РОСЖЕЛДОР

Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего образования

"Ростовский государственный университет путей сообщения"

(ФГБОУ ВО РГУПС)

  УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе - начальник учебно-методического управления М.А. Кравченко

30.06.2020 г.
"Для размещения в ЭИОС настоящая РПД подписана
с использованием простой электронной подписи"

Кафедра "Высшая математика"

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

ДИСЦИПЛИНЫ

1С.Б "Эконометрика"

по Учебному плану

в соответствии с ФГОС ВО 3+ по специальности

38.05.01 Экономическая безопасность

Специализация

№ 1 Экономико-правовое обеспечение экономической безопасности

Квалификация выпускника "Экономист "

Ростов-на-Дону

2020 г.

 



 






Авторы-составители к.э.н. Морозова Анна Викторовна, к.т.н., доц. Черкасова Татьяна Сергеевна, д.т.н., проф. Ахвердиев Камил Самед Оглы предлагают настоящую Рабочую программу дисциплины 1С.Б "Эконометрика" в качестве материала для проектирования Образовательной программы РГУПС и осуществления учебно-воспитательного процесса по федеральному государственному образовательному стандарту высшего образования.

Рабочая программа дисциплины рассмотрена на кафедре "Высшая математика".





Экспертизу Рабочей программы дисциплины провел(а):

к.ф-м.н., доц. Полтинников Виктор Иванович, Доцент, ДГТУ.





Рекомендуемое имя и тип файла документа:
1СБ_Эконометрика_С_38.05.01_во_5_ВМ_п43276_54141.doc


Наименование, цель и задача дисциплины

Дисциплина "Эконометрика".

Учебный план по Образовательной программе утвержден на заседании Ученого совета университета от 09.08.2017 № 15.

Целью дисциплины "Эконометрика" является фундаментальная подготовка в составе других базовых дисциплин блока "Блок 1 - Дисциплины (модули)" Образовательной программы в соответствии с требованиями, установленными федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования для формирования у выпускника профессиональных компетенций, способствующих решению профессиональных задач в соответствии с видами профессиональной деятельности, предусмотренными учебным планом.

Для достижения цели поставлены задачи ведения дисциплины:

подготовка обучающегося по разработанной в университете Образовательной программе к успешной аттестации планируемых результатов освоения дисциплины;

подготовка обучающегося к освоению дисциплин "Оценка рисков", "Прогнозирование и предупреждение банкротства", "Финансовый менеджмент";

развитие социально-воспитательного компонента учебного процесса.


Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения Образовательной программы

Планируемый результат освоения дисциплины Планируемый результат освоения Образовательной программы

Знает: стандартные эконометрические модели, необходимые для решения профессиональных задач

Умеет: строить стандартные эконометрические модели, необходимые для решения профессиональных задач

Имеет навыки: анализа и интерпретации результатов, полученных при построении стандартных эконометрических моделей, необходимых для решения профессиональных задач

ПК-30 - способностью строить стандартные теоретические и эконометрические модели, необходимые для решения профессиональных задач, анализировать и интерпретировать полученные результаты

Комментарии кафедры:

Компетенция ПК-30 раскрывается в части - способностью строить стандартные эконометрические модели, необходимые для решения профессиональных задач, анализировать и интерпретировать полученные результаты.


Место дисциплины 1С.Б "Эконометрика" в структуре Образовательной программы

Дисциплина отнесена к Блоку 1С Образовательной программы. Дисциплина входит в состав базовой части (Б).

Требования к входным знаниям, умениям и компетенциям обучающегося, необходимым для изучения данной дисциплины, соответствуют требованиям по результатам освоения предшествующих дисциплин : "Математика", "Статистика", "Экономическая теория".

Нормативный срок освоения Образовательной программы по очной форме обучения – 5 лет. Наименование формы и срока обучения из базы данных РГУПС (вид обучения): 5 лет очное, 5.6 лет заочное.

Обозначение-аббревиатура учебных групп, для которых данная дисциплина актуальна: .

Дисциплина реализуется в 5 семестре.

Объем дисциплины в зачетных единицах с указанием количества академических часов, выделенных на контактную работу обучающихся с преподавателем (по видам учебных занятий) и на самостоятельную работу обучающихся

Вид обучения: 5 лет очное

Общая трудоемкость данной дисциплины 4 зачетные единицы (144 часа), в том числе контактная работа обучающегося с преподавателем (КРОП) с учетом ИЗ и КСР 51 час.

Виды учебной работы Всего часов КРОП, часов Число часов в семестре
5
Аудиторные занятия всего и в т.ч. 48 48 48
Лекции (Лек) 16 16 16
Лабораторные работы (Лаб) 16 16 16
Практические, семинары (Пр) 16 16 16
Индивидуальные занятия (ИЗ),
контроль самостоятельной работы (КСР)
3 3 3
Самостоятельная работа (СРС), всего и в т.ч. 57   57
Контрольная работа (К)      
Реферат (Р)      
Расчетно-графическая работа (РГР)      
Курсовая работа (КР)      
Курсовой проект (КП)      
Самоподготовка 57   57
Контроль, всего и в т.ч. 36   36
Экзамен (Экз) 36   36
Зачет (За)      
Общая трудоемкость, часы 144 51 144
Зачетные единицы (ЗЕТ) 4   4

Вид обучения: 5.6 лет заочное

Общая трудоемкость данной дисциплины 4 зачетные единицы (144 часа), в том числе контактная работа обучающегося с преподавателем (КРОП) с учетом ИЗ и КСР 16 часов.

Виды учебной работы Всего часов КРОП, часов Число часов в заезде
7 8
Аудиторные занятия всего и в т.ч. 10 10 4 6
Лекции (Лек) 4 4 2 2
Лабораторные работы (Лаб) 2 2   2
Практические, семинары (Пр) 4 4 2 2
Индивидуальные занятия (ИЗ),
контроль самостоятельной работы (КСР)
6 6 3 3
Самостоятельная работа (СРС), всего и в т.ч. 119   60 59
Контрольная работа (К) 12     12
Реферат (Р)        
Расчетно-графическая работа (РГР)        
Курсовая работа (КР)        
Курсовой проект (КП)        
Самоподготовка 107   60 47
Контроль, всего и в т.ч. 9     9
Экзамен (Экз) 9     9
Зачет (За)        
Общая трудоемкость, часы 144 16 67 77
Зачетные единицы (ЗЕТ) 4      

Содержание дисциплины, структурированное по темам (разделам) с указанием отведенного на них количества академических часов и видов учебных занятий

Содержание дисциплины

Раздел дисциплины Изучаемые компетенции
1 Основные аспекты эконометрики. ПК-30
2 Парная линейная регрессия и корреляция. ПК-30
3 Нелинейные модели регрессии. ПК-30
4 Модели множественной регрессии. ПК-30
5 Моделирование одномерного временного ряда. ПК-30

Отведенное количество часов по видам учебных занятий и работы

Вид обучения: 5 лет очное

Номер раздела данной дисциплины Трудоемкость в часах по видам занятий
Лекции Практические занятия, семинары Лабораторные работы Самоподготовка
1 2   2 5
2 4 4 2 8
3 2 2 2 13
4 6 4 6 18
5 2 6 4 13
Итого 16 16 16 57
В т.ч. по интерактивным формам 4      
В т.ч. практическая подготовка   4 2  

Вид обучения: 5.6 лет заочное

Номер раздела данной дисциплины Трудоемкость в часах по видам занятий
Лекции Практические занятия, семинары Лабораторные работы Самоподготовка
1 2   2 107
2   2
3    
4 2  
5   2
Итого 4 4 2 107
В т.ч. по интерактивным формам        
В т.ч. практическая подготовка   4 2  

Лекционные занятия

Вид обучения: 5 лет очное

Номер раздела данной дисциплины Наименование лекционных занятий Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 5
1 Эконометрика как наука: 1) Цели, предмет, задачи эконометрики. 2) Инструментарий эконометрики. 3) Процесс эконометрического моделирования. . 2
2 Построение модели парной линейной регрессии: 1) Постановка задачи регрессии: ошибки спецификации, допущения модели (условия Гаусса-Маркова). 2) МНК для оценки параметров парной линейной регрессии. 2
Анализ модели парной линейной регрессии: 1) Выборочный коэффициент корреляции. 2) Дисперсионный анализ. 3) Прогноз по уравнению регрессии. 4) Экономическая интерпретация результатов построенной эконометрической модели. 2
3 Нелинейные зависимости в эконометрике: 1) Виды нелинейных моделей регрессии. 2) Обзор нелинейных регрессионных моделей. 3) Обоснование выбора вида нелинейного уравнения регрессии. 2
4 Классическая линейная модель множественной регрессии: 1) Предположения модели. 2) Применение МНК для оценивания коэффициентов регрессии. 3) Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе. 4) Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии. 2
Анализ факторов при построении модели множественной регрессии: 1) Парные и частные коэффициенты корреляции. 2) Мультиколлинеарность и методы её устранения. 3) Оценка целесообразности включения факторов в модель с помощью частного F-критерия Фишера. 2
Показатели качества множественной регрессии: 1) Индекс множественной корреляции и коэффициент детерминации. 2) Скорректированный коэффициент детерминации. 3) Проверка статистической значимости в множественной линейной регрессии. 4) Интерпретация полученных по модели результатов. 2
5 Анализ взаимосвязей экономических данных, представленных в виде временных рядов: 1) Временной ряд и его модели: основные понятия. 2) Обоснование выбора компонентов временного ряда с помощью автокорреляционной функции. 3) Выделение неслучайных составляющих временного ряда. 4) Прогнозирование по моделям временных рядов. 2

Вид обучения: 5.6 лет заочное

Номер раздела данной дисциплины Наименование лекционных занятий Трудоемкость аудиторной работы, часы
Заезд № 7
1 Эконометрика как наука: 1) Цели, предмет, задачи эконометрики. 2) Инструментарий эконометрики. 3) Процесс эконометрического моделирования. . 2
Заезд № 8
4 Классическая линейная модель множественной регрессии: 1) Предположения модели. 2) Применение МНК для оценивания коэффициентов регрессии. 3) Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе. 4) Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии. 2

Лабораторный практикум

Вид обучения: 5 лет очное

Номер раздела данной дисциплины Наименование лабораторных работ Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 5
1 Элементы математической статистики, применяемые в эконометрике. 2
2 Построение и анализ модели парной линейной регрессии. 2
3 Нелинейные регрессионные модели. 2
4 Построение модели множественной линейной регрессии. 2
Анализ уравнения множественной линейной регрессии. 2
Обобщённая линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками. 2
5 Анализ временных рядов. 2
Моделирование одномерных временных рядов. 2

Вид обучения: 5.6 лет заочное

Номер раздела данной дисциплины Наименование лабораторных работ Трудоемкость аудиторной работы, часы
Курс № 3
1 Элементы математической статистики, применяемые в эконометрике. 2
2 Построение и анализ модели парной линейной регрессии.
3 Нелинейные регрессионные модели.
4 Построение модели множественной линейной регрессии.
Анализ уравнения множественной линейной регрессии.
Обобщённая линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками.
5 Анализ временных рядов.
Моделирование одномерных временных рядов.

Практические занятия (семинары)

Вид обучения: 5 лет очное

Номер раздела данной дисциплины Наименование (тематика) практических работ, семинаров Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 5
2 Применение МНК для оценки параметров парной линейной регрессии. 2
Анализ модели парной линейной регрессии и интерпретация полученных результатов. 2
3 Методы линеаризации для наиболее практически важных нелинейных зависимостей. 2
4 Регрессионный анализ многофакторных эконометических моделей. 2
Показатели качества множественной регрессии. 2
5 Аналитическое выравнивание временных рядов. 2
Построение аддитивной модели временного ряда. 2
Построение мультипликативной модели временного ряда. 2

Вид обучения: 5.6 лет заочное

Номер раздела данной дисциплины Наименование (тематика) практических работ, семинаров Трудоемкость аудиторной работы, часы
Курс № 3
2 Анализ модели парной линейной регрессии и интерпретация полученных результатов. 2
5 Построение аддитивной модели временного ряда. 2

Самостоятельное изучение учебного материала (самоподготовка)

Вид обучения: 5 лет очное

Номер раздела данной дисциплины Наименование тем, вопросов, вынесенных для самостоятельного изучения Трудоемкость внеаудиторной работы, часы
Семестр № 5
1 Основы математической статистики, применяемые для систематизации и обобщения статистической информации в эконометрике. 5
2 Условия Гаусса-Маркова. Свойства МНК-оценок. Дисперсионный анализ. 8
3 Обзор нелинейных регрессионных моделей и их последующего использования при решении профессиональных задач. 13
4 Обобщённые линейные модели множественной регрессии: обобщённый метод наименьших квадратов; ЛММР с гетероскедастичными остатками; ЛММР с автокорреляцией остатков. 18
5 Проверка статистических гипотез о свойствах временного ряда. Прогнозирование по моделям временных рядов. 13

Вид обучения: 5.6 лет заочное

Номер раздела данной дисциплины Наименование тем, вопросов, вынесенных для самостоятельного изучения Трудоемкость внеаудиторной работы, часы
Курс № 3
1 Основы математической статистики, применяемые для систематизации и обобщения статистической информации в эконометрике. 107
2 Условия Гаусса-Маркова. Свойства МНК-оценок. Дисперсионный анализ.
Построение модели парной линейной регрессии: 1) Постановка задачи регрессии: ошибки спецификации, допущения модели (условия Гаусса-Маркова). 2) МНК для оценки параметров парной линейной регрессии.
Анализ модели парной линейной регрессии: 1) Выборочный коэффициент корреляции. 2) Дисперсионный анализ. 3) Прогноз по уравнению регрессии. 4) Экономическая интерпретация результатов построенной эконометрической модели.
Применение МНК для оценки параметров парной линейной регрессии.
3 Обзор нелинейных регрессионных моделей и их последующего использования при решении профессиональных задач.
Нелинейные зависимости в эконометрике: 1) Виды нелинейных моделей регрессии. 2) Обзор нелинейных регрессионных моделей. 3) Обоснование выбора вида нелинейного уравнения регрессии.
Методы линеаризации для наиболее практически важных нелинейных зависимостей.
4 Обобщённые линейные модели множественной регрессии: обобщённый метод наименьших квадратов; ЛММР с гетероскедастичными остатками; ЛММР с автокорреляцией остатков.
Анализ факторов при построении модели множественной регрессии: 1) Парные и частные коэффициенты корреляции. 2) Мультиколлинеарность и методы её устранения. 3) Оценка целесообразности включения факторов в модель с помощью частного F-критерия Фишера.
Показатели качества множественной регрессии: 1) Индекс множественной корреляции и коэффициент детерминации. 2) Скорректированный коэффициент детерминации. 3) Проверка статистической значимости в множественной линейной регрессии. 4) Интерпретация полученных по модели результатов.
Регрессионный анализ многофакторных эконометических моделей.
Показатели качества множественной регрессии.
5 Проверка статистических гипотез о свойствах временного ряда. Прогнозирование по моделям временных рядов.
Анализ взаимосвязей экономических данных, представленных в виде временных рядов: 1) Временной ряд и его модели: основные понятия. 2) Обоснование выбора компонентов временного ряда с помощью автокорреляционной функции. 3) Выделение неслучайных составляющих временного ряда. 4) Прогнозирование по моделям временных рядов.
Аналитическое выравнивание временных рядов.
Построение мультипликативной модели временного ряда.

Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине

№ п/п Библиографическое описание Ресурс
1 Эконометрика: учеб. пособие / Н.С. Задорожная, Т.В. Клодина; ФГБОУ ВО РГУПС. –Ростов н/Д, 2016. – 88 с.: ил. – Библиогр.: с. 85. ЭБС РГУПС
2 Лабораторный практикум по эконометрике с применением MS Excel / Н.С. Задорожная, А.В. Морозова; ФГБОУ ВО РГУПС. – Ростов н/Д, 2017. - 85c. ЭБС РГУПС

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине

Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения Образовательной программы

Компетенция Указание (+) этапа формирования в процессе освоения ОП (семестр)
5
ПК-30 +

Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования

Компе-
тенция
Этап
формирования
ОП (семестр)
Показатель оценивания Критерий оценивания
ПК-30 5 Балльная оценка на экзамене - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
Процент верных на тестировании - правильность выполнения заданий.
Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.

Описание шкал оценивания компетенций

Значение оценки Уровень освоения компетенции Шкала оценивания (для аттестационной ведомости, зачетной книжки, документа об образования) Шкала оценивания (процент верных при проведении тестирования)
Балльная оценка - "удовлетворительно". Пороговый Оценка «удовлетворительно» выставляется обучающемуся, который имеет знания только основного материала, но не усвоил его деталей, допускает неточности, недостаточно правильные формулировки, нарушения последовательности изложения программного материала и испытывает трудности в выполнении практических навыков. От 40% до 59%
Балльная оценка - "хорошо". Базовый Оценка «хорошо» выставляется обучающемуся, твердо знающему программный материал, грамотно и по существу его излагающему, который не допускает существенных неточностей в ответе, правильно применяет теоретические положения при решении практических работ и задач, владеет необходимыми навыками и приемами их выполнения. От 60% до 84%
Балльная оценка - "отлично". Высокий Оценка «отлично» выставляется обучающемуся, глубоко и прочно усвоившему программный материал, исчерпывающе, последовательно, грамотно и логически стройно его излагающему, в ответе которого тесно увязываются теория с практикой. При этом обучающийся не затрудняется с ответом при видоизменении задания, показывает знакомство с литературой, правильно обосновывает ответ, владеет разносторонними навыками и приемами практического выполнения практических работ. От 85% до 100%
Дуальная оценка - "зачтено". Пороговый, Базовый, Высокий Оценка «зачтено» выставляется обучающемуся, который имеет знания, умения и навыки, не ниже знания только основного материала, может не освоить его детали, допускать неточности, недостаточно правильные формулировки, нарушения последовательности изложения программного материала и испытывает трудности в выполнении практических навыков. От 40% до 100%
Балльная оценка - "неудовлетворительно", Дуальная оценка - "не зачтено". Не достигнут Оценка «неудовлетворительно, не зачтено» выставляется обучающемуся, который не знает значительной части программного материала, допускает ошибки, неуверенно выполняет или не выполняет практические работы. От 0% до 39%

Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений, навыков, характеризующих этапы формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы

Типовые контрольные задания

Курсовые проекты (работы)

Не предусмотрено.


Контрольные работы, расчетно-графические работы, рефераты

постановка эконометрических исследовательских задач;

построение и анализ модели линейной парной регрессии;

нелинейные зависимости в экономике;

классическая линейная модель множественной регрессии;

построение эконометрических моделей временных рядов.

Для заочной формы обучения контрольная работа проводится в форме компьютерного тестирования на базе ЦМКО.


Перечни сопоставленных с ожидаемыми результатами освоения дисциплины вопросов (задач):

Экзамен. Семестр № 5

Вопросы для оценки результата освоения "Знать":

1) Понятие эконометрики как науки. Связь эконометрики с экономическими дисциплинами.
2) Эконометрические методы анализа. Основные задачи эконометрики.
3) Типы данных и виды переменных в эконометрике.
4) Основные этапы моделирования.
5) Постановка основных эконометрических исследовательских задач.
6) Основные статистические понятия и факты, используемые в курсе.
7) Модель парной линейной регрессии: определения и обозначения.
8) Оценивание модели ЛР с помощью Метода наименьших квадратов (МНК).
9) Формулы для оценок коэффициента регрессии и свободного члена: вывод и интерпретация.
10) Предпосылки модели и свойства получаемых по МНК оценок. Теорема Гаусса-Маркова (формулировка).
11) Стандартные отклонения и стандартные ошибки оценок коэффициентов регрессии: вывод и интерпретация.
12) Статистическая значимость МНК-оценок коэффициентов парной ЛР: проверка гипотез с помощью t-статистик.
13) Общее качество регрессии: коэффициент детерминации R2 (дисперсионный анализ).
14) F-статистика и F-тест. Связь R2 с коэффициентами корреляции.
15) Построение доверительного интервала и прогноз по уравнению регрессии.
16) Обзор нелинейных регрессионных моделей и их последующего использования при решении профессиональных задач.
17) Виды нелинейных моделей регрессии.
18) Методы линеаризации для наиболее практически важных нелинейных зависимостей.
19) Обоснование выбора вида нелинейного уравнения регрессии.
20) Спецификация модели множественной регрессии. Последствия неправильной спецификации.
21) Регрессионный анализ для модели с фиктивными переменными.
22) Фиктивные переменные в экономических моделях: функции заработка, производственные функции.
23) Оценивание с помощью МНК и свойства оценок коэффициентов модели ЛР с двумя объясняющими переменными.
24) Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии.
25) Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

Вопросы для оценки результата освоения "Уметь":

1) Парные и частные коэффициенты корреляции.
2) Мультиколлинеарность. Ее последствия, обнаружение и меры по устранению.
3) Оценка целесообразности включения факторов в модель с помощью частного F-критерия Фишера.
4) Показатели качества множественной регрессии.
5) Проверка статистической значимости в модели множественной линейной регрессии.
6) Обобщённый метод наименьших квадратов.
7) Понятие, последствия, обнаружение гетероскедастичности.
8) ЛММР с гетероскедастичными остатками.
9) ЛММР с автокорреляцией остатков.
10) Временной ряд и его модели: основные понятия.
11) Обоснование выбора компонентов временного ряда с помощью автокорреляционной функции.
12) Регрессионные методы выделения трендовой составляющей.
13) Выявление сезонных и циклических колебаний.
14) Проверка статистических гипотез о свойствах временного ряда.
15) Построение аддитивной модели временного ряда.
16) Построение мультипликативной модели временного ряда.
17) Прогнозирование по моделям временных рядов.
18) Впеменные ряды в экономике (примеры).
19) Системы одновременных эконометрических уравнений (основные понятия).
20) Применение метода скользящей средней.

Вопросы для оценки результата освоения "Иметь навыки":

1) Использования средств пакета EXCEL для проведения простейшего анализа временных рядов.

2) Использования средств пакета EXCEL для построения и анализа парной линейной регрессионной модели.

3) Использования средств пакета EXCEL для построения и анализа модели множественной регрессии.

4) Проверки предпосылок теоремы Гаусса-Маркова.

5) Проведения корреляционного анализа множественной регрессионной модели (частные коэффициенты корреляции, множественный коэффициент корреляции).

6) Анализа коэффициентов эластичности, полученных на основе регрессионной модели (точечные, средние, частные).

7) Формирования стандартизированного уравнения регрессии.

8) Преобразования данных (централизация)и анализа централизованных данных.

9) Преобразования данных (нормирование) и анализа нормированных данных.

10) Выбора аналитической формы тренда на основе графического представления ряда динамики.

11) Выбора аналитической формы тренда на основе анализа первых и вторых разностей (темпов роста и прироста).

12) Линеаризации нелинейных эконометрических моделей.

13) Формирования точечного и интервального прогноза с заданной надёжностью.

14) Диагностирования гетероскедастичности остаков с помощью критерия Голдфелда-Квандта.

15) Анализа полной, объяснённой и остаточной суммы квадратов отклонений.

16) Проверки статистической значимости параметров парной линейной регрессии.

17) Проверки статистической значимости парного уравнения регрессии в целом.

18) Построения аддитивной модели одномерного временного ряда.

19) Построения мультипликативной модели одномерного временного ряда.


Иные контрольные материалы для автоматизированной технологии оценки имеются в Центре мониторинга качества образования


Методические материалы, определяющие процедуру оценивания знаний, умений, навыков, характеризующих этапы формирования компетенций

№ п/п Библиографическое описание
1 Методические указания, определяющие процедуру оценивания знаний, умений, навыков, характеризующих этапы формирования компетенций: учебно-методическое пособие / М.С. Тимофеева; ФГБОУ ВО РГУПС. - 3-е изд., перераб. и доп. - Ростов н/Д, 2020. - 60 с.: ил. - Библиогр.: с. 44 (ЭБС РГУПС)

Для каждого результата обучения по дисциплине определены

Показатели и критерии оценивания сформированности компетенций на различных этапах их формирования

Резуль-
тат
обуче-
ния
Компе-
тенция
Этап
формиро-вания в
процессе
освоения
ОП
(семестр)
Этапы
формирования
компетенции
при изучении
дисциплины
(раздел
дисциплины)
Показатель
сформиро-
ванности
компетенции
Критерий
оценивания
Знает, Умеет, Имеет навыки ПК-30 5 1, 2, 3, 4, 5 Балльная оценка на экзамене - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
1, 2, 3, 4, 5 Процент верных на тестировании - правильность выполнения заданий.
2, 3, 4, 5 Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
1, 2, 3, 4, 5 Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.

Шкалы и процедуры оценивания

Значение оценки Уровень
освоения
компетенции
Шкала оценивания
(для аттестационной
ведомости, зачетной
книжки, документа
об образовании)
Процедура оценивания
Балльная оценка -
"отлично",
"хорошо",
"удовлетворительно".
Дуальная оценка -
"зачтено".
Пороговый, Базовый, Высокий В соответствии со шкалой оценивания в разделе РПД "Описание шкал оценивания компетенций" Экзамен (письменно-устный).
Автоматизированное тестирование.
Выполнение практического задания в аудитории.
Выполнение лабораторной работы (подготовка отчета).
Балльная оценка -
"неудовлетворительно".
Дуальная оценка -
"не зачтено".
Не достигнут

Ресурсы электронной информационно-образовательной среды, электронной библиотечной системы и иные ресурсы, необходимые для осуществления образовательного процесса по дисциплине

Основная литература

№ п/п Библиографическое описание Ресурс
1 Эконометрика : учебник / К. В. Балдин, В. Н. Башлыков, Н. А. Брызгалов [и др.] ; под редакцией В. Б. Уткина. — 2-е изд. — Москва : Дашков и К, 2017. — 562 c. — ISBN 978-5-394-02145-9. — Текст : электронный ЭБС IPRBooks

Дополнительная литература

№ п/п Библиографическое описание Ресурс
1 Эконометрика : учебник для вузов / ред. И. И. Елисеева. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 449 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00313-0. — Текст : электронный ЭБС Юрайт
2 Евсеев, Е. А. Эконометрика : учебное пособие для вузов / Е. А. Евсеев, В. М. Буре. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 186 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10752-4. — Текст : электронный ЭБС Юрайт

Электронные образовательные ресурсы в сети "Интернет"

№ п/п Адрес в Интернете, наименование
1 http://rgups.ru/. Официальный сайт РГУПС
2 http://cmko.rgups.ru/. Центр мониторинга качества образования РГУПС
3 https://portal.rgups.ru/. Система личных кабинетов НПР и обучающихся в ЭИОС
4 https://webinar.rgups.ru/. Электронный университет РГУПС
5 http://www.iprbookshop.ru/. Электронно-библиотечная система "IPRBooks"
6 https://www.biblio-online.ru/. Электронно-библиотечная система "Юрайт"
7 http://www.umczdt.ru/. Электронная библиотека "УМЦ ЖДТ"
8 http://jirbis2.rgups.ru/jirbis2/. Электронно-библиотечная система РГУПС
9 https://rgups.public.ru/. Электронная библиотека периодических изданий "public.ru"
10 https://e.lanbook.com/. Электронно-библиотечная система "Лань"

Профессиональные базы данных и информационно-справочные системы

№ п/п Адрес в Интернете, наименование
1 http://www.glossary.ru/. Глоссарий.ру (служба тематических толковых словарей)
2 http://www.consultant.ru/. КонсультантПлюс

Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

№ п/п Библиографическое описание Ресурс
1 Морозова А.В. Учебно-наглядное пособие - тематические иллюстрации по дисциплине "Эконометрика". РГУПС. - Ростов н/Д, 2020. ЭИОС РГУПС
2 Морозова, А.В. Эконометрика для специальности 38.05.01: учебно-методическое пособие для проведения практических занятий и самостоятельной работы./ А.В. Морозова; Рост. гос. ун-т путей сообщения. — Ростов н/Д, 2017. ЭБС РГУПС
3 Лабораторный практикум по эконометрике с применением MS Excel / Н.С. Задорожная, А.В. Морозова; ФГБОУ ВО РГУПС. – Ростов н/Д, 2017. - 85c. ЭБС РГУПС

Программное обеспечение

№ п/п Наименование Произ-
во
1 Microsoft Windows. Операционная система. О
2 Microsoft Office / Open Office. Программное обеспечение для работы с различными типами документов: текстами, электронными таблицами, базами данных и др. И

О - программное обеспечение отечественного производства

И - импортное программное обеспечение


Описание материально-технической базы, необходимой для осуществления образовательного процесса по дисциплине

Помещения(аудитории):

учебные аудитории для проведения учебных занятий;

помещения для самостоятельной работы.

Для изучения настоящей дисциплины в зависимости от видов занятий используется:

Учебная мебель;

Технические средства обучения (включая стационарный либо переносной набор демонстрационного оборудования);

Офисная оргтехника и компьютеры.

Самостоятельная работа обучающихся обеспечивается компьютерной техникой с возможностью подключения к сети "Интернет" и ЭИОС.


"____" _________________20___г.


Код РПД: 54141.