МИНОБРНАУКИ РОССИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Эконометрика

рабочая программа дисциплины
Закреплена за кафедройКафедра математического анализа
Направление подготовки09.03.03. Прикладная информатика
ПрофильИнтеллектуальный анализ данных
Форма обученияОчная
Общая трудоемкость5 ЗЕТ
Учебный план09_03_03_ПИ_ИАД-1-2020
Часов по учебному плану 180
в том числе:
аудиторные занятия 66
самостоятельная работа 114
Виды контроля по семестрам
зачеты: 5

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 3 (5) Итого
Недель 18
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 18 18 18 18
Лабораторные 24 24 24 24
Практические 24 24 24 24
Сам. работа 114 114 114 114
Итого 180 180 180 180

Программу составил(и):
к.ф.-м.н., доцент, Пономарев И.В.

Рецензент(ы):
к.ф.-м.н., доцент, Вараксин С.В.

Рабочая программа дисциплины
Эконометрика

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика (уровень бакалавриата) (приказ Минобрнауки России от 19.09.2017 г. № 922)

составлена на основании учебного плана:
09.03.03 Прикладная информатика
утвержденного учёным советом вуза от 30.06.2020 протокол № 6.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра математического анализа

Протокол от 02.07.2020 г. № 9
Срок действия программы: 2020-2021 уч. г.

Заведующий кафедрой
к.ф.-м.н., доцент А.Н.Саженков


Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2020-2021 учебном году на заседании кафедры

Кафедра математического анализа

Протокол от 02.07.2020 г. № 9
Заведующий кафедрой к.ф.-м.н., доцент А.Н.Саженков


1. Цели освоения дисциплины

1.1.Цель курса:
• получение знаний по эконометрическим методам, необходимым для проверки предлагаемых и выявления новых эмпирических зависимостей, построения надежного прогноза в результате научно-исследовательских, проектно-конструкторских и технологических работ.
• овладение практическими навыками в построении эконометрических моделей при изучении экономических явлений и процессов с использованием компьютерных технологий.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.В.01

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-6 Способен анализировать и разрабатывать организационно-технические и экономические процессы с применением методов системного анализа и математического моделирования;
ПК-1 Способность проводить сбор и анализ статистической информации, структурировать информацию, формировать базу знаний.
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.Знать:
3.1.1.• элементы и основные составляющие современной эконометрики;
• основные методологические подходы и приемы изучения экономических процессов;
• методы анализа нормативно-правовых документов;
• международные и отечественные стандарты в области информационных систем.
3.2.Уметь:
3.2.1.• применять общие и специальные методы экономических расчетов для оценки затрат и рисков;
• владеть методикой сбора, обработки информации для прогнозирования будущих экономических затрат и рисков при создании информационных систем.
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.должен иметь представление о возможности использования нормативно-правовых документов и стандартов при построении и исследовании эконометрических моделей.

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Семестр Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Модель множественной линейной регрессии
1.1. Основные гипотезы лежащие в основе регрессионного анализа. Матричная форма записи. Метод наименьших квадратов. Геометрическая интерпретация. Теорема Гаусса-Маркова. Свойства МНК оценок. Показатели качества регрессионной модели. Проверка статистических гипотез. Проверка качества уравнения регрессии: проверка гипотез относительно коэффициентов регрессии и общего качества уравнения регрессии; коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации. Тест Чоу. Доверительные интервалы. Лекции 5 2 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
1.2. Построение модели регрессии методом МНК. Таблица дисперсионного анализа. Вычисление коэффициента детерминации. Проверка значимости уравнения регрессии и отдельных параметров. Практические 5 12 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
1.3. Построение модели регрессии методом МНК. Таблица дисперсионного анализа. Вычисление коэффициента детерминации. Проверка значимости уравнения регрессии и отдельных параметров. Сам. работа 5 31 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
Раздел 2. Некоторые обобщения множественной регрессии
2.1. Мультиколлинеарность. Коэффициент множественной корреляции. Частный коэффициент корреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность. Метод взвешенных наименьших квадратов. Автокорреляция. Лекции 5 6 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
2.2. Вычисление коэффициента множественной корреляции и частный коэффициент корреляции. Тесты на наличие гетероскедастичности: тесты Уайта, Глейзера, Голдфелда-Квандта. Остатки в форме Уайта, в форме Ньюи-Веста. Обнаружение автокорреляции: тест Дарбина-Уотсона. Методы устранения автокорреляции: процедура Кохрейна-Оркатта, процедура Хилдрета-Лу, процедура Дарбина. Практические 5 12 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
2.3. Мультиколлинеарность. Коэффициент множественной корреляции. Частный коэффициент корреляции. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность. Причины возникновения гетероскедастичности. Тесты на наличие гетероскедастичности: тесты Уайта, Глейзера, Голдфелда-Квандта. Остатки в форме Уайта, в форме Ньюи-Веста. Метод взвешенных наименьших квадратов. Автокорреляция: причины возникновения и последствия автокорреляции. Обнаружение автокорреляции: тест Дарбина-Уотсона. Методы устранения автокорреляции: процедура Кохрейна-Оркатта, процедура Хилдрета-Лу, процедура Дарбина. Сам. работа 5 30 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
Раздел 3. Системы одновременных уравнений
3.1. Системы регрессионных уравнений. Внешне не связанные уравнения. Системы одновременных уравнений: основные понятия, примеры. Проблема идентифицируемости. Методы оценки коэффициентов идентифицируемой системы одновременных уравнений. Лекции 5 2 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
3.2. Методы оценки системы внешне не связанных уравнений. Способы идентификации системы одновременных уравнений. Косвенный метод наименьших квадратов. Метод инструментальных переменных. Двухшаговый метод наименьших квадратов. Трехшаговый метод наименьших квадратов. Лабораторные 5 12 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
3.3. Системы регрессионных уравнений. Внешне не связанные уравнения. Системы одновременных уравнений: основные понятия, примеры. Проблема идентифицируемости. Методы оценки коэффициентов идентифицируемой системы одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов, метод инструментальных переменных, двухшаговый метод наименьших квадратов, трехшаговый метод наименьших квадратов. Сам. работа 5 27 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
Раздел 4. Модели временных рядов
4.1. Модели временных рядов. Стационарные и нестационарные временные ряды. Авторегрессионые модели. Лекции 5 8 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
4.2. Алгоритм вычисления ACF и PACF. Проверка временного ряда на стационарность. Методы построения моделей временных рядов: AR, MA, ARMA. Лабораторные 5 12 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1
4.3. Модели временных рядов. Автокорреляционная функция. Стационарные и нестационарные временные ряды: тест Дики-Фуллера. Методы выравнивания временных рядов. Примеры временных рядов: AR, MA, ARMA. Авторегрессионые модели. Сам. работа 5 26 ОПК-6, ПК-1 Л2.1, Л1.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
см. приложение
5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)

см. приложение
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
см. приложение

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Балдин К., Башлыков В., Рокосуев А. Математические методы и модели в экономике: учебник Флинта, 2017 biblioclub.ru
6.1.2. Дополнительная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л2.1 К.В. Балдин, В.Н. Башлыков, В.А. Брызгалов и др.; под ред. В.Б. Уткина Эконометрика : учебник М.: Дашков и Ко // ЭБС «Университетская библиотека on-line», 2017 biblioclub.ru
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
Название Эл. адрес
Э1 Курс в Moodle "Эконометрика" portal.edu.asu.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
Microsoft Windows
Microsoft Office
7-Zip
AcrobatReader
Gretl
6.4. Перечень информационных справочных систем
Единый образовательный портал
http://portal.edu.asu.ru/

1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com);
2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/);
3. Научная электронная библиотекаelibrary(http://elibrary.ru)

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория Назначение Оборудование
Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска)
Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска)
Помещение для самостоятельной работы помещение для самостоятельной работы обучающихся Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

На лекционных занятиях необходимо конспектировать изучаемый материал.
- Для систематизации лекционного материала, который будет полезен при подготовке к итоговому контролю знаний, записывайте на каждой лекции тему, вопросы для изучения, рекомендуемую литературу.
- В каждом вопросе выделяйте главное, обязательно запишите ключевые моменты (определение, факты, законы, правила и т.д.), подчеркните их.
- Если по содержанию материала возникают вопросы, не нужно выкрикивать, запишите их и задайте по окончании лекции или на семинарском занятии.
- Перед следующей лекцией обязательно прочитайте предыдущую, чтобы актуализировать знания и осознанно приступить к освоению нового содержания

Практическое занятие – это форма работы, где студенты максимально активно участвуют в обсуждении темы.
- Самостоятельную подготовку к занятию необходимо начинать с изучения понятийного аппарата темы. Рекомендуем использовать справочную литературу (словари, справочники, энциклопедии), целесообразно создать и вести свой словарь терминов.
- Важно запомнить, что любой источник должен нести достоверную информацию, особенно это относится к Internet-ресурсам. При использовании Internet - ресурсов в процессе подготовки не нужно их автоматически «скачивать», они должны быть проанализированы. Не нужно «скачивать» готовые рефераты, так как их однообразие преподаватель сразу выявляет, кроме того, они могут быть сомнительного качества.
- В процессе изучения темы анализируйте несколько источников. Используйте периодическую печать - специальные журналы.
- Полезным будет работа с электронными учебниками и учебными пособиями в Internet-библиотеках. Зарегистрируйтесь в них: университетская библиотека Онлайн (http://www.biblioclub.ru/) и электронно-библиотечная система «Лань» (http://e.lanbook.com/).
- В процессе подготовки и построения ответов при выступлении не просто пересказывайте текст учебника, но и выражайте свою личностно-профессиональную оценку прочитанного.
- Если к занятиям предлагаются задания практического характера, продумайте план их выполнения или решения при подготовке к семинару.
- При возникновении трудностей в процессе подготовки взаимодействуйте с преподавателем, консультируйтесь по самостоятельному изучению темы.

Самостоятельная работа.
- При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем для самостоятельного изучения.
- Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее.
- Эти задания следует выполнять не «наскоком», а постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса.
- При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день консультаций на кафедру.
- Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции.
Итоговый контроль.
- Для подготовки к зачету/экзамену возьмите перечень примерных вопросов у преподавателя.
- В списке вопросов выделите те, которые были рассмотрены на занятиях. Обратитесь к своим записям, выделите существенное. Для более детального изучения изучите рекомендуемую литературу.
- Если в списке вопросов есть те, которые не рассматривались на занятии, изучите их самостоятельно.

Современные экономические теории и исследования, опирающиеся в значительной степени на использование математических моделей и методов анализа, требуют от обучающихся достаточно свободного владения математическим аппаратом изучения статистических данных. Поэтому неудивительно, что эконометрика стала одним из базовых курсов в системе экономического образования.
Предполагается, что студенты, изучающие эконометрику, уже прослушали базовые курсы по высшей математике, теории вероятностей и математической статистике, экономике. Поэтому изучение данной дисциплины имеет смысл начинать с повторения материала. При этом особое внимание должно уделяться экономическим приложениям рассматриваемых понятий.
Дальнейшее изучение материала можно организовать по принципу типа данных: сначала исследователь располагает только пространственными данными (различные регрессионные модели), затем рассматривают данные, распределенные по времени (временные ряды). Наличие реальных данных поможет заинтересовать студентов, даст им почувствовать себя исследователями. Для поиска таких данных возможно использование открытыми базами Государственного комитета статистики РФ и региональных комитетов статистики.
Построение качественных эконометрических моделей сопровождается наличием большого числа данных. Поэтому особое внимание следует также уделять современным эконометрическим ППП.