3.1Рекомендуемые фонды оценочных средств для аттестации обучающихся на соответствие их персональных достижений текущего контроля и промежуточной аттестации*
* разрабатывается в зависимости от нагрузки, закрепленной в учебном плане; могут быть другие фонды оценочных средств
3.4 етализация знаниевой компоненты компетенции в рамках текущего и промежуточного контроля по дисциплине
Наименование раздела
| Темы
| Расшифровка тем
| ФОС
| ТЗ (кол-во)
|
1. Модели парной и множествен-ной линейной регрессии
| 1.1. спецификация модели
| определения " эконометрическая модель" и " спецификация модели", виды эконометрических моделей по типам зависимости и включенных в нее количества факторов, минимальный объем выборки, необходимый для построения эконометрической модели, основные проблемы, возникающие в процессе эконометрического моделирования, возможные ошибки спецификации
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-2
С-1
|
1.2. отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
| требования к факторам, включаемым в модель множественной регрессии, что отображает матрица парных коэффициентов линейной корреляции, определение понятий " коллинеарные" и " мультиколлинеарные" факторы, методы отбора факторов
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-2
С-1
|
1.3. фиктивные переменные
| определение " фиктивные переменные", примеры фиктивных переменных, используемых в эконометрических моделях, способы присвоения количественных значений фиктивным переменным
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-1
С-1
|
1.4 линейное уравнение множественной регрессии
| наименование переменных и параметров линейного уравнения множественной регрессии, каким образом учтено в модели влияние случайных факторов, экономический смысл параметров линейного уравнения множественной регрессии, алгоритм построения частных и стандартизованных уравнений регрессии
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-1
С-1
|
2. Метод наименьших квадратов
| 2.1 оценка параметров линейных уравнений регрессии
| виды уравнений регрессии, параметры которых можно определить при помощи МНК, исходное соотношение, используемое в МНК, процедуру построения системы нормальных уравнений для МНК, методы решения системы МНК
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-1
С-1
|
2.2 свойства оценок, получаемых при помощи МНК
| понятия " несмещенность", " эффективность" и " состоятельность" оценок, практическую значимость каждого свойства
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-2
С-1
|
2.3 предпосылки МНК
| перечень предпосылок МНК, способ проверки остатков на случайный характер, понятия " гомоскедастичность", " гетероскедастичность" и " автокоррелированность" остатков, последствия нарушения предпосылок МНК
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-1
С-1
|
2.4 обобщённый метод наименьших квадратов (ОМНК)
| методы исключения гетероскедастичности и автокорреляции в остатках, процедуру построения системы ОМНК
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-1
С-1
|
3.Показатели качества регрессион-ной модели
| 3.1 оценка качества подбора уравнения
| показатели " объясненная", " общая" и " остаточная" дисперсии, формулу расчета коэффициента детерминации, что показывает значение этого показателя и его практическую значимость при оценке качества подбора уравнения регрессии
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-1
С-1
|
3.2 оценка тесноты связи моделируемого показателя с факторами
| определение " поле корреляции", показатель тесноты линейной связи, что показывает значение коэффициента корреляции и интервал изменения его значений
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-1
С-1
|
3.3 Проверка существенности связи и статистической значимости уравнения регрессии
| понятия " объясненная", " общая" и " остаточная" суммы квадратов отклонений, " дисперсия на одну степень свободы", алгоритм проверки статистической значимости уравнения и существенности связи, смысл расчета показателя F–критерия Фишера
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-2
С-1
|
3.4 Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии
| определение " существенный" и " несущественный" параметр, показатели существенности параметров
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-2
С-1
|
4. Нелиней-ные модели регрессии
| 4.1 Основные виды спецификаций нелинейных уравнений регрессии
| определение спецификации " нелинейное уравнение регрессии", виды зависимостей для нелинейных уравнений регрессии
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-1
С-1
|
4.2. Примеры экономических нелинейных зависимостей
| основные зависимости между экономическими показателями, описываемые с помощью нелинейных моделей
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-1
С-1
|
4.3. Линеаризация нелинейных моделей регрессии
| два класса нелинейных уравнений регрессии, виды уравнений, приводимых и неприводимых к линейной зависимости, основные типы простейших преобразований
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-2
С-1
|
4.4 Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
| показатели оценки качества нелинейных уравнений регрессии: коэффициент детерминации для нелинейных уравнений, коэффициент корреляции для нелинейной регрессии, средняя ошибка аппроксимации, эластичность
| УО
Д
ТЗ
| А-5
В-1
С-1
|
5. Моделирова-ние времен-ных рядов данных
| 5.1. Временные ряды данных: характеристики и общие понятия
| определения " временной ряд", " уровень временного ряда", классификацию факторов, формирующих уровень ряда
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-2
С-1
|
5.2.
Выявление структуры временного ряда.
| определение " автокорреляция уровней временного ряда", " автокорреляционная функция", " коррелограмма", алгоритм расчета коэффициента автокорреляции, определение структуры временного ряда на основании автокорреляционной функции и коррелограммы
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-2
С-1
|
5.3. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
| компоненты временного ряда, методы выравнивания уровней временного ряда, алгоритм построения модели временного ряда на примере аддитивной и мультипликативной моделей
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-2
С-1
|
5.4 Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
| понятия " стационарный" и " нестационарный" временной ряд, возможности идентификации временных рядов в направлении определения их стационарности
| УО
Д
ТЗ
| А-10
В-2
С-1
|
Компетентностная карта дисциплины составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки 080100 «Экономика»