Наименование дисциплины: Эконометрика

Наименование дисциплины: Эконометрика

Направление подготовки: 230700 Прикладная информатика

Профиль подготовки: Прикладная информатика в экономике

Квалификация (степень) выпускника: бакалавр

Форма обучения: очная

Автор: д-р эконом. наук, доцент, доцент кафедры информационных и сетевых технологий .

1. Дисциплина «Эконометрика» обеспечивает приобретение компетенций (знаний и умений) в соответствии с федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) и является одной из самых активно развивающихся в последнее время дисциплин экономического направления, в связи с чем изучается студентами информационных и экономических специальностей. «Эконометрика» содействует формированию мировоззрения студентов, развитию их логического мышления и аналитических способностей, дает представление о применении статистического аппарата в моделировании экономических процессов.

Целью данной дисциплины является изучение студентами основных методов анализа, моделирования и прогнозирования экономических процессов. Освоив эконометрические методы построения и оценки качества макро - и микроэкономических моделей, будущие экономисты-аналитики с успехом смогут успешно применять их на практике при решении разного рода прикладных задач.

2. Дисциплина «Эконометрика» относится к профессиональному циклу в силу специфики изучаемого материала и его важности для подготовки специалиста.

Для изучения данной дисциплины студентам необходимо знать основы дисциплин математического блока, в частности - «Линейную алгебру», базовые понятия «Теории вероятностей и математической статистики», а также в полной мере владеть методами «Общей теории статистики» (часть курса «Статистика»). Кроме того, для успешного освоения курса требуется знание основных экономических категорий и моделей, изучаемых в курсах «Экономическая теория (часть 1)» и «Экономическая теория (часть 2)».

Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины, студенты смогут использовать при выполнении практической части курсовых и дипломных работ, связанных с моделированием и анализом социально-экономических явлений.

3. В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

основные свойства и закономерности отражения реальных процессов макро - и микроэкономики с помощью регрессионных моделей;

Владеть:

приемами построения и расчета параметров эконометрических моделей и иметь навыки оценки их качественных характеристик с помощью специальных стат. пакетов;

Уметь:

прогнозировать развитие социально-экономических процессов, рассчитывать параметры зависимостей, делать выводы относительно качества полученных моделей, их надежности и предсказательной способности.

4. Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

5. Содержание дисциплины:

№ п/п	Раздел дисциплины
1	Введение в курс.
2	Математико-статистические основы эконометрики.
3	Парная и множественная линейная регрессия.
4	Общие проблемы регрессионного анализа.
5	«Продвижения» регрессионного анализа.
6	«Приложения»

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:

а) основная литература:

1.  Эконометрика: учебник для вузов / под ред. ; М-во образования РФ. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва: Финансы и статистика, 20с.

б) дополнительная литература:

1.  К. Доугерти. Введение в эконометрику. Пер. с англ. – М.:Инфра-М, 2001.

2.  Спиридонова  статистического пакета Micro TSP в эконометрических расчетах. Метод. указ. Ярославль: ЯрГУ, 2000.

3.  Спиридонова  электронных таблиц Excel в эконометрических расчетах. Метод. указ. Ярославль: ЯрГУ, 2001.

4.  Замков О. О., Толстопятенко А. В., Черемных  методы в экономике. Уч. 2-е изд. М.: Изд.-во “Дело и сервис”, 1999. (Главы 16-19).

5.  Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий . Начальный курс. М.: Дело, 1997.

6.  Замков  методы в макроэкономическом анализе. Курс лекций. М.: ГУ ВШЭ, 2001.

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

На занятиях, проводимых в компьютерных классах, используется установленный в них пакет MS Office (электронные таблицы Excel) и стат. пакет MicroTSP.

Статистические материалы для дополнительных заданий студенты могут найти на сайтах различных, в т. ч. и иностранных, государственных и общественных организаций.