Главная страница
Навигация по странице:

  • КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИИ

  • СИЛЛАБУС по дисциплине KV Eko 1203 – «Эконометрика» для обучающихся образовательной программы/специальности

  • Алматы, 202 2 г.

  • 2 Характеристика учебной дисциплины 2.1 Цель изучения дисциплины

  • 2.2 Задачи изучения дисциплины

  • 2.3 Результаты обучения по дисциплине

  • 3 Пререквизиты Математика для экономистов, Теория вероятность и статистика. 4 Постреквизиты

  • 5 Структура и содержание модулей и модульных единиц

  • Регрессионные модели и корреляционный анализ

  • ИТОГО: 150 30 15

    		•

    тии. Силлабус (1). Факультет инжиниринга и информационных технологии кафедра информационных технологии


    Скачать 0.64 Mb.
    НазваниеФакультет инжиниринга и информационных технологии кафедра информационных технологии
    Дата27.04.2023
    Размер0.64 Mb.
    Формат файлаdoc
    Имя файлаСиллабус (1).doc
    ТипРешение
    #1094682
    страница1 из 4
      1   2   3   4



    Ф.УМУ-8.1/8.3-2020-23-02
    АО «Алматинский технологический университет»

    ФАКУЛЬТЕТ ИНЖИНИРИНГА И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИИ

    КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИИ


    «УТВЕРЖДЕН»

    Решением НМК факультета от«12» 01 2023г.

    (протокол №4)

    Председатель НМК, декан

    ____________­­­­­­­ Усупов С.С.








    СИЛЛАБУС

    по дисциплине

    KV Eko 1203– «Эконометрика»

    для обучающихся образовательной программы/специальности

    6B04106 - «Финансы», 6B04105 - «Учет и аудит»

    Форма обучения: очная


    Курс
    1

    Семестр
    2

    Количество академических кредитов

    5

    Трудоемкость в академических часах
    150

    в том числе:



    лекционных занятий
    30

    практических занятий
    15

    лабораторных занятий



    СРОП
    15

    СРО
    90

    Формат обучения (традиционный, смешанный, онлайн)
    Традиционный

    Форма итогового контроля (экзамен, курсовой проект, государственный экзамен)
    Экзамен

    Форма проведения итогового контроля (письменный, устный, комбинированный, творческий, компьютерное тестирование)
    письменный


    Алматы, 2022г.

    1. Информация о преподавателе учебной дисциплины

    Фамилия, имя, отчество

    Букенов Гани Сайлаубекович

    Должность
    лектор

    Ученая (академическая) степень, степень




    Ученое звание

    ассоциированный профессор

    Электронный адрес
    Gani1212@bk.ru

    Местоположение кафедры (корпус, кабинет)
    Фурката 348/5

    Телефон кафедры
    3967133, внутренний 128


    2 Характеристика учебной дисциплины

    2.1 Цель изучения дисциплины:

    использование и реализация методов эконометрического моделирования в практике экономического анализа макро- и микроэкономических процессов.
    2.2 Задачи изучения дисциплины:

    Основной задачей изучения дисциплины является овладение студентами навыками разработки эконометрических моделей на основе теоретических предпосылок, освоение методов эконометрического анализа экономических процессов и явлений, обучение техникой расчетов, применение полученных знаний на практике.
    2.3 Результаты обучения по дисциплине:

    • узнавать основные понятия и термины: регрессия, корреляция, прогноз, эконометрические модели, детерминация, мультиколлинеарнсть, гетероскедастичность, дисперсия и др;

    • идентифицировать методику проведения эконометрического исследования;

    • овладение студентами навыками разработки эконометрических моделей на основе теоретических предпосылок, освоение методов эконометрического анализа экономических процессов и явлений, обучение техникой расчетов, применение полученных знаний на практике;

    • анализировать конкретные ситуации;

    • проводить исследований;

    • проводить анализ эконометрических исследований;

    • принимать решения;

    • владеть навыками самостоятельной оценки проблем современной экономики;

    • получение базовых знаний по теории и технологиям, используемым в компьютерном моделировании различных технологических и исследовательских целях;

    • проведение серии вычислительных экспериментов на компьютере;

    • интерпретация результатов;

    • сопоставление результатов моделирования с поведением исследуемого объекта;

    • практическое освоение приемов формализации и анализа данных.

    3 Пререквизиты

    Математика для экономистов, Теория вероятность и статистика.

    4 Постреквизиты

    Знания, умения и навыки, полученные при изучении дисциплины необходимы для освоения следующих дисциплин: Выпускная квалификационная работа


    5 Структура и содержание модулей и модульных единиц

    5.1 Трудоемкость модулей и модульных единиц дисциплины




    Неделя академического периода
    Наименование модулей и

    модульных единиц дисциплины
    Всего часов
    Аудиторная работа по видам занятий
    Внеаудитор

    ная работа (СРО)

    Л
    ПЗ



    СРОП

    1-2 неделя
    Модуль1. Теория вероятность и математическая статистика.
    80
    16
    8



    8
    48

    1
    Модульная единица 1.1. Сведения из теории вероятностей и математической статистики. Случайные величины.
    10
    2
    1



    1
    6

    2
    Модульная единица 1.2. Математическое ожидание. Дисперсия дискретной случайной величины.

    10
    2
    1



    1
    6

    3
    Модульная единица 1.3. Проверка статистических гипотез
    10
    2
    1



    1
    6

    4
    Модульная единица 1.4. Способы оценивания и оценки.
    10
    2
    1



    1
    6

    5
    Модульная единица 1.5. Средняя величина и вариационные показатели.
    10
    2
    1



    1
    6

    6
    Модульная единица 2.1. Парная линейная регрессия и корреляция
    10
    2
    1



    1
    6

    7
    Модульная единица 2.2. Нелинейные эконометрические модели.
    10
    2
    1



    1
    6

    8
    Модульная единица 2.3. Нелинейные параболические, гиперболические уравнения.
    10
    2
    1



    1
    6

    9-15 недель
    Модуль 2. Регрессионные модели и корреляционный анализ.

    70
    14
    7



    7
    42

    9
    Модульная единица 2.4. Модель множественной линейной регрессии.
    10
    2
    1



    1
    6

    10
    Модульная единица 2.5. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.

    10
    2
    1



    1
    6

    11
    Модульная единица 2.6. Статистическая значимость коэффициентов линейной регрессии.
    10
    2
    1



    1
    6

    12
    Модульная единица 2.7. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии.
    10
    2
    1



    1
    6

    13
    Модульная единица 2.8. Гетероскедастичность и гомоскедастичность регрессии
    10
    2
    1



    1
    6

    14
    Модульная единица 2.9. Системы эконометрических уравнений.
    10
    2
    1



    1
    6

    15
    Модульная единица 2.10. Динамический ряд
    10
    2
    2



    1
    6



    ИТОГО:

    150
    30
    15



    15
    90
      1   2   3   4

    написать администратору сайта