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

25.06.2021 г.
"Для размещения в ЭИОС настоящая РПД подписана
с использованием простой электронной подписи"

Кафедра "Высшая математика"

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

ДИСЦИПЛИНЫ

1Б.Б "Эконометрика"

по Учебному плану

в соответствии с ФГОС ВО 3+ по направлению подготовки

38.03.01 Экономика

Программа прикладного бакалавриата

Финансы в транспортно-промышленном комплексе

Квалификация выпускника "Бакалавр"

Ростов-на-Дону

2021 г.

 



 






Авторы-составители к.э.н. Морозова Анна Викторовна, д.т.н., проф. Ахвердиев Камил Самед Оглы, д.т.н., доц. Мукутадзе Мурман Александрович предлагают настоящую Рабочую программу дисциплины 1Б.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:
1ББ_Эконометрика_Б_38.03.01_во_34_ВМ_п49985_60541.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 общепрофессиональных 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 дисциплины "Микро- и макроэкономика";

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: методы анализа и обработки данных, необходимых для решения профессиональных задач.

Умеет: обрабатывать данные, необходимые для решения профессиональных задач.

Имеет навыки: анализа и обработки данных, необходимых для решения профессиональных задач.

ОПК-2 - способностью осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения профессиональных задач

Знает: основные инструментальные средства обработки экономических данных для построения эконометрических моделей

Умеет: осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы

Имеет навыки: построения, анализа и применения эконометрических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов

ОПК-3 - способностью выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы

Комментарии кафедры:

Компетенция ОПК-2 раскрывается в части - способностью осуществлять анализ и обработку данных, необходимых для решения профессиональных задач.


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

Дисциплина отнесена к Блоку 1Б 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 : "Высшая математика", "Микро- и макроэкономика", "Статистика".

Нормативный срок освоения Образовательной программы по очной форме обучения – 4 года. Наименование формы и срока обучения из базы данных РГУПС (вид обучения): 4 года очное бакалавриат, 4.8 лет заочное бакалавриат.

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

Дисциплина реализуется в 3, 4 семестрах.

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: 4 года очное бакалавриат

Общая трудоемкость данной дисциплины 6 зачетных единиц (216 часов), в том числе контактная работа обучающегося с преподавателем (КРОП) с учетом ИЗ и КСР 99 часов.

Виды учебной работы Всего часов КРОП, часов Число часов в семестре
3 4
Аудиторные занятия всего и в т.ч. 96 96 48 48
Лекции (Лек) 32 32 16 16
Лабораторные работы (Лаб) 32 32 16 16
Практические, семинары (Пр) 32 32 16 16
Индивидуальные занятия (ИЗ),
контроль самостоятельной работы (КСР)
3 3 2 1
Самостоятельная работа (СРС), всего и в т.ч. 72   49 23
Контрольная работа (К)        
Реферат (Р)        
Расчетно-графическая работа (РГР)        
Курсовая работа (КР)        
Курсовой проект (КП)        
Самоподготовка 72   49 23
Контроль, всего и в т.ч. 45   9 36
Экзамен (Экз) 36     36
Зачет (За) 9   9  
Общая трудоемкость, часы 216 99 108 108
Зачетные единицы (ЗЕТ) 6   3 3

Вид обучения: 4.8 лет заочное бакалавриат

Общая трудоемкость данной дисциплины 6 зачетных единиц (216 часов), в том числе контактная работа обучающегося с преподавателем (КРОП) с учетом ИЗ и КСР 13 часов.

Виды учебной работы Всего часов КРОП, часов Число часов в заезде
4 5 6
Аудиторные занятия всего и в т.ч. 6 6 2 2 2
Лекции (Лек) 2 2 2    
Лабораторные работы (Лаб) 2 2   2  
Практические, семинары (Пр) 2 2     2
Индивидуальные занятия (ИЗ),
контроль самостоятельной работы (КСР)
7 7   3 4
Самостоятельная работа (СРС), всего и в т.ч. 190   34 63 93
Контрольная работа (К) 6       6
Реферат (Р)          
Расчетно-графическая работа (РГР)          
Курсовая работа (КР)          
Курсовой проект (КП)          
Самоподготовка 184   34 63 87
Контроль, всего и в т.ч. 13     4 9
Экзамен (Экз) 9       9
Зачет (За) 4     4  
Общая трудоемкость, часы 216 13 36 72 108
Зачетные единицы (ЗЕТ) 6        

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 Исходные теоретико-вероятностные понятия. ОПК-2, ОПК-3
2 Инструментальные средства обработки экономических данных. ОПК-2, ОПК-3
3 Основные аспекты эконометрики. ОПК-2, ОПК-3
4 Парная линейная регрессия и корреляция. ОПК-2, ОПК-3
5 Нелинейные модели регрессии. ОПК-2, ОПК-3
6 Модели множественной регрессии. ОПК-2, ОПК-3
7 Моделирование одномерного временного ряда ОПК-2, ОПК-3
8 Системы одновременных уравнений. ОПК-2, ОПК-3

Отведенное количество часов по видам учебных занятий и работы

Вид обучения: 4 года очное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Трудоемкость в часах по видам занятий
Лекции Практические занятия, семинары Лабораторные работы Самоподготовка
1 4 6 4 10
2 4 6 6 20
3 4     8
4 4 4 6 11
5 2 2 2 8
6 6 6 8 8
7 4 6 4 3
8 4 2 2 4
Итого 32 32 32 72
В т.ч. по интерактивным формам 8      

Вид обучения: 4.8 лет заочное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Трудоемкость в часах по видам занятий
Лекции Практические занятия, семинары Лабораторные работы Самоподготовка
1     2 184
2    
3 2  
4    
5    
6    
7   2
8    
Итого 2 2 2 184
В т.ч. по интерактивным формам        

Лекционные занятия

Вид обучения: 4 года очное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лекционных занятий Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
1 Случайные события: 1) Классификация случайных событий. 2) Действия над событиями. 3) Классическое и статистическое определение вероятности. 4) Свойства вероятностей. 5) Условные вероятности. 6) Вероятность произведения событий, независимость событий. 7) Вероятность суммы событий. 2
Случайные величины: 1) Основные определения. 2) Числовые характеристики. 3) Функция распределения. 4) Плотность распределения вероятности. 5) Законы распределения непрерывных случайных величин. Нормальный закон распределения. 2
2 Элементы математической статистики, используемые в эконометрике: 1) Генеральная и выборочная совокупности. 2) Статистическое распределение выборки. 3) Эмпирическая функция распределения. 4) Полигон и гистограмма. 5) Статистические оценки параметров распределения. 2
Проверка статистических гипотез: 1) Виды статистических гипотез. 2) Общая схема проверки статистических гипотез. 3) Типы статистических критериев проверки гипотез. 2
3 Цели, предмет и задачи эконометрики: 1) Понятие эконометрики как науки. 2) Связь эконометрики с экономическими дисциплинами. 3) Эконометрические методы анализа. 4) Основные задачи эконометрики. 2
Процесс эконометрического моделирования: 1) Инструментарий эконометрики. 2) Основные этапы моделирования. 2
4 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
Семестр № 4
5 Нелинейные зависимости в эконометрике: 1) Виды нелинейных моделей регрессии. 2) Обзор нелинейных регрессионных моделей. 3) Обоснование выбора вида нелинейного уравнения регрессии. 2
6 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
7 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) Построение коррелограммы. 4) Критерий Дарбина-Уотсона. 2
Прогнозирование экономических процессов, представленных одномерными временными рядами: 1) Построение эконометрических моделей временных рядов. 2) Прогнозирование по моделям временных рядов. 2
8 Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике: 1) Классификация систем уравнений. 2) Идентификация систем линейных уравнений. 2
Основные направления использования систем эконометрических уравнений: 1) Практика применения систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. 2) Примеры решения типовых заданий. 2

Вид обучения: 4.8 лет заочное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лекционных занятий Трудоемкость аудиторной работы, часы
Заезд № 4
3 Цели, предмет и задачи эконометрики: 1) Понятие эконометрики как науки. 2) Связь эконометрики с экономическими дисциплинами. 3) Эконометрические методы анализа. 4) Основные задачи эконометрики. 2

Лабораторный практикум

Вид обучения: 4 года очное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лабораторных работ Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
1 Моделирование вероятностей случайных событий. 2
Законы распределения непрерывных случайных величин. 2
2 Элементы математической статистики, применяемые в эконометрике. 2
Проверка статистических гипотез о законах распределения генеральной совокупности. 2
Проверка статистических гипотез о параметрах известных распределений. 2
4 Метод наименьших квадратов. 2
Построение модели парной линейной регрессии. 2
Анализ модели парной линейной регрессии. 2
Семестр № 4
5 Нелинейные регрессионные модели. 2
6 Построение модели множественной линейной регрессии. 2
Анализ качества модели множественной регрессии. 2
Анализ мультиколлинеарности и авторегрессии в модели множественной регрессии. 2
Обобщённая линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками. 2
7 Анализ временных рядов. 2
Моделирование одномерных временных рядов. 2
8 Системы одновременных уравнений. 2

Вид обучения: 4.8 лет заочное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лабораторных работ Трудоемкость аудиторной работы, часы
Курс № 2
1 Моделирование вероятностей случайных событий. 2
Законы распределения непрерывных случайных величин.
2 Элементы математической статистики, применяемые в эконометрике.
Проверка статистических гипотез о законах распределения генеральной совокупности.
Проверка статистических гипотез о параметрах известных распределений.
4 Метод наименьших квадратов.
Построение модели парной линейной регрессии.
Анализ модели парной линейной регрессии.
5 Нелинейные регрессионные модели.
6 Построение модели множественной линейной регрессии.
Анализ качества модели множественной регрессии.
Анализ мультиколлинеарности и авторегрессии в модели множественной регрессии.
Обобщённая линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками.
7 Анализ временных рядов.
Моделирование одномерных временных рядов.
8 Системы одновременных уравнений.

Практические занятия (семинары)

Вид обучения: 4 года очное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование (тематика) практических работ, семинаров Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
1 Классическое определение вероятности. 2
Основные теоремы теории вероятностей. 2
Нормальный закон распределения вероятностей. 2
2 Статистические оценки параметров распределения. 2
Проверка статистических гипотез о законах распределения генеральной совокупности. 2
Проверка статистических гипотез о параметрах известных распределений. 2
4 Применение МНК для оценки параметров парной линейной регрессии. 2
Анализ модели парной линейной регрессии и интерпретация полученных результатов. 2
Семестр № 4
5 Методы линеаризации для наиболее практически важных нелинейных зависимостей. 2
6 Построение классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР). 2
Регрессионный анализ многофакторных эконометрических моделей. 2
Показатели качества множественной регрессии. 2
7 Аналитическое выравнивание временных рядов. 2
Построение аддитивной модели временного ряда. 2
Построение мультипликативной модели временного ряда. 2
8 Изучение структурных форм моделей. 2

Вид обучения: 4.8 лет заочное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование (тематика) практических работ, семинаров Трудоемкость аудиторной работы, часы
Курс № 2
7 Построение аддитивной модели временного ряда. 2

Самостоятельное изучение учебного материала (самоподготовка)

Вид обучения: 4 года очное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование тем, вопросов, вынесенных для самостоятельного изучения Трудоемкость внеаудиторной работы, часы
Семестр № 3
1 Сочетания, размещения, перестановки (с повторением, без повторения). Законы распределения непрерывных случайных величин. 10
2 Виды статистических гипотез. Общая схема проверки статистических гипотез. Типы статистических критериев проверки гипотез. 20
3 Эконометрические методы анализа. 8
4 Условия Гаусса-Маркова. Свойства МНК-оценок. Дисперсионный анализ. 11
Семестр № 4
5 Обзор нелинейных регрессионных моделей и их последующего использования при решении профессиональных задач. 8
6 Регрессионный анализ для модели с фиктивными переменными. Методы выявления и устранения мультиколлинеарности в модели множественной регрессии. Обобщённый метод наименьших квадратов. 8
7 Прогнозирование по моделям временных рядов. 3
8 Основные направления использования систем эконометрических уравнений. 4

Вид обучения: 4.8 лет заочное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование тем, вопросов, вынесенных для самостоятельного изучения Трудоемкость внеаудиторной работы, часы
Курс № 2
1 Сочетания, размещения, перестановки (с повторением, без повторения). Законы распределения непрерывных случайных величин. 184
Случайные события: 1) Классификация случайных событий. 2) Действия над событиями. 3) Классическое и статистическое определение вероятности. 4) Свойства вероятностей. 5) Условные вероятности. 6) Вероятность произведения событий, независимость событий. 7) Вероятность суммы событий.
Случайные величины: 1) Основные определения. 2) Числовые характеристики. 3) Функция распределения. 4) Плотность распределения вероятности. 5) Законы распределения непрерывных случайных величин. Нормальный закон распределения.
Классическое определение вероятности.
Основные теоремы теории вероятностей.
Нормальный закон распределения вероятностей.
2 Виды статистических гипотез. Общая схема проверки статистических гипотез. Типы статистических критериев проверки гипотез.
Элементы математической статистики, используемые в эконометрике: 1) Генеральная и выборочная совокупности. 2) Статистическое распределение выборки. 3) Эмпирическая функция распределения. 4) Полигон и гистограмма. 5) Статистические оценки параметров распределения.
Проверка статистических гипотез: 1) Виды статистических гипотез. 2) Общая схема проверки статистических гипотез. 3) Типы статистических критериев проверки гипотез.
Статистические оценки параметров распределения.
Проверка статистических гипотез о законах распределения генеральной совокупности.
Проверка статистических гипотез о параметрах известных распределений.
3 Эконометрические методы анализа.
Процесс эконометрического моделирования: 1) Инструментарий эконометрики. 2) Основные этапы моделирования.
4 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.
Анализ модели парной линейной регрессии и интерпретация полученных результатов.
5 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.
6 Регрессионный анализ для модели с фиктивными переменными. Методы выявления и устранения мультиколлинеарности в модели множественной регрессии. Обобщённый метод наименьших квадратов.
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.
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.
Построение классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР).
Регрессионный анализ многофакторных эконометрических моделей.
Показатели качества множественной регрессии.
7 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) Построение коррелограммы. 4) Критерий Дарбина-Уотсона.
Прогнозирование экономических процессов, представленных одномерными временными рядами: 1) Построение эконометрических моделей временных рядов. 2) Прогнозирование по моделям временных рядов.
Аналитическое выравнивание временных рядов.
Построение мультипликативной модели временного ряда.
8 Основные направления использования систем эконометрических уравнений.
Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике: 1) Классификация систем уравнений. 2) Идентификация систем линейных уравнений.
Основные направления использования систем эконометрических уравнений: 1) Практика применения систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. 2) Примеры решения типовых заданий.
Изучение структурных форм моделей.

Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине

№ п/п Библиографическое описание Ресурс
1 Подкорытова, О. А. Анализ временных рядов : учебное пособие для вузов / О. А. Подкорытова, М. В. Соколов. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 267 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-02556-9. — Текст : электронный ЭБС Юрайт
2 Галочкин, В. Т.  Эконометрика : учебник и практикум для вузов / В. Т. Галочкин. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 288 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10751-7. — Текст : электронный ЭБС Юрайт
3 Мардас, А. Н. Эконометрика : учебник и практикум для вузов / А. Н. Мардас. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 180 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-8164-3. — Текст : электронный ЭБС Юрайт

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)
3 4
ОПК-2 + +
ОПК-3 + +

Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования

Компе-
тенция
Этап
формирования
ОП (семестр)
Показатель оценивания Критерий оценивания
ОПК-2 3 Дуальная оценка на зачете - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.
4 Балльная оценка на экзамене - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.
ОПК-3 3 Дуальная оценка на зачете - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.
4 Балльная оценка на экзамене - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
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

парная регрессия и корреляция;

множественная регрессия и корреляция;

прогнозирование экономических процессов;

прикладной статистический анализ.

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


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

Зачет. Семестр № 3

Вопросы для оценки результата освоения "Знать":

1) Определения случайного, достоверного, невозможного событий. Примеры.
2) Относительная частота события. Статистическое определение вероятности.
3) Определения суммы и произведения двух событий.
4) Аксиомы вероятностей.
5) Определения противоположного события, полной группы событий. Примеры.
6) Классическое определение вероятности.
7) Условная вероятность.
8) Вероятность произведения событий. Независимость событий.
9) Вероятность суммы событий.
10) Теорема о полной вероятности.
11) Формулы Байеса.
12) Последовательность независимых испытаний, схема Бернулли.
13) Понятие случайной величины. Закон распределения случайной величины.
14) Определение дискретной случайной величины. Примеры.
15) Функция распределения дискретной случайной величины и её свойства.
16) Определение непрерывной случайной величины. Примеры.
17) Плотность распределения вероятностей, ее свойства.
18) Математическое ожидание случайной величины, его свойства.
19) Дисперсия случайной величины, её свойства.
20) Среднее квадратическое отклонение, понятие стандартной случайной величины.
21) Равномерный закон распределения.
22) Показательный закон распределения.
23) Нормальный закон распределения.
24) Генеральная и выборочная совокупности.
25) Статистическое распределение выборки.
26) Числовые характеристики статистического распределения.
27) Понятие статистической гипотезы и статистического критерия.

Вопросы для оценки результата освоения "Уметь":

1) Рассчитать статистическую вероятность события.
2) Рассчитать вероятность случайного события, используя классическое определение вероятности и формулы комбинаторики.
3) Определить вероятность произведения двух событий.
4) Определить вероятность суммы событий.
5) Рассчитать полную вероятность наступления события.
6) Переоценить априорные вероятности гипотез.
7) Определить вероятность того, что в n независимых испытаниях искомое событие наступит m раз.
8) Найти закон распределения дискретной случайной величины.
9) Рассчитать числовые характеристики дискретной случайной величины.
10) Рассчитать числовые характеристики непрерывной случайной величины.
11) Найти функцию распределения случайной величины.
12) Найти плотность распределения случайной величины.
13) Найти длину частичного интервала и построить интервальный статистический ряд.
14) Записать статистическое распределение выборки.
15) Построить гистограмму частот и частостей.
16) Построить полигон частот.
17) Оценить параметры парной линейной регрессии.
18) Провести анализ построенной эконометрической модели.
19) Находить числовые характеристики статистического распределения.
20) Записать нормальный закон распределения.
21) Интерпретировать результаты построенной эконометрической модели.
22) Находить математическое ожидание и дисперсию дискретной случайной величины.
23) Находить математическое ожидание и дисперсию непрерывной случайной величины.
24) Применять теорему о полной вероятности события.
25) Составлять полную группу событий и находить вероятность противоположного события.

Вопросы для оценки результата освоения "Иметь навыки":

1) Классического и статистического определения вероятности.
2) Применения теоремы умножения вероятностей независимых событий.
3) Нахождения условной вероятности событий.
4) Составления полной группы событий и нахождения вероятности противоположного события.
5) Применения теоремы о полной вероятности события.
6) Построения статистическое распределения выборки и нахождения эмпирическая функция распределения.
7) Нахождения числовых характеристик дискретных случайных величин.
8) Нахождения числовых характеристик непрерывных случайных величин.
9) Статистической оценки параметров распределения.
10) Построения эконометрической модели.
11) Оценки параметров парной линейной регрессии методом наименьших квадратов.
12) Анализа построенной эконометрической модели.
13) Экономической интерпретации результатов построенной эконометрической модели.
14) Применения теоремы сложения вероятностей независимых событий.
15) Применения формул Байеса.
16) Проводить анализ уравнения парной линейной регрессии.
17)

Экзамен. Семестр № 4

Вопросы для оценки результата освоения "Знать":

1) Обзор нелинейных регрессионных моделей и их последующего использования при решении профессиональных задач.
2) Виды нелинейных моделей регрессии.
3) Методы линеаризации для наиболее практически важных нелинейных зависимостей.
4) Обоснование выбора вида нелинейного уравнения регрессии.
5) Спецификация модели множественной регрессии. Последствия неправильной спецификации.
6) Регрессионный анализ для модели с фиктивными переменными.
7) Фиктивные переменные в экономических моделях: функции заработка, производственные функции.
8) Оценивание с помощью МНК и свойства оценок коэффициентов модели ЛР с двумя объясняющими переменными.
9) Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии.
10) Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

Вопросы для оценки результата освоения "Уметь":

1) Рассчитать парные и частные коэффициенты корреляции.
2) Определять мультиколлинеарность, обнаруживать её последствия, применять меры по устранению.
3) Оценить целесообразность включения факторов в модель с помощью частного F-критерия Фишера.
4) Рассчитать показатели качества множественной регрессии.
5) Проверять статистическую значимость в модели множественной линейной регрессии.
6) применять обобщённый метод наименьших квадратов.
7) Обнаруживать гетероскедастичность и устранять её из модели.
8) Определять ЛММР с гетероскедастичными остатками.
9) Определять ЛММР с автокорреляцией остатков.
10) Строить модели временных рядов.
11) Обосновывать выбор компонентов временного ряда с помощью автокорреляционной функции.
12) Применять регрессионные методы выделения трендовой составляющей.
13) Выявлять сезонные и циклические колебания.
14) Проверять статистические гипотезы о свойствах временного ряда.
15) Строить аддитивную модель временного ряда.
16) Строить мультипликативную модели временного ряда.
17) Прогнозировать по моделям временных рядов.
18) Применять временные ряды в экономике (примеры).
19) Применять метод скользящей средней.

Вопросы для оценки результата освоения "Иметь навыки":

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

2) Проверки предпосылок теоремы Гаусса-Маркова.

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

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

5) Формирования стандартизированного уравнения регрессии.

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

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

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

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

10) Линеаризации нелинейных эконометрических моделей.

11) Формирования точечного и интервального прогноза с заданной надёжностью.

12) Диагностирования гетероскедастичности остатков с помощью критерия Голдфелда-Квандта.

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

14) Проверки статистической значимости параметров парной линейной регрессии.

15) Проверки статистической значимости парного уравнения регрессии в целом.

16) Построения аддитивной модели одномерного временного ряда.

17) Построения мультипликативной модели одномерного временного ряда.


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, 2021. - 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 ОПК-2 3 1, 2, 3, 4 Дуальная оценка на зачете - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
1, 2, 4 Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
1, 2, 4 Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.
4 5, 6, 7, 8 Балльная оценка на экзамене - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
5, 6, 7, 8 Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
5, 6, 7, 8 Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.
Знает, Умеет, Имеет навыки ОПК-3 3 1, 2, 3, 4 Дуальная оценка на зачете - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
1, 2, 4 Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
1, 2, 4 Выполненная лабораторная работа - правильность выполнения заданий.
4 5, 6, 7, 8 Балльная оценка на экзамене - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
5, 6, 7, 8 Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
5, 6, 7, 8 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).
Зачет (письменно-устный).
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 Демидова, О. А.  Эконометрика : учебник и практикум для вузов / О. А. Демидова, Д. И. Малахов. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 334 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00625-4. — Текст : электронный ЭБС Юрайт
2 Костюнин, В. И.  Эконометрика : учебник и практикум для вузов / В. И. Костюнин. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 285 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-02660-3. — Текст : электронный ЭБС Юрайт

Дополнительная литература

№ п/п Библиографическое описание Ресурс
1 Задорожная, Н.С. Эконометрика: учеб. пособие / Н. С. Задорожная, Т. В. Клодина; ФГБОУ ВО РГУПС. - Ростов н/Д: [б. и.], 2016. - 88 с.: ил., прил., табл. - Библиогр. : 9 назв..- Текст : электронный ЭБС РГУПС
2 Балдин, К. В. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник / К. В. Балдин, В. Н. Башлыков, А. В. Рукосуев. — 2-е изд. — Москва : Дашков и К, 2018. — 472 c. — ISBN 978-5-394-02108-4. — Текст : электронный ЭБС IPRBooks
3 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

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, 2021. ЭИОС РГУПС
2 Морозова, А.В. Эконометрика для экономистов: учеб.-метод. пособие для практических, лабораторных и самостоятельных работ / А. В. Морозова; ФГБОУ ВО РГУПС. - Ростов н/Д: [б. и.], 2017. - 277 с. - Библиогр.- Текст : электронный ЭБС РГУПС
3 Задорожная, Н.С. Лабораторный практикум по эконометрике с применением MS EXCEL: учеб. пособие / Н. С. Задорожная, А. В. Морозова; ФГБОУ ВО РГУПС. - Ростов н/Д: [б. и.], 2017. - 84 с. - Библиогр.- Текст : электронный ЭБС РГУПС
4 Зеленина, А.А. Элементы теории вероятностей и математической статистики: учеб.-метод. пособие. Ч. 1 / А. А. Зеленина, Е. О. Лагунова, И. С. Стасюк; ФГБОУ ВО РГУПС. - Ростов н/Д: [б. и.], 2015. - 31 с.: ил. - Библиогр.: 8 назв..- Текст : электронный ЭБС РГУПС
5 Зеленина, А.А. Элементы теории вероятностей и математической статистики: учеб.-метод. пособие. Ч. 2 / А. А. Зеленина, Е. О. Лагунова, И. С. Стасюк; ФГБОУ ВО РГУПС. - Ростов н/Д: [б. и.], 2015. - 40 с.: табл. - Библиогр. : 8 назв..- Текст : электронный ЭБС РГУПС

Программное обеспечение

№ п/п Наименование Произ-
во
1 Microsoft Windows. Операционная система. И
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: 60541.