Дисциплина

HomeUndergraduate and post graduate educational programs Educational program Дисциплина

Econometrics

Samusenko Elena Alexandrovna

Description: Econometrics studies quantitative and qualitative economic relationships using mathematical and statistical methods and models. Provides tools and methodology for evaluating the parameters of economic models. It is used for forecasting economic processes. We study the types of models, stages of their construction, paired and multiple linear and nonlinear regressions, the method of least squares, and criteria for evaluating the quality of the regression equation.

Amount of credits: 5

Пререквизиты:

Mathematics in Economics

Course Workload:

Types of classes	hours
Lectures	15
Practical works	30
Laboratory works
SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance)	30
SAW (Student autonomous work)	75
Form of final control	Exam
Final assessment method

Component: Component by selection

Cycle: Base disciplines

Goal

Целью изучения дисциплины является изучение эконометрических моделей и методов, выработка навыков их применения для анализа социально-экономических явлений и процессов.

Objective

Задачи: умение использовать методы эконометрики для прикладных целей. В частности, студенты должны уметь: – обосновывать закономерности изучаемого экономического объекта; – определять основные показатели, характеризующие объект; – устанавливать взаимосвязи между этими показателями; – формировать статистическую информацию о процессе; – специфицировать систему совместных уравнений (одно уравнение); – идентифицировать взаимосвязи между показателями в системе уравнений (одном уравнении); оценивать качество расчетов по модели; – выполнять практические расчеты по модели и делать экономико-математический анализ результатов. Уметь и иметь опыт эконометрического моделирования с использованием современных пакетов программ статистического анализа и мировых информационных ресурсов.

Learning outcome: knowledge and understanding

обладает базовыми знаниями в области естественнонаучных (социальных, гуманитарных, экономических) дисциплин, способствующих формированию высокообразованной личности с широким кругозором и культурой мышления способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей

Learning outcome: applying knowledge and understanding

знает тенденции социального развития общества, умеет адекватно ориентироваться в различных социальных ситуациях способен выполнять необходимые для составления финансовых разделов планов расчеты, обосновывать их и представлять результаты работы в соответствии с принятыми в организации стандартами

Learning outcome: formation of judgments

владеет навыками принятия решений экономического и организационного характера в условиях неопределенности и риска способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты

Learning outcome: communicative abilities

способен работать в команде, корректно отстаивать свою точку зрения, предлагать новые решения; умеет находить компромиссы, соотносить свое мнение с мнением коллектива способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты

Learning outcome: learning skills or learning abilities

стремится к профессиональному и личностному росту владеет навыками приобретения новых специальных знаний, необходимых для повседневной профессиональной деятельности и продолжения образования в магистратуре

Teaching methods

При проведении учебных занятий предусматривается использование следующих образовательных технологий: - интерактивная лекция (применение следующих активных форм обучения: ведомая (управляемая) дискуссия или беседа; модерация; демонстрация слайдов или учебных фильмов; мозговой штурм; мотивационная речь); - построение сценариев развития различных ситуаций на основе заданных условий; - информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием профессиональных пакетов прикладных программ); - поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность студентов в процессе обучения); - решение учебных задач.

Assessment of the student's knowledge

Teacher oversees various tasks related to ongoing assessment and determines students' current performance twice during each academic period. Ratings 1 and 2 are formulated based on the outcomes of this ongoing assessment. The student's learning achievements are assessed using a 100-point scale, and the final grades P1 and P2 are calculated as the average of their ongoing performance evaluations. The teacher evaluates the student's work throughout the academic period in alignment with the assignment submission schedule for the discipline. The assessment system may incorporate a mix of written and oral, group and individual formats.

Period	Type of task	Total
1 rating	Устный опрос	0-100
	Устный опрос
	Индивидуальное задание
	Тест
	Решение задач
	Решение задач
2 rating	Индивидуальное задание	0-100
	Тест
	Решение задач
	Решение задач
	Решение задач
	Решение задач
Total control	Exam	0-100

The evaluating policy of learning outcomes by work type

Type of task	90-100	70-89	50-69	0-49
Type of task	Excellent	Good	Satisfactory	Unsatisfactory
Критерии оценки знаний в форме семинара, практического задания (работы), устного опроса (дискуссия), тестовых заданий	- оценка в 90-100% выставляется при отличном выполнении работ, то есть при наличии полных (с детальными пояснениями и культурой выкладок), оригинальных и правильных ответов и высококачественного оформления работы, а также при полном развернутом верном ответе на вопросы по содержанию курса	- оценка в 70-80-89% выставляется при наличии верных и правильных ответов на вопросы по содержанию курса, при грамотном выполнении контрольных работ, но при отсутствии какого-либо из выше перечисленных отличительных признаков, как, например: детальных выкладок или пояснений, качественного оформления	- оценка в 60-69% выставляется при наличии отдельных неточностей в ответах на вопросы по содержанию курса и при выполнении контрольных работ или при наличии замечаний к самостоятельной работе непринципиального характера (описки, случайные ошибки арифметического характера, грамматические ошибки); - оценка в 50-59% выставляется в случаях, когда в ответах и в контрольных работах имеются неточности и ошибки, свидетельствующие о недостаточном понимании вопросов и требующие дополнительного обращения к тематическим материалам;	- оценка в 40-49% выставляется при наличии серьезных ошибок и пробелов в знаниях по контролируемой тематике; • оценка в 30-39% выставляется при наличии лишь отдельных положительных моментов в выполненных контрольных работах и представленных ответах на вопросы по содержанию курса; - оценка в 20-29% выставляется при полном отсутствии положительных моментов в выполненных контрольных работах и представленных ответах на вопросы по содержанию курса; - оценка в 0-19% выставляется в случаях, когда небрежные записи, неправильные ответы, кроме того, сопровождаются какими-либо демонстративными проявлениями безграмотности или неэтичного отношения к изучаемой теме и предмету в целом

Evaluation form

The student's final grade in the course is calculated on a 100 point grading scale, it includes:

40% of the examination result;
60% of current control result.

The final grade is calculated by the formula:

FG = 0,6	MT₁+MT₂	+0,4E
	2

Where Midterm 1, Midterm 2are digital equivalents of the grades of Midterm 1 and 2;

E is a digital equivalent of the exam grade.

Final alphabetical grade and its equivalent in points:

The letter grading system for students' academic achievements, corresponding to the numerical equivalent on a four-point scale:

Alphabetical grade	Numerical value	Points (%)	Traditional grade
A	4.0	95-100	Excellent
A-	3.67	90-94	Excellent
B+	3.33	85-89	Good
B	3.0	80-84
B-	2.67	75-79
C+	2.33	70-74
C	2.0	65-69	Satisfactory
C-	1.67	60-64
D+	1.33	55-59
D	1.0	50-54
FX	0.5	25-49	Unsatisfactory
F	0	0-24	Unsatisfactory

Topics of lectures

Введение в эконометрику
Базовые понятия теории вероятности и статистики
Парная линейная регрессия
Проверка качества уравнения регрессии
Множественная линейная регрессия
Нелинейная регрессия
Гетероскедастичность
Автокорреляция
Мультиколлинеарность
Фиктивные переменные в регрессионных моделях
Динамические модели и прогнозирование
Системы одновременных уравнений Необходимость использования систем уравнений

Key reading

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с. Арженовский С.В. Системы одновременных уравнений. Текст лекций. Ростов н/Д: РГЭУ «РИНХ», 2002. 30 с. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. 432 с. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2009. 465 с. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Вильямс, 2007. 912 с. Магнус Я.Р, Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2007. 504 с. Эконометрика/ Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007. 575 с. Кремер Н., Путко Б. Эконометрика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 312 с. Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 863 с. Эконометрика: учебник для бакалавриата и магистратуры / С. В. Курышсва [и др.); под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Издательство Юрайт, 2016. Тимофеев, В. С. Эконометрика : учебник для академического бакалавриата / В. С. Тимофеев, Л. В. Фаддеенков, В. Ю. Щеколдин. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство Юрайт, 2016. Баум, К. Ф. Эконометрика. Применение пакета stata : учебник и практикум для вузов / К. Ф. Баум ; под ред. С. А. Айвазяна, Г. И. Пеникаса. — М.: Издательство Юрайт, 2016.
Агаларов, З. С. Эконометрика : учебник для вузов / З. С. Агаларов, А. И. Орлов. — 3-е изд. — Москва : Дашков и К, 2024. — 380 c. — ISBN 978-5-394-05570-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/144177.html
Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. 432 с.
Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2009. 465 с.
Орлов, А. И. Эконометрика : учебник / А. И. Орлов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 525 c. — ISBN 978-5-4497-2540-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/134694.html
Магнус Я.Р, Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2007. 504 с.
Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007. 575 с.
Кремер, Н. Ш. Эконометрика : учебник для студентов вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; под редакцией Н. Ш. Кремера. — 3-е изд. — Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2023. — 328 c. — ISBN 978-5-238-01720-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/141535.html
Саркисян, Р. С. Эконометрика : учебное пособие / Р. С. Саркисян. — Новокузнецк : Знание-М, 2021. — 328 c. — ISBN 978-5-00187-114-9. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/120421.html
Эконометрика: учебник для бакалавриата и магистратуры / С. В. Курышева [и др.); под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Издательство Юрайт, 2016.
Тимофеев, В. С. Эконометрика : учебник для академического бакалавриата / В. С. Тимофеев, Л. В. Фаддеенков, В. Ю. Щеколдин. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство Юрайт, 2016.
Баум, К. Ф. Эконометрика. Применение пакета stata : учебник и практикум для вузов / К. Ф. Баум ; под ред. С. А. Айвазяна, Г. И. Пеникаса. — М.: Издательство Юрайт, 2016.
Рассел Дэвидсон Теория и методы эконометрики / Рассел Дэвидсон, Джеймс Г. Мак-Киннон. — Москва : Дело, 2018. — 936 c. — ISBN 978-5-7749-1205-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/95131.html
Орлов, А. И. Эконометрика : учебное пособие / А. И. Орлов. — 4-е изд. — Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 676 c. — ISBN 978-5-4497-2467-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/133992.html
Носко В.П. Эконометрика. В 2 книгах. Кн.1 / Носко В.П.. — Москва : Дело, 2021. — 704 c. — ISBN 978-5-85006-294-1 (кн.1), 978-5-85006-293-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/119176.html
Носко В.П. Эконометрика. В 2 книгах. Кн.2 / Носко В.П.. — Москва : Дело, 2021. — 592 c. — ISBN 978-5-85006-295-8 (кн.2), 978-5-85006-293-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/119177.html

June 12, 2023 - National mourning day in the Republic of Kazakhstan