Практические занятия (очно-заочная форма обучения)

Номер п/п	Раздел, тема дисциплины	Тема занятия	Объем учебного времени, час.
Т2	Парная линейная регрессионная модель.	Парная линейная регрессионная модель.
Т3	Множественная линейная регрессионная модель.	Множественная линейная регрессионная модель.
Т4	Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным.	Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным. Тест на улучшение качества оценивания. Скорректированный коэффициент детерминации.
Т5	Нелинейные регрессионные модели.	Парная нелинейная регрессионная модель. Множественные нелинейные регрессионные модели. Выбор между линейной и логарифмической моделью.
Т6	Статистические свойства МНК- оценок.	Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным. Скорректированный коэффициент детерминации.
Т7	Проверка гипотез относительно возможных значений коэффициентов МЛРМ.	Тест на улучшение качества оценивания. Проверка гипотез о наличии линейных ограничений на параметры.
Т8	Мультиколлинеарность.	Мультиколлинеарность.
Т9	Ошибки спецификации.	Устранение эффекта мультиколлинеарности в модели.
Т10	Процедуры отбора объясняющих переменных.	Пошаговые процедуры отбора переменных.
Т11	Обобщенный метод наименьших квадратов.	Гетероскедастичность. Обнаружение.
Т12	Гетероскедастиченость.	Гетероскедастичность. Двухшаговая процедура коррекции.
Т13	Автокорреляция случайного члена.	Автокорреляция. Обнаружение и коррекция.
Т14	Метод максимального правдоподобия.	Метод максимального правдоподобия.
Т15	Дискретные зависимые переменные.	Дискретные зависимые переменные.
Т16	Панельные данные	Выбор между фиксированными и случайными эффектами.

Самостоятельная работа студентов (очная форма обучения)

Номер п/п	Раздел, тема дисциплины	Объем учебного времени, час.
Т1	Эконометрика в менеджменте
Т2	Парная линейная регрессионная модель.
Т3	Множественная линейная регрессионная модель.
Т4	Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным.
Т5	Нелинейные регрессионные модели.
Т6	Статистические свойства МНК- оценок.
Т7	Проверка гипотез относительно возможных значений коэффициентов МЛРМ.
Т8	Мультиколлинеарность.
Т9	Ошибки спецификации.
Т10	Процедуры отбора объясняющих переменных.
Т11	Обобщенный метод наименьших квадратов.
Т12	Гетероскедастиченость.
Т13	Автокорреляция случайного члена.
Т14	Метод максимального правдоподобия.
Т15	Дискретные зависимые переменные.
Т16	Панельные данные

Самостоятельная работа студентов (очно-заочная форма обучения)

Номер п/п	Раздел, тема дисциплины	Объем учебного времени, час.
Т1	Эконометрика в менеджменте
Т2	Парная линейная регрессионная модель.
Т3	Множественная линейная регрессионная модель.
Т4	Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным.
Т5	Нелинейные регрессионные модели.
Т6	Статистические свойства МНК- оценок.
Т7	Проверка гипотез относительно возможных значений коэффициентов МЛРМ.
Т8	Мультиколлинеарность.
Т9	Ошибки спецификации.
Т10	Процедуры отбора объясняющих переменных.
Т11	Обобщенный метод наименьших квадратов.
Т12	Гетероскедастиченость.
Т13	Автокорреляция случайного члена.
Т14	Метод максимального правдоподобия.
Т15	Дискретные зависимые переменные.
Т16	Панельные данные

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ.

Процедуры текущего, промежуточного контроля и оценивания освоения дисциплины

Мероприятия текущего и промежуточного контроля	Раздел, тема дисциплины	Сроки – семестр, учебная неделя
Посещение лекций (n)	Все	5 семестр, все лекции
Посещение практических занятий (n)	Все	5 семестр– все практические занятия
Выполнение заданий на практических занятиях	Темы 2 – 16	5 семестр– 2-10 неделя
Выполнение тестовых заданий	Темы 2 - 16	5 семестр– 3-10 неделя

Примерная тематика мероприятий промежуточного контроля

ТЕМЫ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ

1. Описательные статистики совокупности наблюдений.

2. Парная линейная регрессионная модель.

3. Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным.

4. Парная нелинейная регрессионная модель.

5. Множественная линейная регрессионная модель.

6. Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным в множественной модели. Скорректированный коэффициент детерминации.

7. Множественные нелинейные регрессионные модели.

8. Выбор между линейной и логарифмической моделью.

9. Тест на улучшение качества оценивания. Проверка гипотез о наличии линейных ограничений на параметры.

10. Мультиколлинеарность.

11. Устранение эффекта мультиколлинеарности в модели.

12. Пошаговые процедуры отбора переменных.

13. Гетероскедастичность. Обнаружение.

14. Гетероскедастичность. Двухшаговая процедура коррекции.

15. Автокорреляция. Обнаружение и коррекция.

16. Использование фиктивных переменных.

17. Дискретные зависимые переменные

18. Панельные данные

Форма итогового контроля –экзамен.