Обов'язкова дисципліна
Навчальна дисципліна професійної підготовки
Економетрія
Обсяг освітнього компонента:
• у кредитах ЄКТС — 4.5; • у навчальних годинах — 135.
Розподіл навчальних годин (аудиторні заняття / самостійна робота):
• очна форма — 44 / 91.
Кількість аудиторних занять за видами (лекції / практичні заняття / лабораторні заняття):
• очна форма — 15 / 7 / 0.
Індивідуальна робота:
• очна форма — розрахунково-графічна робота.
Семестровий контроль:
Екзамен.
Освітню компоненту забезпечує:
Анотація:
Мета вивчення 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
Практичне значення та використання отриманих знань: - 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.
Тематика та види навчальних занять
Для денної форми здобуття освіти
Лекційні заняття
Лекція 1. Економетрія як дисципліна. Історична довідка. Економетрія сьогодні. Економетричні моделі
Лекція 2. Основні завдання кореляційно-регресійного аналізу коефіцієнта кореляції. Їх призначення і використання ліній регресії.
Лекція 3. Визначення лінії регресії. Метод найменших квадратів.
Лекція 4. Коефіцієнт Фішера і його визначення. Коефіцієнт Стьюдента.
Лекція 5. Проблеми побудови математичної моделі залежності фактору. Етапи побудови математичної моделі.
Лекція 6. Цілі прогнозування. Визначення критичних точок. Підбір факторів.
Лекція 7 Формування представницької вибірки. Визначення залежного фактора. Проблеми підбору сукупності незалежних факторів. Кореляційна та функціональна залежність.
Лекція 8 Додаток кореляційно-регресійного аналізу при плануванні виробництва. Виробнича функція.
Лекція 9. Похідні показники. Функція Кобба-Дугласа. Оцінка діяльності підприємства.
Лекція 10. Додаток кореляційно-регресійного аналізу в комерції. Функції попиту і пропозиції. Індивідуальна функція попиту. Планування ціни продукції. Визначення кількості попиту на товар.
Лекція 11. Система масового обслуговування як математичний апарат визначення структур заявки-обслуговування. Фізичні системи масового обслуговування.
Лекція 12. Елементи математичного опису систем. Завдання теорії систем обслуговування. Формування вхідного потоку. Дисципліна черги. Тривалість обслуговування.
Лекція 13. Імітаційне моделювання, як математичний апарат прогнозування. Динамічна імітаційна модель. Ймовірнісна імітаційна модель
Лекція 14. Збалансовані об'емі виробництва. Узагальнена балансова модель. Межотраслевій баланс
Лекція 15. Кластерні моделі. Оптимізація в балансових моделях. Модифікації балансових моделей.
Практичні заняття
Практичне заняття 1. Формування вибірки. Визначення наявності кореляційного зв'язку між двома і більше факторами. обсяг вибірки.
Мета заняття: Навчити формувати представницьку вибірку для прогнозування.
Практичне заняття 2. Побудова лінії регресії. Підбір залежного фактору. Метод найменших квадратів. Достовірність лінії регресії.
Мета заняття: Придбання навичок використання методів найменших квадратів при побудові математичної моделі.
Практичне заняття 3. Визначення функції Кобба-Дугласа. Визначення еластичностей. Виявлення характеру виробництва.
Мета заняття: Придбання навичок практичного застосування прийомів кореляційного аналізу.
Практичне заняття 4. Визначення комерційних функцій. Прогнозування рівноважної ціни товару, ціноутворення. Визначення прогнозування значення попиту на товар.
Мета заняття: Придбання навичок практичного застосування прийомів кореляційного аналізу.
Практичне заняття 5. Визначення коефіцієнтів простою заявок. Коефіцієнт простою заявки в черзі, в системі обслуговування і простою каналу обслуговування.
Мета заняття: Придбання навичок аналітичного дослідження робіт найпростіших систем масового обслуговування.
Практичне заняття 6. Визначення коефіцієнтів простою заявок. Коефіцієнт простою заявки в черзі, в системі обслуговування і простою каналу обслуговування.
Мета заняття: Придбання навичок аналітичного дослідження робіт найпростіших систем масового обслуговування.
Практичне заняття 7. Складання прогнозної балансової моделі. Складання балансових рівнянь. Рішення систем лінійних рівнянь. Формування прогнозної моделі балансу.
Мета заняття: Придбання навичок прогнозування на основі моделі завантаження-випуску.
Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
Індивідуальна робота
Не має.
Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання
Для денної форми здобуття освіти
Поточний контроль полягає у виконанні
1) 7-ми індивідуальних поточних завдань. Індивідуальні поточні завдання виконуються письмово і полягають в розв’язуванні типових задач відповідно до мети та завдань практичних занять. Бездоганне виконання індивідуального поточного завдання №1 оцінюється у 4 бали; індивідуального поточного завдання №2 – 5 балів; індивідуальних поточних завдань № 3, 4, 5, 6 - 6 балів, № 7 – 7 балів;
2) двох модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної і практичної частин та проводяться у формі тестування.
Бездоганне виконання кожної модульної контрольної роботи становить 30 балів.
Підсумковий контроль – залік. Залік виставляється за результатами роботи студента в семестрі.
Результати навчання:
ПРН1. Демонструвати знання й розуміння основних концепцій, принципів, теорій
прикладної математики і використовувати їх на практиці.
ПРН2. 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.
ПРН3. 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.
ПРН4. Виконувати математичний опис, аналіз та синтез дискретних об’єктів та систем,
використовуючи поняття й методи дискретної математики та теорії алгоритмів.
ПРН5. 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.
ПРН7. Вміти проводити практичні дослідження та знаходити розв’язок некоректних
задач.
ПРН10. Володіти методиками вибору раціональних методів та алгоритмів розв’язання
математичних задач оптимізації, дослідження операцій, оптимального керування і
прийняття рішень, аналізу даних.
ПРН12. Розв’язувати окремі інженерні задачі та/або задачі, що виникають принаймні в
одній предметній галузі: в соціології, економіці, екології та медицині.
b222524 ▪ 2025 рік