МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ

ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ

Рабочая программа дисциплины (модуля)

«Эконометрика»

Направление подготовки 38.03.01 «Экономика»

Профиль подготовки «Экономика предприятий и организаций»

Квалификация (степень) выпускника Бакалавр Форма обучения (очная, заочная) Краснодар 1. Цель и задачи освоения дисциплины Цель дисциплины: формирование теоретических знаний в области прикладных исследований связей и зависимостей экономических явлений; ознакомить студентов с основами эконометрических методов, необходимых для решения теоретических и практических задач исследования массовых общественных явлений и процессов; подготовить студентов к прикладным исследованиям в области экономики; привить умение самостоятельно изучать научную литературу по эконометрическим методам исследования; выработать навыки свободного владения математическим аппаратом при обработке и интерпретации статистических данных.

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата Дисциплина «Эконометрика» является обязательной дисциплиной вариативной части базового профессионального цикла дисциплин подготовки бакалавров.

Дисциплина «Эконометрика» базируется на гуманитарном, социальном, экономическом цикле Б.1 и математическом цикле Б.2, основных образовательных программ (ООП) (раздел VI ФГОС ВПО). Знания по данной дисциплине необходимы при освоении экономического и управленческого анализа, финансов, аудита.

Базовыми дисциплинами для изучения являются:

- математический анализ (раздел Б.2 ООП);

- теория вероятностей и математическая статистика (раздел Б.2 ООП);

- линейная алгебра (раздел Б.2 ООП);

- макроэкономика (раздел Б.3 ООП);

- микроэкономика (раздел Б.3 ООП);

- статистика (раздел Б.3 ООП).

Дисциплины, для которых эконометрика является базовой дисциплиной профессионального цикла (раздел Б.3,ООП):

- макроэкономика;

- микроэкономика;

- статистика;

- финансовые вычисления;

- макроэкономическое планирование и прогнозирование;

- экономический анализ.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Эконометрика»

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- владеет культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);

- способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе и прогнозировать возможное их развитие в будущем (ОК -4);

- способен понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества, сознавать опасности и угрозы, возникающие в этом процессе, соблюдать основные требования информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны (ОК-12);

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

• знать:

- основные проблемы, решаемые в экономике с помощью эконометрических методов;

- основные методологические подходы и принципы применения аппарата эконометрического моделирования экономических явлений и процессов;

- сущность и методы построения эконометрических моделей на основе пространственных данных и временных рядов;

- статистические методы оценивания параметров эконометрических моделей;

- методы построения и анализа систем одновременных эконометрических уравнений;

- приемы построения и анализа динамических эконометрических моделей.

• уметь:

- строить эконометрические модели взаимосвязей экономических явлений и процессов;

- принимать решения о спецификации и идентификации модели, выбора метода оценки параметров модели, интерпретации результатов, получения прогнозных оценок;

- решать конкретные эконометрические задачи с применением пакетов программ обработки данных на ПЭВМ;

-применять эконометрические модели в практике экономико-статистического анализа;

- решать конкретные эконометрические задачи с применением пакетов программ обработки данных на ПЭВМ;

- формулировать выводы по результатам решения задач и проблем;

• владеть:

- навыками применения современного математического инструментария для решения экономических задач;

- методикой построения, анализа и применения эконометрических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений, процессов и объектов.

Дисциплина эконометрика является базовой частью учебного профессионального цикла Б.3 основной образовательной программы. Дисциплина эконометрика базируется на гуманитарном, социальном, экономическом цикле Б.1 и математическом цикле Б.2 основной образовательной программы.

Для успешного освоения дисциплины необходимы знания по следующим дисциплинам и разделам ООП:

- математический анализ (раздел Б.2 ООП);

- теория вероятностей и математическая статистика (раздел Б.2 ООП);

- линейная алгебра (раздел Б.2 ООП);

- макроэкономика (раздел Б.3 ООП);

- микроэкономика (раздел Б.3 ООП);

- статистика (раздел Б.3 ООП).

Знания, умения и приобретенные компетенции будут использоваться при изучении следующих дисциплин и разделов ООП:

-анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия (организации) (раздел Б.3 ООП);

-планирование на предприятии (организации) (раздел Б.3 ООП).

4. Структура и содержание дисциплины (модуля)«Эконометрика»

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа п/п п/п одномерных временопрос п/п 5. Образовательные технологии Дискуссия - форма учебной работы, в рамках которой студенты высказывают свое мнение по проблеме, заданной преподавателем. Проведение дискуссий по проблемным вопросам подразумевает написание студентами эссе, тезисов или рефератов по предложенной тематике.

Дискуссия групповая - метод организации совместной коллективной деятельности, позволяющий в процессе непосредственного общения путем логических доводов воздействовать на мнения, позиции и установки участников дискуссии. Целью дискуссии является интенсивное и продуктивное решение групповой задачи. Метод групповой дискуссии обеспечивает глубокую проработку имеющейся информации, возможность высказывания студентами разных точек зрения по заданной преподавателем проблеме, тем самым, способствуя выработке адекватного в данной ситуации решения. Метод групповой дискуссии увеличивает вовлеченность участников в процесс этого решения, что повышает вероятность его реализации.

Решение задач по эконометрике предполагает организацию групповых дискуссий, позволяющих в процессе общения, путем логических доводов, рассматривать различные точки зрения и подходы к решению задач, способствуя формированию «вероятностного и эконометрического» мышления студентов. В течение семестра поощряется инициативность студентов, ведется постоянный контроль знаний, выполняются письменные работы, проводятся дискуссии. По всем темам используется пост-тест, позволяющий проверить знания студентов по пройденным темам.

Доклад (презентация) - публичное сообщение, представляющие собой развернутое изложение определенной темы, вопроса программы. Доклад может быть представлен различными участниками процесса обучения: преподавателем, приглашенным экспертом, студентом, группой студентов.

Доклады направлены на более глубокое изучение студентами лекционного материала или рассмотрения вопросов для дополнительного изучения Данный метод обучения используется в учебном процессе при проведении практических (семинарских) занятий по всем темам дисциплины.

Исследовательский метод обучения - организация обучения на основе поисковой, познавательной деятельности студентов путем постановки преподавателем познавательных и практических задач, требующих самостоятельного творческого решения. Сущность исследовательского метода обучения обусловлена его функциями. Метод организует творческий поиск и применение знаний, является условием формирования интереса, потребности в творческой деятельности, в самообразовании.

Основная идея исследовательского метода обучения заключается в использовании научного подхода к решению той или иной учебной задачи. Работа студентов в этом случае строится по логике проведения классического научного исследования с использованием всех научно-исследовательских методов и приемов, характерных для деятельности ученых. Основные этапы организации учебной деятельности при использовании исследовательского метода, который используется для написания курсовой работы.

В преподавании эконометрики для студентов экономического факультета направления подготовки «Экономика» используются следующие формы инновационных технологий:

пост-тест (тест на оценку, позволяющий проверить знания студентов по пройденным т емам);

Пост-тест используется в учебном процессе с использованием аттестационного педагогического измерительного материала для оценки качества знаний студентов по математике.

Варианты тестовых заданий прилагаются к комплекту Учебно-методического комплекса по дисциплине.

Мультимедийные средства используются в процессе обучения для чтения лекций и проведения практических занятий по всем темам, что позволяет дать представление студентам о возможностях современных пакетов прикладных программ по визуализации и анализу структурированных данных в условиях неопределенности.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины «Эконометрика».

Перечень вопросов для самостоятельной работы студентов Наименование разделов, Перечень теоретических вопросов по самостоятельной Тема 1. Предмет и задачи 1.Измерения в эконометрике.

эконометрики. 2.Типы эконометрических моделей имеющихся данных.

Тема 3. Множественная ре- 1. Обобщенный метод наименьших квадратов.

грессия и корреляция 2. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции.

Тема 6. Модели с дискретной 1. Модели бинарного выбора.

зависимой переменной 2. Модели множественного выбора.

Тема 7. Моделирование од- 1. Тест Чоу.

номерных временных рядов 2. Коэффициент Тейла.

Тема 10. Оценивание систем 1.Косвенный метод наименьших квадратов.

одновременных уравнений. 2.Идентификация эконометрических моделей.

темы лекции Возникновение и развитие эконометрики. Предмет эконометрики.

Этапы эконометрического исследования. Измерения в эконометрике.

Виды и формы связей между экономическими явлениями. Содержание и задачи корреляционно-регрессионного анализа. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Экономический смысл коэффициентов регрессии и эластичности. Оценка тесноты связи между переменными. Коэффициенты корреляции и детерминации. Оценка значимости уравнения связи, его параметров, коэффициентов корреляции и Спецификация модели множественной регрессии. Требования, предъявляемые к факторам, включаемым в уравнение регрессии. Мультиколлинеарность факторов и способы ее преодоления. Экономический смысл множественных коэффициентов регрессии, эластичности и -коэффициентов. Определение множественных и частных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка значимости множественного уравнения регрессии, множественных коэффициентов регрессии, частных и множественных коэффициентов корреляции. Отсев несущественно влияющих факторов.

Виды нелинейных зависимостей между переменными. Линеаризация нелинейных уравнений регрессии. Корреляция при нелинейной зависимости.

Оценка значимости нелинейного уравнения регрессии. Применение нелинейных уравнений в макро и микроэкономика. Функция Кобба-Дугласа.

Условия построения уравнения множественной регрессии с фиктивными переменными. Интерпретация коэффициентов регрессии при фиктивных переменных. Смысл коэффициентов модели, построенной только на фиктивных переменных. Тест Чоу и границы его применения.

Задачи, решаемые с помощью моделей бинарного выбора. Определение параметров моделей бинарного выбора методом максимального правдоподобия. Оценка качества моделей дискретного выбора. Построение моделей множественного выбора с упорядоченными и неупорядоченными альтернативами.

Понятие временного ряда и его компоненты. Автокорреляционная функция временного ряда. Обоснование модели тенденции изменения уровней временного ряда. Определение параметров уравнений тренда. Критерий Дарбина-Уотсона и его применение в моделировании временных рядов. Аддитивная и мультипликативная модели сезонных колебаний. Применение рядов Фурье при оценке циклических и сезонных колебаний. Нахождение параметров ряда Фурье и их интерпретация. Статистическое прогнозирование временных рядов.

Особенности изучения взаимосвязей экономических явлений во временных рядах. Характеристика методов исключения тенденции изменения уровней. Обобщенный метод наименьших квадратов при построении уравнений регрессии во временных рядах.

Общая характеристика моделей с распределенными лагами. Лаги Алмон.

Преобразование Койка. Модели авторегрессии. Моделирование авторегрессионных процессов. Использование инструментальных переменных. Модели ARMA и ARIMA (авторегрессионной интегрированной модели скользящего среднего).

Основные виды систем одновременных уравнений. Структурная и приведенная формы моделей. Идентификация моделей. Методы нахождения параметров систем одновременных уравнений. Характеристика косвенного, двухшагового и трехшагового методов наименьших квадратов.

Основные виды систем одновременных уравнений. Структурная и приведенная формы моделей. Идентификация моделей. Методы нахождения параметров систем одновременных уравнений. Характеристика косвенного, двухшагового и трехшагового методов наименьших квадратов.

Характеристики панельных данных. Модель с фиксированными эффектами. Модель со случайными эффектами.

Основы факторного анализа. Кластерный анализ и область его применения. Дискриминантный анализ в задачах классификации.

Определение эконометрики и ее место в системе наук.

Типы шкал измерений в эконометрике.

Оценка параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов Экономический смысл коэффициентов регрессии и эластичности.

Проверка качества эконометрической модели.

Оценка тесноты связи между признаками в линейной регрессии.

Оценка значимости параметров линейного уравнения регрессии и коэффициента корреляции.

Прогнозирование по регрессионной модели и его точность.

Этапы эконометрического исследования.

Основная задача множественной регрессии.

10.

Требования к факторам, включенным в модель множественной регрессии.

11.

Мультиколлинеарность факторов и приемы ее устранения.

12.

Оценка параметров множественного уравнения регрессии.

13.

Экономический смысл коэффициентов регрессии, эластичности и -коэффициентов в 14.

многофакторной модели.

Определение множественных и частных коэффициентов корреляции и детерминации.

15.

Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии и корреляции.

16.

Использование в моделях качественных переменных.

17.

Построение уравнения множественной регрессии с фиктивными переменными.

18.

Фиктивные переменные для дифференциации коэффициентов наклона.

19.

Как проверяются гомо и гетероскедастичность остатков.

20.

Смысл обобщенного метода наименьших квадратов.

21.

Взвешенный метод наименьших квадратов.

22.

Метод максимального правдоподобия.

23.

Основные элементы временного ряда.

24.

Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда.

25.

Автокорреляция уровней временного ряда и ее определение.

26.

Определение параметров основных видов трендов.

27.

Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений.

28.

Последовательность построения мультипликативных и аддитивных моделей временного ряда.

Методы исключения тенденции.

30.

Понятие автокорреляции в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона.

31.

Интерпретация моделей с распределенным лагом и моделей автокорреляции.

32.

Сущность метода Алмон.

33.

Подход Койка в модели с бесконечным лагом..

34.

Сущность моделей адаптивных ожиданий и неполной коректироки.

35.

Модель рациональных ожиданий.

36.

Статистическое прогнозирование временных рядов с помощью моделей роста.

37.

Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования.

38.

Прогнозирование с помощью моделей авторегрессии.

39.

Способы построения систем одновременных уравнений.

40.

Проблемы идентификации моделей.

41.

Сущность косвенного метода наименьших квадратов.

42.

Двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратлв.

43.

Характеристики панельных данных.

44.

Линейные модели при использовании панельных данных.

45.

Модели с фиксированными эффектами.

46.

Модели со случайными эффектами.

47.

Основные понятия факторного анализа.

48.

Кластерный анализ и область его применения.

49.

Дискриминантный анализ в задачах классификации.

50.

7. Учебно-методическое обеспечение дисциплины а).Основная литература 1..Бондаренко П.С., Кацко И.А., Перцухов В.И.,, Соловьева Т.Е.,Сенникова А.Е., Жминько А.Е., Стеганцова Е.Д., Чернобыльская Т.Ю. Практикум по эконометрике: учеб.-практ.пособие для бакалавров/, Краснодар.: Кубанский ГАУ, 2013. -164 с,.,ил (Серия: Вероятность, статистика и прикладные исследования в аграрном университете) 2. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник. Пер. с англ. – М.: ИНФРА – М, 2011.

– 436с.

3. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов – М:.: ЮНИТИ – ДАНА, 2010. – 311с.

4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб.

– 4-е изд. – М.: Дело, 2010. – 579с.

5. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.А., Балаш О.С., Дуброва Т.А., Сиротин В.П, Эконометрика. Учебник. – М: «Проспект»,2011. – 384 с.

6. Эконометрика: Учебник./Под ред. И.И.Елисеевой – М.: Финансы и статистика, 2012. – 578с.

б).Дополнительная литература 1. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Гуляева Т.И. Эконометрика - М: Финансы и статистика, 2010. – 256с.

2. Бородич С.А. Эконометрика. Учебное пособие. – Мн.: Новое знание, 2011. – 408с.

3. Гладилин А.В. Практикум по эконометрике / А.В. Гладилин, А.Н. Герасимов, Е.И.

Громов. – Ростов н/Д: Феникс, 2011. – 326с.

4. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. Учебник. – М.: Экзамен, 2003. – 512с.

5. Яновский Л.П., Буховец А.Г. «Введение в эконометрику» Учебное пособие. Второе изд. – КНОРУС, 2009. – 256с.

Средства обеспечения освоения дисциплины 1. Практикум по анализу данных на компьютере: Учебно-практическое пособие / И.А.

Кацко, Н.Б. Паклин; под ред. проф. Г.В.Гореловой. – Кафедра статистики и прикладной математики КубГАУ. – Краснодар, 2010.

2. Практикум по эконометрике: Учеб. Пособие /Под ред. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2012.

3. Эконометрика. Методические указания и задания по выполнению контрольной работы студентами экономических специальностей. КубГАУ, Краснодар, 2011.

4. Практикум по эконометрике: Учеб.-практ. пособие для бакалавров/под ред. П.С. Бондаренко. – Краснодар:Кубанский ГАУ,2013.-164 с., ил.(Серия:Вероятность,статистика и прикладные исследования в аграрном университете) в) Программное обеспечение и Интернет-ресурсы 1. Табличный процессор Excel;

2. Специализированный пакет Statistika.

8.Материально-техническое обеспечение дисциплины Лекционные и практические занятия проводятся в учебных аудиториях университета согласно расписанию. Для проведения практических занятий на кафедре статистики в распоряжении преподавателей и студентов имеются:

1) персональные компьютеры Pentium II (4 шт.);

2) сканирующее устройство (2 шт.);

3) принтеры (5 шт.);

4) библиотечный фонд кафедры, включающий:

а) учебную литературу по теории вероятностей и математической статистике;

б) раздаточный материал к практическим занятиям.

Практические занятия проводятся по расписанию в учебных аудиториях, оборудованных компьютерами.

помещений оснащенность оборудованием аудитории Программа составлена в соответствии с требованиями стандарта с учетом рекомендаций и ПрОП ВО по направлению и профилю подготовки 38.03.01 «Экономика»