объем дисциплины в зачетных единицах с указанием количества академических часов, выделенных на контактную работу обучающихся с преподавателем по видам учебных занятий и на самостоятельную работу обучающихся Форма обучения: очная 4 года, заочная 5 лет Общая трудоемкость дисциплины составляет пять зачетных единиц, 180 часов. Вид учебной работы |
Очная форма обучения |
Заочная форма обучения | ||||||||
| количество часов | З.е. | количество часов | З.е. | ||||||||
| Всего часов/з.е. на дисциплину | 180 | 5 | 180 | 5 | |||||||
| Контактная (аудиторная работа) | 72 | 2,00 | 20 | 0,56 | |||||||
| - занятия лекционного типа, в т.ч. | 28 | 0,78 | 10 | 0,28 | |||||||
| лекции (лекции-презентации) | 8 | 0,22 | 4 | 0,11 | |||||||
| - занятия семинарского типа, в т.ч. | 44 | 1,22 | 10 | 0,28 | |||||||
| лабораторная работа | 24 | 0,67 | 6 | 0,17 | |||||||
| семинарские занятия | 4 | 0,11 | 2 | 0,06 | |||||||
| практические занятия | 16 | 0,44 | 2 | 0,06 | |||||||
| - занятия в интерактивной форме | 20 | 0,60 | 0,00 | ||||||||
| Самостоятельная работа в т.ч. | 108 | 3,00 | 160 | 4,44 | |||||||
| контактная работа/консультации | 1 | 0,03 | 1 | 0,03 | |||||||
| проработка учебного материала (по конспектам лекций учебной, научной и нормативной литературы) | 20 | 0,56 | 36 | 1,00 | |||||||
| подготовка лабораторной работы | 32 | 0,89 | 48 | 1,33 | |||||||
| решение задач | 30 | 0,83 | 38 | 1,06 | |||||||
| Тесты, ФЭПО (i-exam) | 23 | 0,64 | 36 | 1,00 | |||||||
| консультации | 2 | 0,06 | 1 | 0,03 | |||||||
| Текущий контроль | контрольное задание | ||||||||||
| Промежуточный контроль | экзамен |
| экзамен |
| |||||||
4.2. Содержание дисциплины, структурированное по темам (разделам) с указанием отведенного на них количества академических часов и видов учебных занятий
Форма обучения: очная
| № | Разделы и темы | Общая трудоемкость | занятия лекционного типа | занятия семинарского типа | в т.ч. лабораторная работа | Самостоятельная работа | в т.ч.контпктная работа |
| 1 | Введение в эконометрику | 2 | 2 | 16 | |||
| 2 | Модели парной регрессии | 20 | 6 | 8 | 6 | 18 | |
| 3 | Модель множественной регрессии | 22 | 6 | 10 | 6 | 20 | |
| 4 | Различные аспекты множественной регрессии. | 20 | 6 | 10 | 4 | 20 | |
| 5 | Обобщения множественной регрессии | 20 | 6 | 10 | 4 | 18 | |
| 6 | Временные ряды в эконометрических исследованиях | 12 | 2 | 6 | 4 | 16 | 1 |
| Итого | 180 | 28 | 44 | 24 | 108 | 1 |
Форма обучения: заочная
| № | Разделы и темы | Общая трудоемкость | занятия лекционного типа | занятия семинарского типа | в т.ч. лабораторная работа | Самостоятельная работа | в т.ч.контпктная работа | |
| 1 | Введение в эконометрику | 26 | 1 |
| 25 | |||
| 2 | Модели парной регрессии | 32 | 2 | 2 | 28 | |||
| 3 | Модель множественной регрессии | 31 | 2 | 3 | 3 | 26 | ||
| 4 | Различные аспекты множественной регрессии. | 30 | 2 | 28 | ||||
| 5 | Обобщения множественной регрессии | 33 | 2 | 3 | 3 | 28 | ||
| 6 | Временные ряды в эконометрических исследованиях | 28 | 1 | 2 | 2 | 25 | 2 | |
| Итого | 180 | 10 | 10 | 8 | 160 | 2 |
Содержание курса
Тема 1. Введение в эконометрику
Эконометрика и ее место в ряду других экономических и статистических дисциплин. Типы моделей, которые применяются для анализа или прогноза. Типы данных при моделировании экономических процессов. Основные стадии процесса эконометрического моделирования. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 2. Модель парной регрессии
Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа. Линейные и нелинейные виды уравнений регрессии. Метод наименьших квадратов. Классическая линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса – Маркова. Оценка дисперсии ошибок. Критерий Стьюдента для проверки гипотез. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации. F-статистика для проверки гипотез. Оценка параметров методом максимального правдоподобия. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 3. Модель множественной регрессии
Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова. Статистические свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Проверка статистических гипотез (t-критерий). Проверка статистических гипотез (F-критерий). Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии
Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные. Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных. Спецификация модели. Объединение статистических выборок, тест Чоу. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Компетенции ОК-1 ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 5. Обобщения множественной регрессии
Стохастические регрессоры. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность. Корреляция по времени, авторегрессия. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях
Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Автокорреляция уровней ряда. Виды моделей регрессии временных рядов. Метод отклонений от тренда. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина – Уотсона. Модель с распределенным лагом. Модели авторегрессии. Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
|
|
| № |
П/п
Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин
Номера тем данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
Содержание семинарских, практических занятий или лабораторных работ
Тема 2. Модель парной регрессии
1. Построение линейного уравнения парной регрессии. Метод наименьших квадратов оценки для параметров линейного уравнения парной регрессии.
2. Криволинейные уравнения парной регрессии. Нормальная система метода наименьших квадратов оценки параметров.
3. Оценка дисперсии ошибок. Критерий Стьюдента для проверки гипотез.
4. Коэффициент детерминации. F-статистика для проверки гипотез. Оценка параметров методом максимального правдоподобия.
Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 3. Модель множественной регрессии
1. Классическая линейная модель множественной регрессии. Оценка параметров КЛММР методом наименьших квадратов.
2. Статистические свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии.
3. Проверка статистических гипотез (t-критерий и F-критерий).
4. Нелинейные модели множественной регрессии. Оценка параметров методом наименьших квадратов.
Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии
1. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.
2. Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных.
3. Спецификация модели. Объединение статистических выборок, тест Чоу.
4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 5. Обобщения множественной регрессии
1. Стохастические регрессоры.
2. Обобщенный метод наименьших квадратов.
3. Гетероскедастичность. Корреляция по времени, авторегрессия.
Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях
1. Показатели изменения уровней временного ряда.
2. Виды трендовых моделей временных рядов.
3. Оценка параметров трендовых моделей временных рядов различными методами.
Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
Лабораторной работы
Целью выполнения лабораторной работы является приобретение студентами навыков и умений, необходимых для профессиональной деятельности выпускника.
Дидактическими целями лабораторного практикума являются:
- экспериментальное подтверждение и проверка существующих теоретических положений;
- формирование практических умений и навыков работы с измерительными приборами, аппаратами, компьютерной техникой, лабораторными установками, технологическим оборудованием, составляющих часть профессиональной подготовки;
- формирование исследовательских умений наблюдать, сравнивать, анализировать, устанавливать зависимости, делать выводы, самостоятельно вести исследования, оформлять результаты;
- повышение познавательной активности и самостоятельности работы студентов в ходе выполнения лабораторного практикума путем организации поэтапного контроля их работы;
- усиление практической направленности образовательного процесса;
- реализация личностно-ориентированного подхода;
- углубление теоретических знаний и освоение приемов, методов и способов исследования объектов изучения.
| Тема 2. Модель парной регрессии Лабораторная работа 1. Нахождение параметров регрессии и оценок качества регрессии несколькими способами (по формуле, графическим, через формулы Excel, через Анализ данных). Интерпретация параметров регрессии. Точечный и интервальный прогноз для коэффициентов регрессии. Построение точечного и интервального прогноза для результата. Анализ влияния размера и качества выборки на построенный прогноз. |
| Тема 3. Модель множественной регрессии Лабораторная работа 2 Построение линейной и основных нелинейных моделей для заданных данных. Сравнение их параметров и выбор и обоснование наилучшей модели. |
| Тема 3. Модель множественной регрессии Лабораторная работа 3 Построение и анализ матрицы парных коэффициентов корреляции. Построение и анализ модели множественной линейной регрессия. Коэффициент множественной детерминации и его свойства. |
| Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии Лабораторная работа 4 Построение модели множественной регрессии. Проверка гипотез о значимости модели в целом и о значимости каждого коэффициента в отдельности. Построение модели, содержащей только значимые коэффициенты методом пошаговой регрессии вперед и методом пошаговой регрессии назад. |
| Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии Лабораторная работа 5 Включение фиктивных переменных в модель множественной регрессии. |
| Тема 5. Обобщения множественной регрессии Лабораторная работа 6 Выбор функциональной формы модели. Ошибки спецификации модели. Мультиколлинеарность. Тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных.Методы борьбы с мультиколлинеарностью. |
| Тема 5. Обобщения множественной регрессии Лабораторная работа 7 Гетероскедатичность остатков. Применение теста Годфелда – Квандта. Обобщенный МНК. Автокорреляция остатков. Статистика Дарбина-Уотсона. |
| Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях Лабораторная работа 8 Анализ структуры временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели. Взаимосвязь двух временных рядов. «Ложная» корреляция. Метод исключения тренда, метод включения в модель фактора времени |
| Тема 6. Временные ряды в эконометрических исследованиях Лабораторная работа 9 Системы одновременных уравнений. Проблема идентификации модели. Косвенный и двухшаговый МНК. |
При фронтальной форме организации занятий все студенты выполняют одновременно одну и ту же работу. При групповой форме организации занятий одна и та же работа выполняется подгруппами по 2-5 человек. При индивидуальной форме организации занятий каждый студент выполняет индивидуальное задание.
Процесс проведения лабораторного практикума можно разбить на теоретическую, экспериментальную и заключительную части.
Теоретическая часть готовит студента к выполнению экспериментальной части лабораторной работы.
Прежде чем приступить к выполнению работы студент должен изучить соответствующий раздел теоретического курса, ознакомиться с устройством и назначением используемого в работе оборудования, уяснить цель работы и методику эксперимента.
В процессе теоретической подготовки студенты изучают:
- теоретические основы работы;
- цели и задачи работы;
- обоснование значимости лабораторного практикума в профессиональной подготовке;
- задания лабораторной работы и подходы (методы, способы, приемы) к их выполнению;
- требования к результатам работы;
- правила техники безопасности при эксплуатации технических средств;
- указания по самоконтролю результатов выполнения заданий.
Перед началом лабораторной работы преподаватель проверяет теоретическую готовность студента к выполнению работы и принимает решение о допуске к эксперименту.
Экспериментальная часть является основным структурным элементом лабораторной работы.
В ходе экспериментальной части работы студенты:
- самостоятельно выполняют задания практикума;
- составляют описания проводимых исследований;
- готовят данные для составления отчета по работе.
По ходу проведения эксперимента преподаватель дает дополнительные разъяснения, отвечает на вопросы студентов. Самостоятельной работе может предшествовать пробное выполнение заданий под руководством преподавателя.
Заключительная часть лабораторной работы включает:
- анализ результатов эксперимента с применением методики обработки;
- выводы по результатам выполнения заданий;
- самоконтроль результатов выполнения заданий;
- прием отчетов студентов по выполненной работе, оценка результатов.
Работа 1. Парная регрессия
Данные, характеризующие прибыль торговой компании «Все для себя» за первые 10 месяцев 2005 года (в тыс. руб.), даны в следующей таблице:
Таблица К1
| январь | февраль | март | апрель | май |
| 382 +N | 402 + N | 432+ N | 396+ N | 454+ N |
| июнь | июль | август | сентябрь | октябрь |
| 419+ N | 460+ N | 447+ N | 464+ N | 498+ N |
Рис. 3.9. Результаты работы команды Поиск решения
В этой таблице 
две последних цифры номера зачетной книжки студента.
Требуется:
1. Построить диаграмму рассеяния.
2. Убедится в наличии тенденции (тренда) в заданных значениях прибыли фирмы и возможности принятия гипотезы о линейном тренде.
3. Построить линейную парную регрессию (регрессию вида 
). Вычисление коэффициентов 
выполнить методом наименьших квадратов.
4. Нанести график регрессии на диаграмму рассеяния.
5. Вычислить значения статистики 
и коэффициента детерминации 
. Проверить гипотезу о значимости линейной регрессии.
6. Вычислить выборочный коэффициент корреляции и проверить гипотезу о ненулевом его значении.
7. Вычислить оценку дисперсии случайной составляющей эконометрической модели.
8. Проверить гипотезы о ненулевых значениях коэффициентов 
.
9. Построить доверительные интервалы для коэффициентов .
10. Построить доверительные интервалы для дисперсии случайной составляющей эконометрической модели.
11. Построить доверительную область для условного математического ожидания 
(диапазон по оси январь – декабрь). Нанести границы этой области на диаграмму рассеяния.
12. С помощью линейной парной регрессии сделать прогноз величины прибыли и нанести эти значения на диаграмму рассеяния. Сопоставить эти значения с границами доверительной области для условного математического ожидания и сделать вывод о точности прогнозирования с помощью построенной регрессионной модели.
Тема 3. Модель множественной регрессии
Примерная тематика докладов-презентаций
1. Модель парной регрессии
2. Модель множественной регрессии
3. Различные аспекты множественной регрессии
4. Обобщения множественной регрессии
5. Временные ряды в эконометрических исследованиях
Цель лабораторных занятий – приобретение навыков самостоятельной работы с современными прикладными программами, умения использовать их для решения узких практических задач в экономической науке, умения самостоятельно оценивать качество полученных эконометрических моделей, и делать выводы относительно статистической значимости полученных результатов, а также умения интерпретировать полученные результаты, ориентироваться в новой информации.
Примерная тематика контрольных/лабораторных заданий
1. Установить соответствие
Самостоятельная работа
Вариант 1
Оценка производственных функций
Производственные функции при одном и нескольких факторах производства. Расширение производства и эффект масштаба. Зависимость дохода от масштаба производства. Методы оценивания производственных функций. Подбор производственных функций. Линейная, квадратическая, степенная производственная функция. Оценка параметров производственных функций. Оценка эффекта масштаба.
Вариант 2
Эконометрические оценки кривых производственных затрат
Эконометрическое моделирование затрат. Теория затрат: функция затраты - выпуск. Краткосорочные и долгосрочные затраты. Общие и предельные затраты. Оценка функции краткосрочных затрат. Построение функции краткосрочных затрат на базе временных рядов.
Эконометрические модели долгосрочных затрат. Кривые обучения и экономия, обусловленная увеличением масштаба производства..
Вариант 3
Эконометрические модели эффективности рекламы
Определяющие факторы рекламных издержек. Модель запоминаемости телевизионной рекламы. Модели удельного веса фирмы в рыночном обороте. Проблема одновременности рекламы и продаж.
Вариант 4
Построение кривой спроса на основе уравнений регрессии
Построение многофакторных регрессионных моделей спроса. Идентификация переменных. Выбор формы модели. Тестирование и оценка результатов.
Вариант 5
Модели и методы анализа ценных бумаг в условиях неопределенности
Показатели доходности и риска ценных бумаг. Рыночный портфель. 
-коэффициент ценных бумаг Проблема выбора портфеля ценных бумаг на основе кривых «доходность- риск».
Модель оценки финансовых активов CAPM. Тестирование CAPM на основе модели многомерной линейной регрессии.
6. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине
Балльно-рейтинговая оценка знаний студента
Усвоение студентом каждой изучаемой в семестре дисциплины максимально оценивается 100 баллами (100 % успеха). Указанное максимальное количество баллов (S итог), которое студент может набрать по дисциплине, складывается из суммы баллов, полученных на сессии (S сес) и количества баллов, полученных на экзамене (S экз). И рассчитывается по формуле: S итог = S сес + S экз
Студент, набравший в результате текущей работы по дисциплине менее 20 баллов, не допускается к сдаче экзамена, и ему выставляется 0 (ноль) сессионных баллов
(Sсес = 0).
Студент, набравший от 20 до 50 сессионных баллов (Sсес), обязан сдавать экзамен / зачет по дисциплине, на котором может набрать до 50 баллов.
Если на экзамене ответ студента оценивается менее чем на 30 баллов, то экзамен / зачет считается несданным, студенту выставляется 0 (ноль) сессионных баллов, а в ведомость выставляется оценка «неудовлетворительно».
Если на экзамене студент набирает 30 и более баллов, то они прибавляются к сумме баллов за текущую работу в ходе сессии и переводятся в академическую оценку (см. таблицу), которая фиксируется в зачетной книжке студента.
Перевод баллов в академическую оценку
| Итоговый рейтинг (Sитог) | Академическая оценка | |
| 50…69 баллов | «удовлетворительно» |
|
| 70…84 баллов | «хорошо» | |
| 85…100 баллов | «отлично» | |
Студенту, набравшему в течение семестра за текущую работу (Sсес) 60 и более баллов, экзамен по дисциплине может быть выставлен без процедуры сдачи.
Зачетом является выполнение требований на «удовлетворительно».
Студенты, пропустившие лекционные либо семинарские занятия без уважительной причины, имеют возможность восстановить утерянные баллы. По согласованию с преподавателем допускаются отработки в виде компьютерного тестирования на интернет-тренажерах в тестирующих системах Fepo.ru, i-exam.ru, а также отработки в ходе индивидуальных консультаций преподавателя.
Значения рейтинговых баллов для отдельных видов учебной деятельности студента, формирующих Sитог по дисциплине
| № п/п | Вид учебной деятельности | Баллы |
| 1 | Лекции | 10 |
| 2 | Семинары | 10 |
| 3 | Контрольное задание, лабораторная работа | 10 |
| 4 | НИРС | 10 |
| 5 | Тестирование | 10 |
| 6 | Экзамен | 30-50 |
Вопросы к экзамену
Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6
1. Предмет и основные понятия эконометрики.
2. Эконометрическое моделирование и модели.
3. Парный регрессионный анализ. Типы регрессионных моделей.
4. Метод наименьших квадратов. Нормальная система МНК параметров линейной регрессии.
5. Выборочный коэффициент регрессии, выборочная дисперсия, выборочная ковариация, коэффициент эластичности.
6. Выборочный коэффициент корреляции. Связь с коэффициентом регрессии и ковариацией.
7. Оценка тесноты связи линейной регрессии по коэффициенту корреляции.
8. Оценка параметров линейной регрессии. Теорема Гаусса – Маркова.
9. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров.
10. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.
11. Параболическая регрессия и нормальная система МНК параметров параболической регрессии.
12. Гиперболическая регрессия и нормальная система МНК параметров гиперболической регрессии.
13. Множественный регрессионный анализ. Типы регрессионных моделей.
14. Линейная множественная регрессия и нормальная система МНК параметров линейной множественной регрессии.
15. Множественный коэффициент корреляции и коэффициенты частной корреляции.
16. Выбор факторов для построения регрессионной модели. Оценка качества регрессионных моделей.
17. Модели динамики экономических процессов. Понятие и классификация рядов динамики.
18. Показатели изменения уровней рядов динамики.
19. Выявление и характеристика основной тенденции развития показателя во времени.
20. Методы анализа основной тенденции в рядах динамики.
21. Типы трендовых моделей.
22. Расчет параметров трендовой модели при аналитическом выравнивании методами избранных точек и средних значений.
23. Расчет параметров трендовой модели при аналитическом выравнивании методами конечных разностей и наименьших квадратов.
24. Оценка адекватности трендовых моделей.
25. Прогнозирование динамики экономических процессов на основе трендовых моделей.
