Главная страница
Навигация по странице:

  • 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 5.1 Трудоемкость модулей и модульных единиц дисциплины

  • Модуль 2. Регрессионные модели и корреляционный анализ . 70 7 14

  • ИТОГО: 150 30 15

    		•

    СИЛЛАБУС ЭКОНОМЕТРИКА РУССКИЙ ШАРИПОВОЙ Б.Д. КМО 25.01.21. Информация о преподавателе учебной дисциплины Фамилия, имя, отчество


    Скачать 1.13 Mb.
    НазваниеИнформация о преподавателе учебной дисциплины Фамилия, имя, отчество
    Дата15.03.2022
    Размер1.13 Mb.
    Формат файлаdoc
    Имя файлаСИЛЛАБУС ЭКОНОМЕТРИКА РУССКИЙ ШАРИПОВОЙ Б.Д. КМО 25.01.21.doc
    ТипДокументы
    #397516
    страница1 из 4
      1   2   3   4




    Алматы, 2022




    1. Информация о преподавателе учебной дисциплины

    Фамилия, имя, отчество

    Шарипова Биржан Дабаевна

    Должность
    ассоциированный профессор

    Ученая (академическая) степень, степень

    к.э.н.

    Ученое звание

    ассоциированный профессор

    Электронный адрес
    Birjan2103@mail.ru

    Местоположение кафедры (корпус, кабинет)
    Ул.Фурхата, 384/5

    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
    8
    16



    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
    7
    14



    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