ПЕРВОЕ ВЫСШЕЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ УНИВЕРСИТЕТ «ГОРНЫЙ»
Согласовано | Утверждаю |
Руководитель направления Зав. кафедрой ЭУиФ, проф. _____________________ «_____» __________________ 2012 г. | Зав. кафедрой ИиКТ, доц. ________ «___» __________ 2012 г. |
|
|
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«Эконометрика (продвинутый уровень)»
Направление подготовки: 080100 – «Экономика»
Программа: «Бухгалтерский учёт, анализ и аудит в горной промышленности и геологоразведке»
Квалификация (степень) выпускника: Магистр
Форма обучения: Очная
Составитель: доцент кафедры ИиКТ
Программа является приложением
к учебному плану в соответствии с ФГОС-2010
Санкт-Петербург
2012
1. Цели и задачи дисциплины
Цель данного курса – развитие теоретических знаний магистрантов в области эконометрической методологии, развитие практических навыков применения эконометрических методов для анализа состояния и для оценки закономерностей развития экономических и социальных систем в условиях взаимосвязей между описывающими их факторами.
Задачи курса – студенты в процессе изучения дисциплины должны развить знания в области эконометрической методологии, изучить современные теоретические подходы к построению и анализу разных видов эконометрических моделей, познакомиться с основными направлениями развития эконометрической науки, развить практические навыки эконометрического исследования и интерпретации полученных зависимостей. развивать общую эрудицию и экономическое мышление; показать знания, умения, навыки в процессе текущего и итогового контроля знаний.
2. Место дисциплины в структуре ООП
Дисциплина входит в базовую (обязательную) часть профессионального цикла (
М2.Б.3). Курс эконометрики – неотъемлемая составная часть профессионального цикла образовательной программы экономиста и входит в единый блок со следующими дисциплинами: микроэкономика (продвинутый уровень) и макроэкономика (продвинутый уровень). Курс эконометрики (продвинутый уровень) является продолжением базового курса эконометрики. Изучение дисциплины предполагает знание базового курса эконометрики, а также математических курсов (математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и математическая статистика), а также базовых положений экономической теории, истории экономических учений.
Кроме этого, при изучении курса используются практические навыки работы студентов с ПЭВМ, полученные в рамках дисциплин «Информационные технологии», «Информатика» или «Основы экономической информатики», «Эконометрика».
Изучение дисциплины «Эконометрика» (продвинутый уровень) является теоретической и практической базой для изучения дисциплин: «Финансовый менеджмент»; «Анализ инновационной, инвестиционной деятельности и рисков».
3. Требования к результатам освоения дисциплины
Изучение дисциплины должно способствовать формированию следующих общекультурных компетенций (ОК) и профессиональных компетенций (ПК):
Код компетенции | Название компетенции |
ОК-1 | Способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень |
ОК-2 | Способность к самостоятельному освоению новых методов исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности |
ОК-3 | Способность самостоятельно приобретать (в том числе с помощью информационных технологий) и использовать в практической деятельности новые знания и умения, включая новые области знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности |
ОК-4 | Способность принимать организационно-управленческие решения и готовностью нести за них ответственность, в том числе в нестандартных ситуациях |
ПК-1 | Способность обобщать и критически оценивать результаты, полученные отечественными и зарубежными исследователями, выявлять перспективные направления, составлять программу исследований |
ПК-2 | Способность обосновывать актуальность, теоретическую и практическую значимость избранной темы научного исследования |
ПК-3 | Способность проводить самостоятельные исследования в соответствии с разработанной программой |
ПК-4 | Способность представлять результаты проведенного исследования научному сообществу в виде статьи или доклада |
ПК-19 | Способность аналитически обрабатывать учетную информацию с целью принятия финансовых решений и получения оценки эффективности |
В результате изучения дисциплины магистрант должен:
Знать:
- основные результаты новейших исследований, опубликованные в ведущих профессиональных журналах по проблемам эконометрики;
- современные методы эконометрического анализа;
- современные программные продукты, необходимые для решения экономико-статистических задач.
Уметь:
- применять современный математический инструментарий для решения содержательных экономических задач;
- использовать современное программное обеспечение для решения экономико-статистических и эконометрических задач.
Владеть:
- современной методикой построения эконометрических моделей;
- навыками самостоятельной исследовательской работы.
4. Структура и содержание дисциплины
Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, 144 часа.
Вид учебной работы | Всего часов | Семестры | |||
1 | 2 | 3 | 4 | ||
Аудиторные занятия (всего) | 30 | 30 | |||
В том числе: | |||||
Лекции | 14 | 14 | |||
Практические занятия (ПЗ) | 16 | 16 | |||
Семинары (С) | |||||
Лабораторные работы (ЛР) | |||||
Самостоятельная работа (всего) | 114 | 114 | |||
В том числе: | |||||
Курсовой проект (работа) | 36 | 36 | |||
Расчетно-графические работы | |||||
Реферат | |||||
Другие виды самостоятельной работы | |||||
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен) | зачет | зачет | |||
Общая трудоемкость Час Зач. ед. | 144 | 144 | |||
4 | 4 |
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Содержание раздела |
1. | Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования | |
2. | Основы работы с интегрированным пакетом для статистического анализа R | Интерфейс пакета. Типы данных. Число. Векторы числовые, логические, символьные. Графики функций. Списки. Матрицы. Многомерные массивы. Фреймы данных. Ввод данных из файла. Построение уравнения линейной регрессии. |
3. | Множественная линейная регрессия | 1. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова). Интерпретация уравнения регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов парной линейной регрессии: t – критерий Стьюдента. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии. Коэффициент детерминации R2. Оценка статистической значимости уравнения регрессии в целом: F – критерий Фишера. Экономический смысл коэффициентов модели, их связь с коэффициентами эластичности. Доверительные интервалы для отклика. Запись регрессионной модели в матричной и векторной формах. МНК; 2. Тесты и критерии гомоскедастичности. Графический анализ отклонений, тест ранговой корреляции Спирмена, тест Парка, тест Глейзера, тест Голдфельда-Квандта и тест Уайта. Обобщённый метод наименьших квадратов для модели с гетероскедастичностью; 3. Автокорреляция остатков. Тест Бокса-Пирса. Тест Бокса-Льюинга. Метод Кохрейна–Оркатта устранения автокорреляции остатков |
4. | Временные ряды и прогнозирование | 1. Использование статистического пакета R для анализа временных рядов на примере построения аддитивной и мультипликативной моделей. Линейные модели временных рядов и прогнозирование; 2. Адаптивные методы прогнозирования. Метод экспоненциального сглаживания. Адаптивные полиноминальные модели. Теорема метода экспоненциального сглаживания и прогнозирования (Р. Браун и Р. Майер). Модель Хольта. Модель Хольта-Уинтерса. Модель Тейла-Вейджа. Выбор оптимальных значений коэффициентов адаптации; 3. Линейные модели временных рядов. Стационарные временные ряды. Стационарный процесс второго порядка. Тесты на стационарность. Классификация тестов. Примеры параметрических и непараметрических тестов. Автокорреляционная функция, коррелограмма, частная автокорреляционная функция. Аналитическое выравнивание временного ряда. Прогнозирование на основе моделей временных рядов. Понятие об автокорреляционных моделях (AR(p)), моделях скользящей средней (MA(g)) и авторегрессионной модели скользящей средней (AR-MA(p, g)). Применение моделей авторегрессии, скользящего среднего и авторегрессии скользящего среднего в анализе динамики курса акций. |
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
№ п/п | Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин | № № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин | |
3 | 4 | ||
1. | Финансовый менеджмент | + | + |
2. | Анализ инновационной, инвестиционной деятельности и рисков | + | + |
5.3. Разделы дисциплин и виды занятий
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Л | ПЗ | ЛЗ | С | СРС | Всего (час) |
1. | Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования | 2 | - | - | - | 2 | 4 |
2. | Основы работы с интегрированным пакетом для статистического анализа R | - | 2 | - | - | 4 | 6 |
3. | Множественная линейная регрессия | 6 | 6 | 36 | 48 | ||
4. | Временные ряды и прогнозирование | 6 | 8 | 36 | 50 | ||
Итого | 14 | 16 | 78 | 108 |
Л – Лекции; ПЗ – Практические занятия; ЛЗ – Лабораторные занятия; С – Семинары;
СРС – Самостоятельная работа студентов.
6. Лабораторный практикум
В программе курса лабораторный практикум – не предусмотрен.
7. Практические занятия (семинары)
№ п/п | № раздела дисциплины | Наименование практических работ | Трудо-емкость (час.) |
1. | 2 | Построение уравнения линейной регрессии с помощью интегрированного пакета для статистического анализа R | 2 |
2. | 3 | Построение уравнения множественной линейной регрессии с помощью интегрированного пакета для статистического анализа R. Оценка значимости уравнения и его коэффициентов. | 2 |
3. | 3 | Тесты и критерии гомоскедастичности остатков. | 2 |
4. | 3 | Тесты и критерии автокорреляция остатков. | 2 |
5. | 4 | Использование статистического пакета R для анализа временных рядов на примере построения аддитивной и мультипликативной моделей. | 2 |
6. | 4 | Адаптивные методы прогнозирования. | 2 |
7. | 4 | Линейные модели временных рядов | 4 |
8. Примерная тематика курсовых проектов (работ)
Темы курсовой работы связаны с использованием эконометрических методов и соответствующего программного обеспечения для проведения анализа и прогнозирования временного ряда, образованного показателями, характеризующими состояние экономических объектов.
Например:
1. Провести анализ и прогноз потребления угля в Великобритании в период с января 1997 года по декабрь 2010 года средствами эконометрического моделирования;
2. Исследовать изменение курса акций компании Shell средствами эконометрического моделирования с целью дальнейшего прогноза.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература
1. , Мхитарян статистика. Основы эконометрики (в 2 - х т.)/Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 2001. 1 т. -656с., 2 т.-432с.
2. , А, Эконометрика. Учебник для вузов / Под ред. проф. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 20с.
3. Эконометрика: Учебник/ Под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2006. – 576 с.
4. Практикум по эконометрике: Учебное пособие/Под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2006. – 344 с.
б) дополнительная литература
1. Бородич . Учебное пособие – Минск: Новое знание, 2004, 408с.
2. , , Пересецкий . Начальный курс. – М.: Дело, 20с.
3. Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 19с.
4. Введение в эконометрику: (Серия «Университетский учебник»)Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М,2001., 402 с.-.
5. , , Пересецкий задач к начальному курсу эконометрики. – М., Дело, 2003. – 208с.
6. Замков О. О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. М., ГУ-ВШЭ, 2001. – 112c.
7. , Федосова : Учебное пособие/Рост. гос. унив. – Росто н/Д., 2002.-102 с.
в) программное обеспечение
Программное обеспечение: MS Word, MS Excel c установленной надстройкой «Пакет Анализа» ») и/или интегрированный пакет для статистического анализа R.
г) информационно-справочные и поисковые системы
1. http://www. *****/ef/tsy/ecmr/index. htm - Эконометрическая страничка А. Цыплакова (НГУ): ресурсы по эконометрике;
2. http://ecsocman. *****/docs// - Образовательный портал "Экономика, социология, менеджмент": раздел "Эконометрика";
3. http://econline.h1.ru/theor.htm - Economics Online. Экономическая теория - англоязычные и русскоязычные ресурсы;
4. http://www. xplore-stat. de/ebooks/ebooks. html - Учебники по прикладной статистике и эконометрике;
5. http://tumania.econ.msu.ru/study.html - Сайт экономического факультета МГУ;
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины
· Лекционные аудитории, оснащенные мультимедийными средствами.
· Специализированные лаборатории учебного компьютерного центра и экономического факультета, оснащенные ПК.
11. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
Преподавание дисциплины включает в себя курс лекций и практических работ. Лекции должны читаться с использованием мультимедийных средств обучения, позволяющих наглядно демонстрировать принципы работы статистических пакетов. Практические занятия проводятся в компьютерных классах с установленными табличным процессором MS Excel (надстройка «Анализ данных») и/или интегрированным пакетом для статистического анализа R. Зачет проставляется на основании результатов выполнения практических работ и выполнения заданного преподавателем индивидуального задания по построению эконометрической модели.
Разработчики:
Горный университет доцент кафедры ИиКТ
(место работы) (занимаемая должность) (подпись) (инициалы, фамилия)
Эксперты:
(место работы) (занимаемая должность) (подпись) (инициалы, фамилия)
(место работы) (занимаемая должность) (подпись) (инициалы, фамилия)
