Единое окно доступа к образовательным ресурсам

  1. Фильтр ресурсов
  1. Отобранных ресурсов 57

    Аудитория
    3

    59

    57

    Тип ресурса



    Уровень образования

  • Программа курса "Эконометрика" / Дмитриев Ю. Г.

    http://ich.tsu.ru/Learning_programs/Econometrica/Dmitriev/prog1.htm

    Программа учебного курса "Эконометрика" включает наименование тем и основных вопросов, которые излагаются при чтении лекций и проведении практически занятий, а также список рекомендуемой учебной и специальной литературы. Предназначена для студентов международного факультета управления ТГУ, обучающихся по специальности "Мировая экономика".
    Учебная задача курса состоит в том, чтобы ознакомить студентов с основными понятиями, положениями, тенденциями современного развития эконометрики , научить их применять полученные знания на практике.

    Тип материала: Учебная программа; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Профессиональное;

  • Эконометрика

    Замков О.О.

    Введение в эконометрику - односеместровый курс для студентов 3-го года обучения МИЭФ. Это - вводный курс эконометрики для студентов, специализирующихся в области экономики. Его пререквизиты - вводный курс математической и прикладной статистики, а также курсы экономической теории и информатики. Курс преподается на русском и английском языках, поскольку часть студентов сдает внешний экзамен Лондонского университета "Elements of Econometrics and Economic Statistics" на английском языке. Акцент в курсе делается на содержательном смысле фактов, методов и подходов эконометрического анализа. Выводы и доказательства даются для ряда базовых формул и моделей, что позволяет студентам понять принципы построения эконометрической теории. Главный акцент делается на экономической интерпретации и приложениях рассматриваемых эконометрических моделей. Цель и задачи курса - cтуденты должны получить базовые знания и навыки эконометрического анализа. Они должны уметь применять их в исследовании экономических процессов, а также понимать эконометрические методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей. В данном курсе студенты должны освоить традиционные эконометрические методы, предназначенные в основном для работы с данными перекрестных выборок. Курс рассчитан на 216 часов. Программа включает содержание курса, списки основной и дополнительной литературы, примеры промежуточных и итоговых экзаменационных работ.

    Тип материала: Учебная программа; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Финансовая математика

    Шоломицкий А.Г., Шведов А.С.

    Цель данного курса - призван дать систематическое введение в, без преувеличения, одно из самых бурно развивающихся и практически востребованных направлений экономической науки XX века. Методы финансовой математики получили широкое распространение, во-первых, в связи с быстрым ростом рынков производных финансовых инструментов в последние десятилетия, во-вторых, в связи с развитием компьютерных технологий торговли на финансовых рынках и управления портфелями, без которых уже невозможно представить себе современные рынки капитала. В то же время нужно отметить, что основные результаты в этой области достаточно глубоки и имеют тесную связь с общей экономической теорией, а по сути сами составляют важную часть экономической теории. На основе курса слушатели получат возможность дальнейшего самостоятельного преподавания курсов аналогичного содержания. Такая подготовка слушателей видится основной задачей данного курса. Курс ориентирован на преподавателей экономических и финансовых дисциплин. Курс рассчитан на 48 часов - 32 часов аудиторных занятий, 16 часов - самостоятельной работы. Программа курса содержит темы и краткое описание тем курса, примерные темы рефератов и курсовых работ, примерный перечень вопросов к зачету (экзамену) по всему курсу, рекомендации по формам итогового контроля, списки основной и дополнительной литературы.

    Тип материала: Учебная программа; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Эконометрика: Лабораторный практикум

    Шанченко Н.И.

    Содержит указания по выполнению лабораторных работ по дисциплине "Эконометрика", методические материалы, примеры решения типовых задач, варианты лабораторных работ. Могут быть использованы преподавателями для организации лабораторных работ по дисциплине "Эконометрика", а также обучающимися для выполнения лабораторных работ. Предназначены для студентов очной, вечерней, заочной и дистанционной форм обучения. Работа подготовлена на кафедре "Информационные системы".

    Тип материала: Лабораторный практикум; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Эконометрика: Сборник задач к типовому расчету

    Бородачев С.М.

    Сборник задач по эконометрике содержит 10 задач. Включает исходные данные для 30 вариантов. Часть заданий предлагается выполнять по бригадно во время лабораторных работ в компьютерном классе с использованием пакета STATISTICA. Предназначен для студентов информационно-математических и экономических специальностей. Подготовлено на кафедре "Анализ систем и принятие решений" УГТУ-УПИ.

    Тип материала: Задачник; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов

    Носко В.П.

    В предлагаемом учебном пособии дается краткое введение в современные методы эконометрического анализа статистических данных, представленных в виде временных рядов, которые учитывают возможное наличие у рассматриваемых переменных стохастического тренда. Основные акценты смещены в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением смоделированных и реальных экономических данных. Пособие написано на основании курса лекций, прочитанных автором в Институте экономики переходного периода.

    Тип материала: Учебник, учебное пособие; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Основы эконометрического анализа: Учебное пособие

    Семенова Е.Г., Смирнова М.С.

    В данном учебном пособии рассмотрен ряд вопросов, раскрывающих основное содержание дисциплины "Эконометрика", формулируются цели и задачи этого направления. Приводятся темы практических и лабораторных работ, а также тесты для самопроверки знаний, рекомендуемая литература. Основное внимание уделяется построению эконометрических моделей на основе пространственных данных и временных рядов. Приводятся краткие методические положения, включающие основные понятия, определения, формулы. Рассмотрены примеры решения типовых задач, представлены процедуры, математический аппарат и программные средства моделирования задач эконометрического анализа. Предназначено для студентов и аспирантов соответствующих экономических и управленческих направлений обучения.

    Тип материала: Учебник, учебное пособие; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее; Послевузовское;

  • Задачи и решения по эконометрике

    Анатольев С.А.

    Сборник задач, которые использовались автором при преподавании эконометрики промежуточного и продвинутого уровней в Российской экономической школе в течение последних нескольких лет. Все задачи сопровождаются решениями. Подготовлено в исследовательском центре РЭШ.

    Тип материала: Задачник; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Эконометрика. Модель парной регрессии: Задания и методические указания

    Батуев Э.Н., Сидорова А.С.

    Модель парной регрессии является самой простой и вместе с тем исключительно важной для понимания предмета эконометрики. В работе приведены задания, методические указания и примеры решения задач расчетно-графической работы по данной теме.

    Тип материала: Методические указания; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Сборник заданий по эконометрике

    Баранова В.А.

    Сборник содержит задания для 13 практических занятий, выполняемых с помощью пакета MS Excel. Тематика заданий включает парную линейную регрессию, нелинейную регрессию, множественную регрессию, временные ряды.

    Тип материала: Задачник; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

Яндекс цитирования Яндекс.Метрика