Эконометрика. Учебная программа для специальности1-26 02 01 «Бизнес-администрирование»

Частное учреждение образования

«Институт предпринимательской деятельности»

       

УТВЕРЖДАЮ

Ректор ИПД

______________ 

«___»_____________2013 

                                               

Регистрационный № ____/р

Эконометрика

Учебная программа для специальности

1-26 02 01  «Бизнес-администрирование»

Факультет Внешнеэкономической деятельности и предпринимательства,

факультет  экономики и бизнеса

Кафедра высшей математики и информатики

Курс  3

Семестр  6

Лекции 16 

Практические занятия 16                         Зачет 6 семестр

Всего аудиторных часов 

по дисциплине  32

Всего часов по дисциплине 64  Форма получения высшего образования

  дневная

Курс  4

Семестр  6

Лекции 4 

Практические занятия 4                         Зачет 6 семестр

Всего аудиторных часов 

по дисциплине  8 СУРС - 24

Всего часов по дисциплине 64  Форма получения высшего образования

  заочная

2013

Учебная программа составлена ст. преподавателем кафедры высшей математики и информатики ИПД на основе базовой  программы «Эконометрика» №______ 2013 

Рассмотрена и рекомендована к утверждению на заседании кафедры высшей математики и информатики  _________  2013 г., протокол № __

Заведующий кафедрой                                        

                                                       

Одобрена и рекомендована к утверждению Научно-методическим советом частного учреждения образования «Институт предпринимательской деятельности»  «____»______2013  г., протокол №__

  Председатель  ____________

1. Пояснительная записка

Цель преподавания дисциплины

Целью преподавания дисциплины «Эконометрика» является углубление знаний студентов в области специфических методов статистического анализа экономических явлений и процессов.

Задачи изучения дисциплины

Изучение данной дисциплины предполагает решение образовательных, практических и воспитательных задач.

В процессе решения образовательных задач студенты приобретают знания, соответствующие требованиям квалификационных характеристик по общеэкономическим специальностям.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

знать:

- виды и типы эконометрических моделей, приемы и методы их построения;

- методологию спецификации и идентификации моделей;

- методы оценки параметров моделей;

- методы оценки искажающих эффектов в эконометрических моделях;

уметь:

- выбирать соответствующие эконометрические методы для анализа конкретных микро - и макроэкономических явлений и процессов;

- строить различные виды эконометрических моделей на основе пространственных и временных совокупностей;

- проводить оценку значимости отдельных параметров и модели в целом, а также их интерпретацию;

- выявлять и устранять в эконометрических моделях искажающие эффекты (гетероскедастичность, мультиколлинеарность, автокорреляцию);

иметь навыки использования эконометрических методов и моделей для анализа и прогнозирования экономических явлений и процессов на микро - и макроуровне.

На практике студенты занимаются построением различных видов эконометрических моделей на основе фактических статистических данных; анализируют полученные результаты с использованием специальных статистических и эконометрических пакетов компьютерных программ; делают самостоятельные выводы о состоянии и развитии исследуемых социально-экономических явлений и процессов.

Воспитательная задача дисциплины – приобщение будущих специалистов к достижениям мировой науки, формирование у них чувства ответственности за высокий уровень качества статистической и аналитической информации, отвечающий мировым стандартам, умения организовать свою работу в соответствии с принципами научной организации труда, развивать и отстаивать новое и передовое, а также воспитание чувства причастности к решению назревших задач проведения экономических реформ и структурных преобразований в экономике страны и в социальной жизни общества.

Перечень дисциплин с учетом конкретной специальности

Дисциплина «Эконометрика» изучается студентами специальности 1-26 02 01 «Бизнес-администрирование» и взаимосвязана со следующими дисциплинами: «Высшая математика», «Информационные технологии», «Бизнес-статистика».

Общее количество часов на данную дисциплину

Учебная программа дисциплины  «Эконометрика» рассчитана на 64 часа, из них 32 часа аудиторных занятий (16 часов - лекции, 16 часов - практические занятия).

Основной программный материал излагается на лекциях и закрепляется на практических занятиях. Часть материала предлагается для самостоятельного изучения. Текущий контроль осуществляется путем опроса на практических занятиях, выполнения самостоятельных работ  и  индивидуальных заданий. Форма контроля - зачет.

2. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА

2.1. Тематический план

№ п/п	Название раздела, темы, занятия	Количество аудиторных часов
Дневная форма обучения	Заочная форма обучения
лекции	практические  занятия	лабораторные занятия	самостоятельная работа	лекции	практические занятия	лабораторные занятия	управляемая  самостоятельная работа
1	Определение эконометрики, ее предмет и область применения	2	2
2	Парная регрессия и корреляция	2	2	2	2
3	Модели множественной линейной регрессии	2	4	2	4
4	Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений	2	2	2	4
5	Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными	2	2	4
6	Системы эконометрических уравнений	2	2	4
7	Моделирование одномерных временных рядов	2	2	2
8	Изучение взаимосвязей на основе временных рядов	2	2	4
Итого	16	16	4	4	24

2.2. Наименование тем, их содержание

1. Определение эконометрики, ее предмет и область применения

1.1 Предмет и задачи эконометрики.

1.2. Классификации эконометрических моделей.

1.3. Этапы построения эконометрических моделей.

1.4. Область применения эконометрических моделей.

1.5. Современное состояние и перспективы развития эконометрики.

2. Парная регрессия и корреляция

2.1. Основные понятия и определения регрессионного анализа.

2.2. Выбор функции при построении уравнения регрессии.

2.3. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов.

2.4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

2.5. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.

2.6. Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения и самого уравнения регрессии.

3. Модели множественной линейной регрессии

3.1. Понятие множественной линейной регрессии.

3.2. Оценка параметров модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия.

3.3. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации.

3.4. Оценка качества модели множественной регрессии.

3.5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.

4. Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений

4.1. Проблема гетероскедастичности.

4.2. Проблема автокорреляции.

4.3. Проблема мультиколлинеарности.

5. Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными

5.1. Использование фиктивных переменных в регрессионном анализе.

5.2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными.

5.3. Модели с зависимыми качественными переменными. Логит-модели и пробит-модели.

6. Системы эконометрических уравнений

6.1. Системы уравнений, используемых в эконометрике.

6.2. Проблема идентифицируемости модели.

6.3. Методы оценивания параметров структурной модели.

6.4. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе.

7. Моделирование одномерных временных рядов

7.1. Временные ряды и их использование в эконометрическом анализе.

7.2. Модели стационарных временных рядов.

7.3. Аналитическое выравнивание временных рядов.

7.4. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний.

8. Изучение взаимосвязей на основе временных рядов

8.1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов.

8.2. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения.

8.3. Коинтеграция временных рядов.

3. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КАРТА дисциплины «Эконометрика»

3.1. Дневная форма получения высшего образования

Номер раздела, темы, занятия	Название раздела, темы, занятия; перечень изучаемых вопросов	Количество аудиторных часов	Методические пособия, средства обучения	Литература	Формы контроля знаний
лекции	практические занятия	лабораторные занятия	управляемая самостоятельная работа студента

1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	Определение эконометрики, ее предмет и область применения
1.1 Предмет и задачи эконометрики. 1.2. Классификации эконометрических моделей. 1.3. Этапы построения эконометрических моделей. 1.4. Область применения эконометрических моделей. 1.5. Современное состояние и перспективы развития эконометрики.	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос
2	Парная регрессия и корреляция
2.1. Основные понятия и определения регрессионного анализа. 2.2. Выбор функции при построении уравнения регрессии. 2.3. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов. 2.4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 2.5. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации. 2.6. Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения и самого уравнения регрессии.	2	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, выполнение письменных заданий
3	Модели множественной линейной регрессии
3.1. Понятие множественной линейной регрессии. 3.2. Оценка параметров модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. 3.3. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. 3.4. Оценка качества модели множественной регрессии. 3.5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.	2	4	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, выполнение письменных заданий
4	Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений
4.1. Проблема гетероскедастичности. 4.2. Проблема автокорреляции. 4.3. Проблема мультиколлинеарности.	2	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, выполнение письменных заданий
5	Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными
5.1. Использование фиктивных переменных в регрессионном анализе. 5.2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными. 5.3. Модели с зависимыми качественными переменными. Логит-модели и пробит-модели.	2	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, выполнение письменных заданий
6	Системы эконометрических уравнений
6.1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. 6.2. Проблема идентифицируемости модели. 6.3. Методы оценивания параметров структурной модели. 6.4. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе.	2	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, выполнение письменных заданий
7	Моделирование одномерных временных рядов
7.1. Временные ряды и их использование в эконометрическом анализе. 7.2. Модели стационарных временных рядов. 7.3. Аналитическое выравнивание временных рядов. 7.4. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний.	2	2	[1-4] (о)	Устный опрос, выполнение письменных заданий
8	Изучение взаимосвязей на основе временных рядов
8.1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. 8.2. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения. 8.3. Коинтеграция временных рядов.	2	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, выполнение письменных заданий
Всего	16	16

3.2. Заочная форма получения высшего образования

Номер раздела, темы, занятия	Название раздела, темы, занятия; перечень изучаемых вопросов	Количество аудиторных часов	Методические  пособия, средства обучения	Литература	Формы контроля знаний
лекции	практические занятия	лабораторные занятия	управляемая самостоятельная работа студента

1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	Определение эконометрики, ее предмет и область применения
1.1 Предмет и задачи эконометрики. 1.2. Классификации эконометрических моделей. 1.3. Этапы построения эконометрических моделей. 1.4. Область применения эконометрических моделей. 1.5. Современное состояние и перспективы развития эконометрики.	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос
2	Парная регрессия и корреляция
2.1. Основные понятия и определения регрессионного анализа. 2.2. Выбор функции при построении уравнения регрессии. 2.3. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов. 2.4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 2.5. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации. 2.6. Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения и самого уравнения регрессии.	2	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, индивидуальные задания
3	Модели множественной линейной регрессии
3.1. Понятие множественной линейной регрессии. 3.2. Оценка параметров модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. 3.3. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. 3.4. Оценка качества модели множественной регрессии. 3.5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.	2	4	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, индивидуальные задания
4	Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений
4.1. Проблема гетероскедастичности. 4.2. Проблема автокорреляции. 4.3. Проблема мультиколлинеарности.	2	4	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, индивидуальные задания
5	Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными
5.1. Использование фиктивных переменных в регрессионном анализе. 5.2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными. 5.3. Модели с зависимыми качественными переменными. Логит-модели и пробит-модели.	4	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, индивидуальные задания
6	Системы эконометрических уравнений
6.1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. 6.2. Проблема идентифицируемости модели. 6.3. Методы оценивания параметров структурной модели. 6.4. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе.	4	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, индивидуальные задания
7	Моделирование одномерных временных рядов
7.1. Временные ряды и их использование в эконометрическом анализе. 7.2. Модели стационарных временных рядов. 7.3. Аналитическое выравнивание временных рядов. 7.4. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний.	2	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, индивидуальные задания
8	Изучение взаимосвязей на основе временных рядов
8.1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. 8.2. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения. 8.3. Коинтеграция временных рядов.	4	презентации, УМК, методические пособия	[1-4] (о)	Устный опрос, индивидуальные задания
Всего	4	4	24

4. ИНФОРМАЦИОННО-методическАЯ ЧАСТЬ

4.1. Основная и дополнительная литература

Основная

Колемаев .  2004 г. , Путко . 2003 г. Эконометрика. Учебное пособие / 2001. Эконометрика. Учебное пособие / 2001 г.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

Боровков  теории вероятностей. – М.: Наука, 1972. Булдык вероятностей и математическая статистика – Мн.: Выш. школа, 1989. , Овчаров вероятностей и ее инженерные приложения. – М.: Наука, 1988. Герасимович статистика. – Мн.: Выш. школа, 1989. Гмурман вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2001г. , Бричикова вероятностей. Справочное пособие к решению задач. – Мн.: ТетраСистемс, 2002г. Кремер вероятностей и математическая статистика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001г. Минько анализ в MS Excel. – М., «Диалектика», 2004. Пугачев вероятностей и математическая статистика. – М.: Наука, 1979. , Гедранович . Учебно-методический комплекс для студентов экономических специальностей. – Мн., МИУ, 2005 г.

4.2. Темы лекций,  их содержание и объем в часах

(с указанием учебно-методического обеспечения)

Дневная форма получения высшего образования

Темы	Содержание	Объем в часах	Учебно-методическое обеспечение
1. Определение эконометрики, ее предмет и область применения	1.1 Предмет и задачи эконометрики. 1.2. Классификации эконометрических моделей. 1.3. Этапы построения эконометрических моделей. 1.4. Область применения эконометрических моделей. 1.5. Современное состояние и перспективы развития эконометрики.	2	[1-4] (о)
2. Парная регрессия и корреляция	2.1. Основные понятия и определения регрессионного анализа. 2.2. Выбор функции при построении уравнения регрессии. 2.3. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов. 2.4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 2.5. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации. 2.6. Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения и самого уравнения регрессии.	2	[1-4] (о)
3. Модели множественной линейной регрессии	3.1. Понятие множественной линейной регрессии. 3.2. Оценка параметров модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. 3.3. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. 3.4. Оценка качества модели множественной регрессии. 3.5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.	2	[1-4] (о)
4. Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений	4.1. Проблема гетероскедастичности. 4.2. Проблема автокорреляции. 4.3. Проблема мультиколлинеарности.	2	[1-4] (о)
5. Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными	5.1. Использование фиктивных переменных в регрессионном анализе. 5.2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными. 5.3. Модели с зависимыми качественными переменными. Логит-модели и пробит-модели.	2	[1-4] (о)
6. Системы эконометрических уравнений	6.1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. 6.2. Проблема идентифицируемости модели. 6.3. Методы оценивания параметров структурной модели. 6.4. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе.	2	[1-4] (о)
7. Моделирование одномерных временных рядов	7.1. Временные ряды и их использование в эконометрическом анализе. 7.2. Модели стационарных временных рядов. 7.3. Аналитическое выравнивание временных рядов. 7.4. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний.	2	[1-4] (о)
8. Изучение взаимосвязей на основе временных рядов	8.1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. 8.2. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения. 8.3. Коинтеграция временных рядов.	2	[1-4] (о)

Заочная форма получения высшего образования

Темы	Содержание	Объем в часах	Учебно-методическое обеспечение
1. Определение эконометрики, ее предмет и область применения	1.1 Предмет и задачи эконометрики. 1.2. Классификации эконометрических моделей. 1.3. Этапы построения эконометрических моделей. 1.4. Область применения эконометрических моделей. 1.5. Современное состояние и перспективы развития эконометрики.	2	[1-4] (о)
2. Парная регрессия и корреляция	2.1. Основные понятия и определения регрессионного анализа. 2.2. Выбор функции при построении уравнения регрессии. 2.3. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов. 2.4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 2.5. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации. 2.6. Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения и самого уравнения регрессии.	2	[1-4] (о)

4.3. Практические занятия. Наименование тем и объем (час.)

Дневная форма получения высшего образования

Темы	Содержание	Объем в часах	Учебно-методическое обеспечение
2. Парная регрессия и корреляция	2.1. Основные понятия и определения регрессионного анализа. 2.2. Выбор функции при построении уравнения регрессии. 2.3. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов. 2.4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 2.5. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации. 2.6. Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения и самого уравнения регрессии.	2	[1-4] (о)
3. Модели множественной линейной регрессии	3.1. Понятие множественной линейной регрессии. 3.2. Оценка параметров модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия.	2	[1-4] (о)
3.3. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. 3.4. Оценка качества модели множественной регрессии. 3.5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.	2	[1-4] (о)
4. Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений	4.1. Проблема гетероскедастичности. 4.2. Проблема автокорреляции. 4.3. Проблема мультиколлинеарности.	2	[1-4] (о)
5. Модели с дихотомическими (фиктивными) переменными	5.1. Использование фиктивных переменных в регрессионном анализе. 5.2. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными. 5.3. Модели с зависимыми качественными переменными. Логит-модели и пробит-модели.	2	[1-4] (о)
6.Системы эконометрических уравнений	6.1. Системы уравнений, используемых в эконометрике. 6.2. Проблема идентифицируемости модели. 6.3. Методы оценивания параметров структурной модели. 6.4. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономичекском анализе.	2	[1-4] (о)
7. Моделирование одномерных временных рядов	7.1. Временные ряды и их использование в эконометрическом анализе. 7.2. Модели стационарных временных рядов. 7.3. Аналитическое выравнивание временных рядов. 7.4. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний.	2	[1-4] (о)
8. Изучение взаимосвязей на основе временных рядов	8.1. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. 8.2. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения. 8.3. Коинтеграция временных рядов.	2	[1-4] (о)

Заочная форма получения высшего образования

Темы	Содержание	Объем в часах	Учебно-методическое обеспечение
3. Модели множественной линейной регрессии	3.1. Понятие множественной линейной регрессии. 3.2. Оценка параметров модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. 3.3. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. 3.4. Оценка качества модели множественной регрессии. 3.5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.	2	[1-4] (о)
4. Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений	4.1. Проблема гетероскедастичности. 4.2. Проблема автокорреляции. 4.3. Проблема мультиколлинеарности.	2	[1-4] (о)

4.4. Вопросы к зачету по дисциплине «Эконометрика»

Предмет и задачи эконометрики. Классификация эконометрических моделей. Этапы построения эконометрических моделей. Область применения эконометрических моделей. Современное состояние и перспективы развития эконометрики. Понятие регрессионного анализа. Уравнение регрессии, его смысл и экономическая интерпретация. Выбор функции при построении уравнения регрессии. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации. Точечные и интервальные оценки коэффициентов уравнения регрессии Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Понятие множественной линейной регрессии. Оценка параметров модели множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. Статистические свойства МНК-оценок параметров модели множественной линейной регрессии. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка качества модели множественной регрессии. Прогнозирование на основе регрессионных моделей. Проблема мультиколлинеарности и методы ее устранения. Явная и неявная автокорреляция. Проверка гипотезы о наличии автокорреляции. Проблема гетероскедастичности. Критерии обнаружения гетероскедастичности. Использование фиктивных переменных в регрессионном анализе. Способы введения фиктивных переменных в регрессионную модель. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными. Модели с зависимыми качественными переменными. Логит-модели и пробит-модели, оценивание их параметров. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Виды систем. Проблема идентифицируемости модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели. Методы оценивания параметров структурной модели. Применение систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модель Кейнса. Модель Клейна. Временные ряды и их использование в эконометрическом анализе. Модели стационарных временных рядов. Аналитическое выравнивание временных рядов. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний. Методы определения трендовой, сезонной и случайной компонент динамического ряда. Проверка статистической гипотезы о структурной стабильности временного ряда (тест Чоу). Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов. Автокорреляция остатков модели регрессии и методы ее устранения. Коинтеграция временных рядов. Проверка статистической гипотезы о наличии коинтеграции.

5. ПРОТОКОЛ СОГЛАСОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ «ЭКОНОМЕТРИКА» С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ СПЕЦИАЛЬНОСТИ

Название дисциплин, с которыми требуется согласование	Название кафедр	Предложения об изменениях в содержании учебной программы по изучаемой учебной дисциплине	Решение, принятое кафедрой, разработавшей учебную программу (№ протокола, дата)
1. Высшая математика Информационные технологии Бизнес-статистика	Кафедра высшей математики и информатики	Учебная программа скорректирована с учебными программами по дисциплинам «Высшая математика», «Информационные технологии», «Бизнес-статистика»	Согласована Протокол № 10 от 01.01.2001 г.