ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ УСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Учебная дисциплина «Эконометрика» требует предварительных знаний по разделам высшей математики «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятности и математическая статистика»
Современные социально-экономические процессы и явления зависят от большого количества факторов, их определяющих. В связи с этим квалифицированному специалисту необходимо не только иметь четкие представления об основных направлениях развития экономики, но и уметь учитывать сложное взаимосвязанное многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемый процесс. Такие исследования не возможно проводить без знания основ теории вероятностей, математической статистики, многомерных статистических методов и эконометрики, т.е. дисциплин, позволяющих исследователю разобраться в огромном количестве стохастической информации и среди множества различных вероятностных моделей выбрать единственную, наилучшим образом отражающую изучаемый процесс или явление.
В результате изучения курса студенты должны:
знать
· Основные задачи эконометрики;
· Простейшие эконометрические модели;
· В чем заключается процесс эконометрического исследования;
· Свойства оценок метода наименьших квадратов;
· Понятие автокорреляции;
· Основные виды уравнений регрессии;
· Понятие стационарного временного ряда;
· В чем заключается цель адаптивных методов прогнозированмия;
· Сущность путевого анализа.
Уметь
· Самостоятельно проводить эконометрический анализ адекватными к задаче методами;
· Пользоваться специальными эконометрическими пакетами.
3. ОБЪЁМ ДИСЦИПЛИНЫ
3.1. Объем дисциплины и виды учебной работы
Вид учебной работы | Количество часов по формам обучения | |
очная | заочная сокращенная | |
№№ семестров | 5-6 | |
Аудиторные занятия: | ||
Лекции | ||
Практические | ||
Самостоятельная работа | ||
ВСЕГО ЧАСОВ НА ДИСЦИПЛИНУ | ||
Текущий контроль | Контр работа | Контр работа |
Виды итогового контроля (экзамен, зачет) – №№ семестров | Экзамен 6 семестр | Экзамен 6семестр |
3.2. Распределение часов по темам и видам учебной работы
Очная форма обучения
№ п/п | Наименование темы | Максим нагрузка студен- та | Обязательные занятия | Самостоятель- ная работа | ||
всего | в том числе | |||||
Лекции | Семинары | |||||
ВСЕГО | ||||||
1. | Задачи эконометрики в области социально – экономических исследований. | |||||
2. | Классическая обобщенная линейная модель множественной регрессии. | |||||
3. | Линейные регрессионные модели с переменной структурой. | |||||
4. | Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. | |||||
5. | Модели стационарных и нестационарных временных рядов. | |||||
6. | Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. | |||||
7. | Системы линейных одновременных уравнений. | |||||
8. | Идентификация систем одновременных уравнений. |
Тематический план
3 курс «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»
очная форма обучения
№ п/п | Наименование темы | Максим нагрузка студен- та | Обязательные занятия | Самостоятель- ная работа | ||
всего | в том числе | |||||
Лекции | Семинары | |||||
ВСЕГО | ||||||
1. | Задачи эконометрики в области социально – экономических исследований. | |||||
2. | Классическая обобщенная линейная модель множественной регрессии. | |||||
3. | Линейные регрессионные модели с переменной структурой. | |||||
4. | Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. | |||||
5. | Модели стационарных и нестационарных временных рядов. | |||||
6. | Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. | |||||
7. | Системы линейных одновременных уравнений. | |||||
8. | Идентификация систем одновременных уравнений. |
Заочная форма обучения
№ п/п | Наименование темы | Максимнагрузка студен- та | Обязательные занятия | Самостоятель- ная работа | ||
всего | в том числе | |||||
Лекции | Семинары | |||||
ВСЕГО | ||||||
1. | Задачи эконометрики в области социально – экономических исследований. | 10,5 | 0,5 | 0,5 | ||
2. | Классическая обобщенная линейная модель множественной регрессии. | 13,5 | 1,5 | 0,5 | ||
3. | Линейные регрессионные модели с переменной структурой. | 12,5 | 0,5 | 0,5 | ||
4. | Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. | 13,5 | 1,5 | 0,5 | ||
5. | Модели стационарных и нестационарных временных рядов. | 14,5 | 0,5 | 0,5 | ||
6. | Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. | 13,5 | 1,5 | 0,5 | ||
7. | Системы линейных одновременных уравнений. | 12,5 | 0,5 | 0,5 | ||
8. | Идентификация систем одновременных уравнений. | 14,5 | 1,5 | 0,5 |
Дата добавления: 2014-12-07; просмотров: 753;