7. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ
7.1. Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов
Дисциплину рекомендуется изучать путем систематической практической проработки учебного материала лекций и практической работы в компьютерных классах во время самостоятельной работы, а также путём изучения основной и дополнительной рекомендуемой литературы, руководств и методических указаний к выполнению практических и лабораторных занятий. Самостоятельные занятия необходимы как решающее средство дополнительного получения знаний, закрепления умений и навыков, формирования личности обучающегося.
Самостоятельная работа студентов является составной частью учебной работы и имеет целью закрепление и углубление полученных знаний и навыков, поиск и приобретение новых знаний, в том числе с использованием автоматизированных обучающих курсов и систем, а также выполнение учебных заданий, подготовку к предстоящим занятиям, зачетам и экзаменам. Обязательным компонентом самостоятельной работы студентов является внеаудиторный практикум по дисциплине.
Самостоятельная работа может проводиться под руководством преподавателя в часы, определенные расписанием занятий, и в объеме не более 5 процентов от бюджета учебного времени, отводимого на изучение дисциплины. Она предусматривает, как правило, разработку рефератов, выполнение расчетно-графических, вычислительных работ, моделирования и других творческих заданий в соответствии с учебной программой. Основная цель данного вида занятий состоит в обучении студентов методам самостоятельной работы с учебным материалом.
Методика проведения занятий может быть разнообразной. Так, например, преподаватель может предложить изучить учебный материал и составить конспект по теме. Роль преподавателя при этом сводится к оказанию помощи студентам в работе над литературой (в виде коротких индивидуальных консультаций). Контроль качества выполнения студентами задания может осуществляться путем проверки конспектов.
Другой формой проведения занятия может быть изучение обучаемыми учебного материала по поставленным вопросам с коротким обсуждением каждого из них. Контроль усвоения в данном случае будет более действенным.
Может использоваться и такая форма, как предоставление студентам большей части времени для изучения темы занятия и выделение в конце занятия 15 - 20 минут для контрольного опроса (устного или письменного).
Контроль может также осуществляться путем заполнения студентами в конце занятия формализованных бланков, таблиц и т. д.
В заключительной части занятия преподаватель обязан подвести итоги работы, отметить положительные и отрицательные стороны, дает оценку деятельности учебной группы, а при необходимости и каждому студенту (слушателю), выставляет в журнал оценки за ответы, высказывает свои пожелания.
7.2 Содержание самостоятельной работы студентов
Тема: Введение
План:
1) Зарождение эконометрики. Сведения из истории возникновения эконометрики.
2) Выделение эконометрики как самостоятельной науки.
3) Эконометрический метод и его особенности.
4) Измерения в эконометрике.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 3-32.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 26-30.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 3-5.
Тема: Линейная парная регрессия и корреляция
План:
1) Спецификация модели парной регрессии.
2) Влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
3) Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 41-88.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 26-58.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 5-29.
Тема: Отбор факторов при построении множественной регрессии
План:
1) Спецификация модели линейной множественной регрессии.
2) Отбор факторов при построении множественной регрессии.
3) Выбор формы уравнения регрессии.
4) Частные уравнения регрессии. Частная корреляция.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 90-175.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 67-163.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 49-56.
Тема: Регрессионные модели с переменной структурой
План:
1) Примеры применения фиктивных переменных для анализа зависимостей.
2) Предпосылки метода наименьших квадратов при нарушении гомоскедастичности и наличии автокорреляции ошибок.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 141-175.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 108-192.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 49-56.
Тема: Классы нелинейных регрессий
План:
1) Спецификация модели нелинейной регрессии.
2) Классы нелинейных регрессий.
3) Классические примеры нелинейных соотношений.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 62-88.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 258-260.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 5-22.
Тема: Корреляция для нелинейной регрессии
План:
1) Корреляция для нелинейной регрессии.
2) Коэффициенты эластичности для ряда математических функций.
3) Линеаризация функций.
4) Средняя ошибка аппроксимации.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 62-88.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 258-260.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 5-22.
Тема: Характеристики временных рядов
План:
1) Понятие временного ряда.
2) Моделирование тенденции временного ряда.
3) Моделирование сезонных и циклических колебаний.
4) Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний.
5) Модели распределенных лагов.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 225-289.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 264-350.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 137-163.
Тема: Изучение взаимосвязи по временным рядам
План:
1) Статистическая оценка взаимосвязи двух временных рядов.
2) Включение в модель регрессии фактора времени.
3) Динамические эконометрические модели.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 263-335.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 264-350.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 137-163.
Тема: Структурная и приведенная формы модели
План:
1) Системы уравнений, используемых в эконометрике.
2) Внешне не связанные уравнения.
3) Структурная и приведенная формы моделей.
4) Примеры систем одновременных уравнений.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 177-225.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 220-241.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 106-121.
Тема: Проблема идентификации
План:
1) Проблема идентификации при переходе от приведенной формы к структурной.
2) Оценивание параметров структурной модели.
3) Косвенный метод наименьших квадратов.
4) Двухшаговый метод наименьших квадратов.
5) Трехшаговый метод наименьших квадратов.
Литература:
1) Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 185-225.
2) Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 220-241.
3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 106-121.
8. ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ
ТЕМА: Линейная парная регрессия и корреляция
1. Уравнение регрессии описывает:
1) функциональную зависимость между переменными;
2) статистическую зависимость между переменными;
3) корреляционную зависимость между переменными.
2. Парная регрессия используется, если:
1) имеется доминирующий фактор;
2) выявлены два значимых фактора;
3) между факторами прямая пропорциональная зависимость.
3. Графический метод выбора вида математической функции заключается:
1) в анализе теории изучаемой взаимосвязи;
2) в построении поля корреляции;
3) в сравнивании величины остаточной дисперсии для различных функций.
4. Случайная величина 
характеризует:
1) влияние учтенных в модели факторов;
2) фактическое значение результативного признака;
3) влияние не учтенных в модели факторов.
5. Параметры линейной регрессии оцениваются:
1) методом наименьших квадратов;
2) косвенным методом наименьших квадратов;
3) двухшаговым методом наименьших квадратов.
6. Параметр b уравнения парной линейной регрессии называется:
1) коэффициентом эластичности;
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 |
