Економетрія

Мета дисципліни: вивчення деяких методів обробки інформації в реальних умовах, вивчення формалізації деяких завдань на основі інформації, вивчення застосування методів математичної статистики при формуванні математичних моделей, вивчення прийомів прогнозування згідно побудованим математичних моделей.
Завдання дисципліни :
- знати основні задачі кореляційно-регресійного аналізу;
- вміти використовувати методи статистичної обробки інформації при побудові математичних моделей;
- мати навички прогнозування значення факторів на основі математичних моделей.
 
Основні результати навчання
 
Демонструвати знання й розуміння основних концепцій, принципів, теорій прикладної математики і використовувати їх на практиці.
Володіти основними положеннями та методами математичного, комплексного та функціонального аналізу, лінійної алгебри та теорії чисел, аналітичної геометрії, теорії диференціальних рівнянь, зокрема рівнянь у частинних похідних, теорії ймовірностей, математичної статистики та випадкових процесів, чисельними методами.
Формалізувати задачі, сформульовані мовою певної предметної галузі; формулювати їх математичну постановку та обирати раціональний метод вирішення; розв’язувати отримані задачі аналітичними та чисельними методами, оцінювати точність та достовірність отриманих результатів.
Виконувати математичний опис, аналіз та синтез дискретних об’єктів та систем, використовуючи поняття й методи дискретної математики та теорії алгоритмів.
Уміти розробляти та використовувати на практиці алгоритми, пов’язані з апроксимацією функціональних залежностей, чисельним диференціюванням та інтегруванням, розв’язанням систем алгебраїчних, диференціальних та інтегральних рівнянь, розв’язанням крайових задач, пошуком оптимальних рішень.
Вміти проводити практичні дослідження та знаходити розв’язок некоректних задач.
Володіти методиками вибору раціональних методів та алгоритмів розв’язання математичних задач оптимізації, дослідження операцій, оптимального керування і прийняття рішень, аналізу даних.
Розв’язувати окремі інженерні задачі та/або задачі, що виникають принаймні в одній предметній галузі: в соціології, економіці, екології та медицині.
 
 
Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять
 
Л- лекційні заняття; ПЗ – практичні заняття; СРС – самостійна робота здобувачів; МКР – модульна контрольна робота; К – консультації.
 
 
Тематика та види навчальних занять
 
 1 тиждень.
Л1. Економетрія як дисципліна. Історична довідка. Економетрія сьогодні. Економетричні моделі
СРС. К. 
 
2 тиждень. 
Л2. Основні завдання кореляційно-регресійного аналізу коефіцієнта кореляції. Їх призначення і використання ліній регресії.
 ПЗ.1. Формування вибірки. Визначення наявності кореляційного зв'язку між двома і більше факторами. обсяг вибірки.
СРС. К.
 
3 тиждень. 
Л3. Визначення лінії регресії. Метод найменших квадратів.
СРС. К.
 
4 тиждень. 
Л4. Коефіцієнт Фішера і його визначення. Коефіцієнт Стьюдента.
ПЗ. 2-3.  Побудова лінії регресії. Підбір залежного фактора. Метод найменших квадратів. Достовірність лінії регресії..
СРС. К.
 
5 тиждень. 
Л5. Проблеми побудови математичної моделі залежності фактору. Етапи побудови математичної моделі.
СРС. К.
 
6 тиждень. 
Л6. Цілі прогнозування. Визначення критичних точок. Підбір факторів.
ПЗ.4. Визначення функції Кобба-Дугласа. Визначення еластичностей. Виявлення характеру виробництва..
СРС. К.
 
7 тиждень. 
Л7 Формування представницької вибірки. Визначення залежного фактора. Проблеми підбору сукупності незалежних факторів. Кореляційна та функціональна залежність.
СРС. К.
МКР1.
 
 
8 тиждень.
Л8 Додаток кореляційно-регресійного аналізу при плануванні виробництва. Виробнича функція.
ПЗ. 5.Визначення комерційних функцій. Прогнозування рівноважної ціни товару, ціноутворення. Визначення прогнозування значення попиту на товар.
СРС. К.
 
9 тиждень.
Л9. Похідні показники. Функція Кобба-Дугласа. Оцінка діяльності підприємства.
СРС. К.
 
10 тиждень.
Л10. Додаток кореляційно-регресійного аналізу в комерції. Функції попиту і пропозиції. Індивідуальна функція попиту. Планування ціни продукції. Визначення кількості попиту на товар.
ПЗ 6. Визначення коефіцієнтів простою заявок. Коефіцієнт простою заявки в черзі, в системі обслуговування і простою каналу обслуговування.
СРС. К.
 
11 тиждень.
Л11. Система масового обслуговування як математичний апарат визначення структур заявки-обслуговування. Фізичні системи масового обслуговування.
СРС. К.
 
12 тиждень.
Л12. Елементи математичного опису систем. Завдання теорії систем обслуговування. Формування вхідного потоку. Дисципліна черги. Тривалість обслуговування.
ПЗ 7. Визначення коефіцієнтів простою заявок. Коефіцієнт простою заявки в черзі, в системі обслуговування і простою каналу обслуговування.
СРС. К.
 
13 тиждень.
Л13. Імітаційне моделювання, як математичний апарат прогнозування. Динамічна імітаційна модель. Ймовірнісна імітаційна модель 
СРС. К.
 
14 тиждень.
Л14. Збалансовані об'емі виробництва. Узагальнена балансова модель. Межотраслевій баланс
ПЗ.8. Складання прогнозної балансової моделі. Складання балансових рівнянь. Рішення систем лінійних рівнянь. Формування прогнозної моделі балансу..
СРС. К.
 
15 тиждень.
Л15. Кластерні моделі. Оптимізація в балансових моделях. Модифікації балансових моделей..
СРС. К. 
МКР2.
 
 
Індивідуальна робота
 
Виконується РГР
 
Мета РГР – набуття здобувачами практичних навиків використання статистичних методів обробки інформації в конкретних випадках. 
Задача – написати математичне представлення об’єкта дослідження, побудувати математичну модель, провести рахунок згідно тестовим даним.

 
 Самостійна робота
 
Самостійна робота складає 89 годин. Розподіл самостійної роботи за видами навчальних робіт:
1) підготовка до лекційних занять – 22 годин;
2) підготовка до практичних занять – 22 годин;
3) виконання РГР – 15 годин;
4) Підготовка до екзамену – 30 годин.
 
Самостійна робота є основним засобом засвоєння здобувачем  навчального матеріалу в час, вільний від обов'язкових навчальних занять.
Співвідношення обсягів аудиторних занять і самостійної роботи здобувачів визначається навчальним планом підготовки бакалаврів за спеціальністю 113 – «Прикладна математика» з урахуванням специфіки та змісту дисципліни, її місця, значення і дидактичної мети в реалізації освітньо-професійної програми, а також питомої ваги в навчальному процесі практичних занять.
 
Процедура оцінювання
 
Поточні контрольні опитування оцінюються за семестр 20 балів (0,6 кредитів). Кількість опитувань за кожний семестровий модуль – 2, кожне опитування оцінюється 5 балами (0,15 кредитів).
 Остаточним контролюючим моментом освоєння дисципліни   є  екзамен. 
 Екзамен з дисципліни "Економетрія" складається з двох частин: перевірка теоретичних знань шляхом опиту і виконання практичного завдання. Мінімальна кількість балів, яка зараховується як позитивний результат, дорівнює 60 (100-бальній системі). Бали діляться таким чином: 60 балів - теоретична частина і 40 - практична.
Екзаменаційний квиток містить 4 теоретичних питання однакової складності.
 За бездоганну відповідь на кожне питання здобувач отримує 10 балів. При цьому відповідь вважається бездоганною, якщо здобувач не зробив жодної помилки і повністю виклав зміст питання. 
За кожне навідне питання або просто перезапит знімається не менше двох балів, залежно від того що викликало перезапит.
Екзаменаційний квиток містить практичну частину у вигляді прикладу-завдання,  яке необхідно вирішити вказаним методом оптимізації.
 Практична частина екзамену вважається виконаною бездоганно, якщо при вирішенні прикладу не допущена жодної помилки і всі дії виконані вірно. Всі записи рішення задачі послідовні, виконана перевірка отриманого рішення і дано пояснення результату рішення.
 Практична частина екзамену вважається виконаною бездоганно, якщо при вирішенні прикладу не допущена жодної помилки і всі дії виконані вірно. Всі записи рішення задачі послідовні, виконана перевірка отриманого рішення і дано пояснення результату рішення.
За виконання практичної частини квитка можуть бути зняти бали: 
•    40 балів - за повну відсутність рішення задачі; 
•    30 балів - рішення не отримане, але при цьому хід рішення намічений правильно; 
•    20 балів - отримано рішення, але при цьому є обчислювальні помилки; 
•    10 балів - отримано правильне рішення, але немає супутніх пояснень і підтверджень; 
•    7 балів - отримано правильне рішення, але при цьому не всі пояснення і підтвердження присутні; 
•    5 балів - пояснення отриманого результату недостатньо добре представлено.
Якщо здобувач відмовився від відповіді, то вона отримує незадовільну оцінку.
Екзамен вважається не зданим, якщо здобувач отримав незадовільну оцінку.
 
Умови допуску до підсумкового контролю
 
До екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які виконали всі види навчальних елементів навчальної дисципліни на не менш, ніж на 60 %.
 
Екзамен відбувається за тематичними (змістовними) модулями дисципліни восьмого семестру.
 
Політика освітнього процесу

Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю з метою з’ясування всіх не зрозумілих під час самостійної та індивідуальної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності.
 
Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.
 
Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0».
 
Складання/перескладання екзаменів – за встановленим деканатом розкладом.

Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється