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.О "Эконометрика"

по Учебному плану

бакалавриата по направлению подготовки

38.03.03 Управление персоналом

направленность (профиль) программы бакалавриата

Управление персоналом организации

Квалификация выпускника "Бакалавр", ФГОС ВО 3++

Ростов-на-Дону

2021 г.

 



 






Авторы-составители к.э.н. Морозова Анна Викторовна, д.т.н., доц. Мукутадзе Мурман Александрович, к.т.н., доц. Черкасова Татьяна Сергеевна, Стадник Людмила Николаевна, к.т.н. Абдулрахман Хайдар Нофалович, к.т.н., доц. Андреева Ольга Борисовна, к.ф-м.н., доц. Богачев Виктор Алексеевич, Вернигора Галина Дмитриевна, к.ф-м.н., доц. Задорожная Наталья Сергеевна, к.ф-м.н. Конеев Рустам Викторович, к.т.н., доц. Лагунова Елена Олеговна предлагают настоящую Рабочую программу дисциплины 1Б.О "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:
1БО_Эконометрика_Б_38.03.03_во_3_ВМ_п64929_и68808.doc


Наименование, цель и задача дисциплины

Дисциплина "Эконометрика".

Учебный план по Образовательной программе утвержден на заседании Ученого совета университета от 25.06.2021 № 13.

Целью дисциплины "Эконометрика" является подготовка в составе других 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 типом задач профессиональной деятельности, предусмотренным учебным планом и профильной направленностью "Управление персоналом организации".

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 "Организационно-управленческие и экономические решения";

развитие социально-воспитательного компонента учебного процесса.


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

Планируемые результаты обучения по дисциплине Установленные ОП компетенции и индикаторы их достижения
ОПК-2 - Способен осуществлять сбор, обработку и анализ данных для решения задач в сфере управления персоналом;

Знает: типовые эконометрические модели анализа процессов и явлений методы разработки наиболее распространенных эконометрических моделей основные этапы формирования эконометрической модели

Умеет: осуществлять определение параметров и характеристик эконометрической модели в соответствии с поставленной задачей

Имеет навыки: интерпретации полученных результатов выработки стратегии действий при работе с эконометрической моделью

Индикатор:
ОПК-2.1 - Осуществляет обработку и анализ данных для решения задач в сфере управления персоналом

Комментарии кафедры:

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


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

Дисциплина отнесена к Блоку 1Б Образовательной программы. Дисциплина входит в состав обязательной части (О).

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

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 очно-заоч. бакалавриат.

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

Дисциплина реализуется в 3 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: 4 года очное бакалавриат

Общая трудоемкость данной дисциплины 4 зачетные единицы (144 часа), в том числе контактная работа обучающегося с преподавателем (КРОП) 48 часов.

Виды учебной работы Всего часов КРОП, часов Число часов в семестре
3
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
       
Самостоятельная работа (СРС), всего и в т.ч. 60   60
Контрольная работа (К)      
Реферат (Р)      
Расчетно-графическая работа (РГР)      
Курсовая работа (КР)      
Курсовой проект (КП)      
Самоподготовка 60   60
Контроль, всего и в т.ч. 36   36
Экзамен (Экз) 36   36
Зачет (За)      
Общая трудоемкость, часы 144 48 144
Зачетные единицы (ЗЕТ) 4   4

Вид обучения: 4.8 лет очно-заоч. бакалавриат

Общая трудоемкость данной дисциплины 4 зачетные единицы (144 часа), в том числе контактная работа обучающегося с преподавателем (КРОП) 12 часов.

Виды учебной работы Всего часов КРОП, часов Число часов в семестре
3
Аудиторные занятия всего и в т.ч. 12 12 12
Лекции (Лек) 4 4 4
Лабораторные работы (Лаб) 4 4 4
Практические, семинары (Пр) 4 4 4
       
Самостоятельная работа (СРС), всего и в т.ч. 96   96
Контрольная работа (К)      
Реферат (Р)      
Расчетно-графическая работа (РГР)      
Курсовая работа (КР)      
Курсовой проект (КП)      
Самоподготовка 96   96
Контроль, всего и в т.ч. 36   36
Экзамен (Экз) 36   36
Зачет (За)      
Общая трудоемкость, часы 144 12 144
Зачетные единицы (ЗЕТ) 4   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. ОПК-2
2 Парная линейная регрессия и корреляция. ОПК-2
3 Нелинейные модели регрессии. ОПК-2
4 Модели множественной регрессии. ОПК-2
5 Моделирование одномерного временного ряда ОПК-2
6 Системы одновременных уравнений. ОПК-2

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 2     10
2 2 2 2 10
3 2 2 2 15
4 6 6 8 12
5 2 4 2 3
6 2 2 2 10
Итого 16 16 16 60

Вид обучения: 4.8 лет очно-заоч. бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Трудоемкость в часах по видам занятий
Лекции Практические занятия, семинары Лабораторные работы Самоподготовка
1 2   4 96
2 2  
3    
4   2
5   2
6    
Итого 4 4 4 96

Лекционные занятия

Вид обучения: 4 года очное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лекционных занятий Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
1 Цели, предмет и задачи эконометрики: 1) Понятие эконометрики как науки. 2) Связь эконометрики с экономическими дисциплинами. 3) Эконометрические методы анализа. 4) Основные задачи эконометрики. 5) Процесс эконометрического моделирования. 2
2 Построение и анализ модели парной линейной регрессии: 1) Постановка задачи регрессии: ошибки спецификации, допущения модели (условия Гаусса-Маркова). 2) МНК для оценки параметров парной линейной регрессии. 3) Выборочный коэффициент корреляции. 4) Дисперсионный анализ. 5) Прогноз по уравнению регрессии. 6) 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) Построение коррелограммы. 4) Критерий Дарбина-Уотсона. 2
6 Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике: 1) Классификация систем уравнений. 2) Идентификация систем линейных уравнений. 3) Основные направления использования систем эконометрических уравнений. 2

Вид обучения: 4.8 лет очно-заоч. бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лекционных занятий Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
1 Цели, предмет и задачи эконометрики: 1) Понятие эконометрики как науки. 2) Связь эконометрики с экономическими дисциплинами. 3) Эконометрические методы анализа. 4) Основные задачи эконометрики. 5) Процесс эконометрического моделирования. 2
2 Построение и анализ модели парной линейной регрессии: 1) Постановка задачи регрессии: ошибки спецификации, допущения модели (условия Гаусса-Маркова). 2) МНК для оценки параметров парной линейной регрессии. 3) Выборочный коэффициент корреляции. 4) Дисперсионный анализ. 5) Прогноз по уравнению регрессии. 6) Экономическая интерпретация результатов построенной эконометрической модели. 2

Лабораторный практикум

Вид обучения: 4 года очное бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лабораторных работ Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
2 Построение и анализ модели парной линейной регрессии. 2
3 Нелинейные регрессионные модели. 2
4 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
5 Моделирование одномерных временных рядов. 2
6 Системы одновременных уравнений. 2

Вид обучения: 4.8 лет очно-заоч. бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование лабораторных работ Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
2 Построение и анализ модели парной линейной регрессии. 4
3 Нелинейные регрессионные модели.
4 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.
5 Моделирование одномерных временных рядов.
6 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
2 Оценка и анализ параметров парной линейной регрессии. 2
3 Методы линеаризации для наиболее практически важных нелинейных зависимостей. 2
4 Построение классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР). 2
Регрессионный анализ многофакторных эконометрических моделей. 2
Показатели качества множественной регрессии. 2
5 Аналитическое выравнивание временных рядов. 2
Построение модели одномерного временного ряда. 2
6 Изучение структурных форм моделей. 2

Вид обучения: 4.8 лет очно-заоч. бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование (тематика) практических работ, семинаров Трудоемкость аудиторной работы, часы
Семестр № 3
4 Построение классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР). 2
5 Аналитическое выравнивание временных рядов. 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 Эконометрические методы анализа. 10
2 Условия Гаусса-Маркова. Свойства МНК-оценок. Дисперсионный анализ. 10
3 Обзор нелинейных регрессионных моделей и их последующего использования при решении профессиональных задач. 15
4 Регрессионный анализ для модели с фиктивными переменными. Методы выявления и устранения мультиколлинеарности в модели множественной регрессии. Обобщённый метод наименьших квадратов. 12
5 Прогнозирование по моделям временных рядов. 3
6 Основные направления использования систем эконометрических уравнений. 10

Вид обучения: 4.8 лет очно-заоч. бакалавриат

Номер раздела данной дисциплины Наименование тем, вопросов, вынесенных для самостоятельного изучения Трудоемкость внеаудиторной работы, часы
Семестр № 3
1 Эконометрические методы анализа. 96
2 Условия Гаусса-Маркова. Свойства МНК-оценок. Дисперсионный анализ.
Оценка и анализ 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 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.
Регрессионный анализ многофакторных эконометрических моделей.
Показатели качества множественной регрессии.
5 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.
Построение модели одномерного временного ряда.
6 Основные направления использования систем эконометрических уравнений.
Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике: 1) Классификация систем уравнений. 2) Идентификация систем линейных уравнений. 3) Основные направления использования систем эконометрических уравнений.
Изучение структурных форм моделей.

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
ОПК-2 +

Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования

Компе-
тенция
Этап
формирования
ОП (семестр)
Показатель оценивания Критерий оценивания
ОПК-2 3 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

парная регрессия и корреляция;

множественная регрессия и корреляция;

прогнозирование экономических процессов;

прикладной статистический анализ.


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

Экзамен. Семестр № 3

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 коэффициентов модели ЛР с двумя объясняющими переменными.
9) Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии.
10) Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе.
11) Парные и частные коэффициенты корреляции в двухфакторной модели множественной регрессии.
12) Оценка значимости двухфакторной КЛММР. Частные коэффициенты Фишера.
13) Проблема гетероскедастичности в КЛММР.
14) Понятие модели временного ряда.
15) Алгоритм построения аддитивной модели временного ряда.
16) Алгоритм построения мультипликативной модели временного ряда.
17) Аналитическое выравнивание временного ряда.
18) Выбор вида уравнения тренда в моделях временных рядов.
19) Метод скользящей средней.
20) Построение коррелограммы.
21) Проверку статистических гипотез о свойствах временного ряда.
22) Прогнозирование по временным рядам.
23) Понятие и классификация систем одновременных уравнений.
24) Идентификация систем одновременных уравнений.
25) Этапы построения эконометрических моделей.
26) Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров уравнения парной линейной регрессии.
27) Методы анализа модели парной линейной регрессии.
28) Прогнозирование по модели парной линейной регрессии.
29) Основные направления использования систем эконометрических уравнений.

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 модель временного ряда.
17) Прогнозировать по моделям временных рядов.
18) Применять временные ряды в экономике (примеры).
19) Применять метод скользящей средней.
20) Применить МНК для оценки параметров парной линейной регрессии.
21) Рассчитать выборочный коэффициент корреляции.
22) Провести дисперсионный анализ.
23) Прогнозировать по уравнению парной линейной регрессии.
24) Провести идентификацию системы одновременных уравнений.
25) Построить модель линейной множественной регрессии в стандартизованном масштабе.
26) Построить коррелограмму.
27) Сравнить парные и частные коэффициенты корреляции, рассчитанные по модели множественной линейной регрессии.
28) Проводить линеаризацию наиболее практически важных нелинейных зависимостей.
29) Проверять условия Гаусса-Маркова.

Вопросы для оценки результата освоения "Иметь навыки":

1) Использования средств пакета EXCEL для построения 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) Проведения дисперсионного анализа в модели парной линейной регрессии.

7) Проведения дисперсионного анализа в модели множественной линейной регрессии.

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.

18) Использования средств пакета EXCEL для анализа модели множественной регрессии.

19) Проверки статистической значимости параметров множественной линейной регрессии.

20) Проверки статистической значимости множественного уравнения регрессии в целом.

21) Идентификация систем линейных уравнений.

22) Использования систем эконометрических уравнений.

23) Изучения структурных форм моделей.

24) Анализа матрицы парных линейных коэффициентов корреляции в КЛММР.

25) Сравнения парных и частных коэффициентов корреляции, рассчитанных по модели множественной линейной регрессии.

26) Обоснования выбора вида нелинейного уравнения регрессии.

27) Оценки и анализа параметров парной линейной регрессии.

28) Применения МНК для оценивания коэффициентов регрессии КЛММР.

29) Выявления и устранения мультиколлинеарности в КЛММР.


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, 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, 5, 6 Балльная оценка на экзамене - полнота усвоения материала,
- качество изложения материала,
- правильность выполнения заданий,
- аргументированность решений.
1, 2, 3, 4, 5, 6 Процент верных на тестировании - правильность выполнения заданий.
2, 3, 4, 5, 6 Выполненное практическое задание - правильность выполнения заданий.
2, 3, 4, 5, 6 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

Перечень учебной литературы для освоения дисциплины

№ 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
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
4 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, 2021. — 267 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-02556-9. — Текст : электронный ЭБС Юрайт
5 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

Перечень учебно-методического обеспечения

№ п/п Библиографическое описание Ресурс
1 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
2 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

Электронные образовательные ресурсы в сети "Интернет"

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

Лицензионное и свободно распространяемое 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: 68808.