Файл: Факультет инжиниринга и информационных технологии кафедра информационных технологии.doc

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.12.2023

Просмотров: 118

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Ф.УМУ-8.1/8.3-2020-23-02АО «Алматинский технологический университет»ФАКУЛЬТЕТ ИНЖИНИРИНГА И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИИКАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИИ


«УТВЕРЖДЕН»

Решением НМК факультета от«12» 01 2023г.

(протокол №4)

Председатель НМК, декан

____________­­­­­­­ Усупов С.С.






СИЛЛАБУСпо дисциплинеKVEko 1203– «Эконометрика»для обучающихся образовательной программы/специальности 6B04106 - «Финансы», 6B04105 - «Учет и аудит»Форма обучения: очная

Курс
1

Семестр
2

Количество академических кредитов

5

Трудоемкость в академических часах
150

в том числе:



лекционных занятий
30

практических занятий
15

лабораторных занятий



СРОП
15

СРО
90

Формат обучения (традиционный, смешанный, онлайн)
Традиционный

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

Форма проведения итогового контроля (письменный, устный, комбинированный, творческий, компьютерное тестирование)
письменный
Алматы, 2022г.1. Информация о преподавателе учебной дисциплины

Фамилия, имя, отчество

Букенов Гани Сайлаубекович

Должность
лектор

Ученая (академическая) степень, степень




Ученое звание

ассоциированный профессор

Электронный адрес
Gani1212@bk.ru

Местоположение кафедры (корпус, кабинет)
Фурката 348/5

Телефон кафедры
3967133, внутренний 128
2 Характеристика учебной дисциплины2.1 Цель изучения дисциплины: использование и реализация методов эконометрического моделирования в практике экономического анализа макро- и микроэкономических процессов.2.2 Задачи изучения дисциплины: Основной задачей изучения дисциплины является овладение студентами навыками разработки эконометрических моделей на основе теоретических предпосылок, освоение методов эконометрического анализа экономических процессов и явлений, обучение техникой расчетов, применение полученных знаний на практике.2.3 Результаты обучения по дисциплине:

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

  • идентифицировать методику проведения эконометрического исследования;

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

  • анализировать конкретные ситуации;

  • проводить исследований;

  • проводить анализ эконометрических исследований;

  • принимать решения;

  • владеть навыками самостоятельной оценки проблем современной экономики;

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

  • проведение серии вычислительных экспериментов на компьютере;

  • интерпретация результатов;

  • сопоставление результатов моделирования с поведением исследуемого объекта;

  • практическое освоение приемов формализации и анализа данных.
3 Пререквизиты Математика для экономистов, Теория вероятность и статистика. 4 ПостреквизитыЗнания, умения и навыки, полученные при изучении дисциплины необходимы для освоения следующих дисциплин: Выпускная квалификационная работа5 Структура и содержание модулей и модульных единиц5.1 Трудоемкость модулей и модульных единиц дисциплины


Неделя академического периода
Наименование модулей и

модульных единиц дисциплины
Всего часов
Аудиторная работа по видам занятий
Внеаудитор

ная работа (СРО)

Л
ПЗ



СРОП

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



8
48

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



1
6

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

10
2
1



1
6

3
Модульная единица 1.3. Проверка статистических гипотез
10
2
1



1
6

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



1
6

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



1
6

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



1
6

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



1
6

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



1
6

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

70
14
7



7
42

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



1
6

10
Модульная единица 2.5. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.

10
2
1



1
6

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



1
6

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



1
6

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



1
6

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



1
6

15
Модульная единица 2.10. Динамический ряд
10
2
2



1
6



ИТОГО:

150
30
15



15
90
5.2 Содержание модулей дисциплиныМодуль 1. Теория вероятность и математическая статистика.Модульная единица 1.1. Сведения из теории вероятностей и математической статистики. Случайные величины.Модульная единица 1.2. Математическое ожидание. Дисперсия дискретной случайной величины.Модульная единица 1.3. Проверка статистических гипотез.Модульная единица 1.4. Способы оценивания и оценки.Модульная единица 1.5. Средняя величина и вариационные показатели.Модульная единица 1.6. Парная линейная регрессия и корреляция.Модульная единица 1.7. Нелинейные эконометрические модели.Модульная единица 1.8. Нелинейные параболические, гиперболические уравнения.Модуль 2. Регрессионные модели и корреляционный анализ Модульная единица 2.1. Модель множественной линейной регрессии.Модульная единица 2.2. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменныеМодульная единица 2.3. Статистическая значимость коэффициентов линейной регрессии.Модульная единица 2.4. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии Модульная единица 2.5. Гетероскедастичность и гомоскедастичность регрессииМодульная единица 2.6. Системы эконометрических уравнений.Модульная единица 2.7. Динамический ряд5.3 Содержание занятий и контрольных мероприятий

№ недели
№ модуля и модульной единицы дисциплины
№ и название лекционных/лабораторных/ практических/ семинарских/студийных занятий с указанием форм проведения занятия
обучение
Вид контрольного мероприятия
Рейтинг (баллы)

традиционное
С использованием ДОТ

Учебное занятие в режиме

очное
очное
очное
online
Off line




Модуль 1. Теория вероятность и математическая статистика

1
Модульная единица 1.1.

Лекция № 1 Сведения из теории вероятностей и математической статистики. Случайные величины.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа №1 Классическое определение вероятности



1









Выполнение

задании
5

2

3
3
Модульная единица 1.2.

Лекция № 2.

Математическое ожидание. Дисперсия дискретной случайной величины.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 2.

Формула Бернулли. Приближенная формула Пуассона



1









Выполнение

задании
5

Модульная единица 1.3.

Лекция № 3. Проверка статистических гипотез
2












Посещение/активность
2

Практическая работа №3.

Случайная величина. Закон распределения. Функция распределения. Операции над случайными величинами



1









Выполнение

задании
5

4
Модульная единица 1.4.

Лекция № 4.

Способы оценивания и оценки.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа 4.

Случайная величина и ее функция распределения. Дискретные и непрерывные случайные величины и их числовые характеристики.



1









Выполнение

задании
5

5
Модульная единица 1.5.

Лекция № 5.

Средняя величина и вариационные показатели..

2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 5.

Средние величины. Вариационные показатели



1









Выполнение

задании
6

6
Модульная единица 2.1.

Лекция № 6.

Парная линейная регрессия и корреляция
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 6.

Задачи линейной парной регрессии



1









Выполнение

задании
6

7
Модульная единица 2.2.

Лекция 7.

Нелинейные эконометрические модели.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 7.

Нелинейные уравнения регрессии



1









Выполнение

задании

6

8
Модульная единица 2.3.

Лекция 8.

Нелинейные параболические, гиперболические уравнения.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 8.

Нелинейные уравнения регрессии



1









Выполнение

задании
6




Модуль 2. Регрессионные модели и корреляционный анализ

9
Модульная единица 2.4.

Лекция № 9.

Модель множественной линейной регрессии.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 9.

Множественная регрессия



1









Выполнение

задании
6

10
Модульная единица 2.5.

Лекция № 10.

Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные

2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 10. Определение мультиколлинеарности



1









Выполнение

задании
6

11
Модульная единица 2.6.

Лекция № 11.

Статистическая значимость коэффициентов линейной регрессии.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 11.

Определение значимость коэффициентов линейной регрессии.



1









Выполнение

задании
6

12
Модульная единица 2.7.

Лекция № 12.

Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 12.

Оценить существенности факторов и показатели качества регрессии



1









Выполнение

задании
7

13
Модульная единица 2.8.

Лекция № 13.

Гетероскедастичность и гомоскедастичность регрессии.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 13.

Определение Гетероскедастичность и гомоскедастичность регрессии



1









Выполнение

задании
7

14
Модульная единица 2.9.

Лекция 14.

Системы эконометрических уравнений.
2












Посещение/активность
2

Практическая работа № 14.

Эконометрические уравнения



1









Выполнение

задании
7

15
Модульная единица 2.10.

Лекция № 15.

Динамический ряд
2












Посещение/активность
2

Практическая работа 15.

Динамический ряд



1









Выполнение

задании
7




ВСЕГО:
30
15












140
6. Перечень основной и дополнительной учебной литературы, необходимой для освоения дисциплины6.1 Основная литература

  1. Шәріпова Б.Д., Жарқынбаев С.Ж., Қозыбақова А. Эконометрика [Текст] : оқу құралы. - Алматы : «Әрекет-Принт», 2020. – 135 б.

  2. Мұхамедиев Б.М.Эконометрика [Текст] : оқу құралы. - Алматы : Қазақ университеті, 2017. - 290 б. 

  3. Айдынов З.П.Эконометрика негіздері [текст] : оқу құралы . - Алматы : Бастау, 2014. - 264 б. 

  4. Рахметова Р.Ө.Эконометрика [текст] : Оқулық. - Алматы : Экономика, 2015. - 206 б.
5 Литвинова, И. А.Эконометрика:[ текст] учебное пособие /. Кемеровский государственный университет, 2016. – 112 с.6 Рыжков И.М. , Ларионов И.А. Эконометрика:[ текст] учебное пособие. – М. Мисис, 2018-15с.6.2 Дополнительная литература:1. Новиков А.И.Эконометрика. – М.: Издательство «Дашков и К», 2017. – 224 с.2. Уткин В.Б. Эконометрика. – М.: Издательство «Дашков и К», 2017. – 564 с. и К, 2019. - ISBN 978-5-394-03089-5.6.3 Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"1 Новиков А.И.   Эконометрика [Электронный ресурс] : учебное пособие / А. И. Новиков. - : Дашков и К, 2019. - ISBN 978-5-394-03089-5. URL http://iprbookshop.ru/85184.html2 Яковлев В.П.   Эконометрика [Электронный ресурс] : учебник / В. П. Яковлев. - : Дашков и К, 2019. - ISBN 978-5-394-02532-7.URL http://iprbookshop.ru/85674.html3 Литвинова, И. А.Эконометрика [Электронный ресурс] : учебное пособие / Литвинова И. А. - Кемерово : КемГУ, 2016. - 112 с. - Книга из коллекции КемГУ – Технологии пищевых производств. - ISBN 978-5-89289-942-0.7 Контроль и оценка результатов обучения по учебной дисциплинеПроцедура проведения оценочных мероприятий имеет следующий вид: 1) текущий контроль Посещаемость и успеваемость (текущий и рубежный контроль по модулям) обучающихся фиксируется в электронном журнале. В конце семестра выводится общая итоговая оценка – рейтинг, который является накопительным показателем работы обучающегося в течение всего семестра.Периоды Р1 – на 8 неделе, Р2 – на 15 неделе семестра.Посещение и работа на лекционных занятиях, работа на практических/лабораторных/студийных занятиях, выполнение и сдача работ, выполнение и сдача заданий СРО оценивается следующим образом:

Смотрите также файлы