- •«050509-Қаржы», «050508-Есеп және аудит» мамандықтары бойынша студенттерге арналған
- •Оқу бағдарламасы (Syllabus)
- •Астана-2012
- •1.1. Оқытушы жөнінде мәлімет:
- •1.2. Ғылыми қызығушылығы:
- •1.4. Оқу пәнінің сипаттамасы.
- •2. Пререквизиттер:
- •4. Эконометрика бойынша оқу - әдістемелік материал:
- •4.1. Эконометрика бойынша дәріс сабағының тақырыптары:
- •4.2. Пратикалық сабақтардың тапқырыптары
- •Бағалау бойынша мәлімет
- •6. Оқу пәнінің жүргізілу саясаты.
- •Пәннің оқу-әдістемелік қамтамассыз етілу картасы
- •Глоссарий
- •Дәріс кешені
- •1 Ықтималдықтар теориясы мен математикалық статистика түсініктері
- •1.1 Оқиғалар. Оқиғаның ықтималдығы
- •1.2 Кездейсоқ шама
- •1.3 Кездейсоқ шаманың сандық сипаттамалары
- •1.4 Кездейсоқ шамалардың үлестіру заңдары
- •1.5 Кездейсоқ шамалардың өзара байланысы
- •2 Ең кіші квадрат әдісі
- •2.1 Регрессиялық талдау ұғымы
- •2.2 Қос сызықтық регрессия
- •2.3 Ең кіші квадраттар әдісі
- •3 Көптік сызықтық регрессия
- •4 Көптік сызықтық регрессияның классикалық моделі
- •5 Детерминация коэффициенті
- •6 Айнымалылар спецификациясы. Дербес корреляция.
- •7 Сызықтық емес эконометрикалық моделдер
- •8 Мультиколлинеарлық құбылыс
- •8.1 Мультиколлинеарлықты анықтау
- •8.2 Мультиколлинеарлықты жою
- •9 Гетероскедастикалылық
- •10 Динамикалық қатар
- •§2.2. Берілген қисық сызықты құру және тегістеу.
- •2. Уақыттық қатарды соңғы айырмалар әдісі арқылы тегістеу.
- •Практикалық сабақтың әдістемелік нұсқаулығы және тематикалық жоспары
- •2 Практикалық сабақ. Статистикалық гипотезаны тексеру
- •3 Практикалық сабақ. Бағалаудың статистикалық қасиеті
- •4 Практикалық сабақ. Сызықтық жұптық регрессия үшін ең кіші квадраттар әдісі
- •5 Практикалық сабақ. Сызықтық регрессия. Таңдаманың коварациясы және коррелияциясы. Сызықтық корреляция. Көптік регрессияның классикалық моделі.
- •6 Практикалық сабақ. Көптік сызықтық регрессия моделі
- •Трендтер негізінде экономикалық көрсеткішке талдау және болжау жасау технологиясы.
- •Трендтермен жұмыс атқаруға арналған Excel-дің аспаптық тәсілдері.
- •Әдебиеттер:
- •Әдебиеттер:
- •Жұп регрессия теңдеуі арқылы көрсеткішке талдау және болжау жүргізу технологиясы.
- •Жұмыстың мақсаты: “ Көпфакторлы модельдің параметрлерін ауытқулар арқылы анықтау ”
- •Жұпты корреляцияның rjtε1t, rjtε2t, rjtε2t коэффициенттерінің мәндері алда анықталынып қойған. (22) жүйедегі символдарды сандық мәндермен ауыстырып, қарапайым теңдеулер жүйесін жазамыз.
- •Зертханалық жұмыс №6
- •«Ең жақсы» модельді таңдап алу ”
- •Қысқаша теориялық бөлім.
- •1 Қадам. Алғашқы берілгендерді дайындау.
- •Көпмүшелі статистикалық мәнділігін тексеру
- •Әдебиеттер:
- •Соөж жұмысының тапсырмалары
- •Соөж 5. Сызықтық регрессия көптрік моделі
- •8. Таралудың эмперикалық функциясын сал
- •9. Асимметрияны және эксцессті көбейту әдісімен тап
- •Студенттердің өзіндік жұмысының әдістемелік нұсқаулығы мен тапсырмалары
- •1. Сөж мақсаты мен міндеттері:
- •Экономикалық көрсеткіштер арасындағы уақыттық лагты ескере отырып болжау және талдау жасау.
- •«Экономика және менеджмент» кафедрасы бойынша мамандандырылған аудиториялар, кабинеттер, лабораториялар тізімі
Әдебиеттер:
Э. Маленко “Статистические методы экономической теории “ -М., 1981
В. Дмитриев “Основы изучения и прогнозирования спроса на бытовые услуги “ –М., 1986г.
В. Дмитриев “Проблемы методологии прогнозирования потребления бытовых услуг ” –М., 1989г.
Г. Бобровский Комплексное прогнозирование создание новой техники -М . , 1992г.
А. Гладышев Методы и модели экономического прогназирования -М., 1992г.
В. Денискин Основы экономического прогнозирования в пищевой промыщленности -М., 1984г.
Е. Чеиыркин Статистические методы прогнозирования -М., 1985г.
Основы экономического и социального развития под. ред. В. Мосина –М., 1985г.
Рабочая книга по прогнозированию под. ред. И. Бестужев-Лада -М., 1982г.
А. Френкель Математические методы анализа динамика и прогнозирования производительности труда -М., 1972г.
Н. Моисеев “ Простейшие математические модели экономического прогнозирования –М., 1995г.
Соөж жұмысының тапсырмалары
СОӨЖ 1. Ықтималдылықтар теориясы мен математикалық стаитситка түнігі
1 тапсырма. Таңдау таралу арқылы берілген. Таралудың тәуелді жилыгын тап.
1.1
4 7 8 12
5 2 3
10
1.2 5 8 9 13
10 5 20 15
1.3 1 3 5 7 10
25 20 30 15 10
1.4 4 7 12
2 3 5
1.5 13 15 18 21
4 2 3 1
1.6
1 3 6 26
40 8 10 2
1.7 2 5 7 10
16 12 8 14
1.8 2 4 7 9 15
2 3 10 4 1
1.9 21 25 28 32
8 30 60 2
1.10 8 13 17 23
20 18 12 5
1.11 13 16 21 25
4 2 3 1
1.12 9 16 23 31
40 8 10 2
1.14 2 9 19 27
16 12 8 14
1.15 32 34 37 39 45
2 3 10 4 1
1.16 23 29 38 42
8 30 60 2
1.17 84 87 88 92
5 2 3 10
1.18 25 28 39 43
10 5 20 15
1.19 11 23 35 47 86
25 20 30 15 10
1.20 64 77 82
2 3 5
1.21 33 35 38 41
4 2 3 1
1.22 14 23 36 42
40 8 10 2
1.23 12 25 37 41
16 12 8 14
1.24 20 40 47 59 61
2 3 10 4 1
1.25 22 28 34 42
8 30 60 2
СОӨЖ 2. Статистикалық гипотезаны тексеру
2 тапсырма. Таңдау таралуының дисперсиясын және орта таңдауын көбейту әдісімен тап
2.1. 32 34 36 38 40 42
5 15 50 16 10 4
2.2. 13,2 13,7 14,2 14,7 15,2 15,7
3 7 30 40 16 4
2.3. 15 20 25 30 35
2 6 26 6 10
2.4. 8 18 28 38
18 20 25 37
2.5. 16 20 24 28 32 36
3 17 50 13 10 7
2.6. 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0
2 3 8 13 25 20 12 10 6 1
2.7. 3,1 3,7 4,3 4,9 5,5 6,1
8 12 50 15 10 5
2.8. 1,7 2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8 4,1 4,4
3 10 13 25 19 13 9 7 1 10
2.9. 2,6 3,0 3,4 3,8 4,2
3 7 60 8 2
2.10. 4 10 16 22 28
7 23 40 13 17
2.11. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
2.12. 1,2 1,7 2,2 2,7 3,2 3,7
3 7 30 40 16 4
2.13. 13 20 27 34 41
2 6 26 6 10
2.14. 80 100 120 140
18 20 25 37
2.15. 56 66 76 86 96 106
3 17 50 13 10 7
2.16. 6,2 6,4 6,6 6,8 7,0 7,2 7,4 7,6 7,8 8,0
2 3 8 13 25 20 12 10 6 1
2.17. 5,1 5,7 6,3 6,9 7,5 8,1
8 12 50 15 10 5
2.18. 2,7 3,0 3,3 3,6 3,9 4,2 4,5 4,8 5,1 5,4
3 10 13 25 19 13 9 7 1 10
2.19. 7,6 8,0 8,4 8,8 9,2
3 7 60 8 2
2.20. 5 8 11 14 17
7 23 40 13 17
2.21. 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
2.22. 4,2 4,4 4,6 4,8 5,0 5,2 5,4 5,6 5,8 6,0
2 3 8 13 25 20 12 10 6 1
2.23. 7,1 7,7 8,3 8,9 9,5 10,1
8 12 50 15 10 5
2.24. 5,7 6,0 6,3 6,6 6,9 7,2 7,5 7,8 8,1 8,4
3 10 13 25 19 13 9 7 1 10
2.25. 4,6 5,0 5,4 5,8 6,2
3 7 60 8 2
СОӨЖ 3. Бағалаудың статистикалық қасиеттері
3 тапсырма. Таңдау таралуының дисперсиясын және орта таңдауын қосу әдісімен есептеу
3.1. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
3.2. 13,2 13,7 14,2 14,7 15,2 15,7
3 7 30 40 16 4
3.3. 15 20 25 30 35
2 6 26 6 10
3.4. 8 18 28 38
18 20 25 37
3.5. 4 10 16 22 28
7 23 40 13 17
3.6. 2,6 3,0 3,4 3,8 4,2
3 7 60 8 2
3.7 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0
2 3 8 13 25 20 12 10 6 1
3.8. 1,7 2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8 4,1 4
3 10 13 25 19 13 11 9 4 3
3.9. 3,1 3,7 4,3 4,9 5,5 6,1
8 12 50 15 10 5
3.10. 16 20 24 28 32 36
3 17 50 13 10 7
3.11. 4 10 16 22 28
7 23 40 13 17
3.12. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
3.13. 1,2 1,7 2,2 2,7 3,2 3,7
3 7 30 40 16 4
3.14. 13 20 27 34 41
2 6 26 6 10
3.15. 80 100 120 140
18 20 25 37
3.16. 56 66 76 86 96 106
3 17 50 13 10 7
3.17. 6,2 6,4 6,6 6,8 7,0 7,2 7,4 7,6 7,8 8,0
2 3 8 13 25 20 12 10 6 1
3.18. 5,1 5,7 6,3 6,9 7,5 8,1
8 12 50 15 10 5
3.19. 2,7 3,0 3,3 3,6 3,9 4,2 4,5 4,8 5,1 5,4
3 10 13 25 19 13 9 7 1 10
3.20. 7,6 8,0 8,4 8,8 9,2
3 7 60 8 2
3.21. 16 20 24 28 32 36
3 17 50 13 10 7
3.22. 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0
2 3 8 13 25 20 12 10 6 1
3.23. 3,1 3,7 4,3 4,9 5,5 6,1
8 12 50 15 10 5
3.24. 1,7 2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8 4,1 4,4
3 10 13 25 19 13 9 7 1 10
3.25. 2,6 3,0 3,4 3,8 4,2
3 7 60 8 2
СОӨЖ 4. Жұптық сызықтық регрессия үшін кіші квадраттар әдісі
4 тапсырма. « EXSEL» программасын қолданып және екенін біле отырып, осы тәуелділіктің параметрлерін тап. Графигін сал.
4.1.
|
0,3 |
0,91 |
1,5 |
2 |
2,2 |
3,2 |
|
0,2 |
0,43 |
0,35 |
0,52 |
0,81 |
0,85 |
4.2.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
1,8 |
4,2 |
7,2 |
11,2 |
4.3.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
1,7 |
2,8 |
4,6 |
6,7 |
8,1 |
4.4.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
2,6 |
3,4 |
4,8 |
7,9 |
9,3 |
4.5.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
4,3 |
5,3 |
3,8 |
1,8 |
2,3 |
4.6.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
5,2 |
6,2 |
4,7 |
2,7 |
3,2 |
4.7.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
3,9 |
4,9 |
3,4 |
1,4 |
1,9 |
4.8.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
5,1 |
6,1 |
4,6 |
2,6 |
3,1 |
4.9.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
4,9 |
5,9 |
4,4 |
2,4 |
2,9 |
4.10.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
5,9 |
6,9 |
5,4 |
3,4 |
3,9 |
4.11.
|
1,1 |
1,5 |
2,0 |
2,5 |
3,0 |
3,4 |
|
7,2 |
9,2 |
11 |
13,5 |
14,8 |
18,8 |
4.12.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
1,2 |
3,1 |
5,2 |
7,2 |
9,0 |
4.13.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
4,7 |
6,8 |
8,6 |
10,7 |
13,1 |
4.14.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
2,2 |
5,3 |
6,8 |
10,9 |
13,9 |
4.15.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
8,3 |
15,3 |
21,8 |
28,8 |
36,3 |
4.16.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
1,2 |
3,2 |
4,7 |
6,7 |
9,2 |
4.17.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
3,9 |
4,9 |
3,4 |
1,4 |
1,9 |
4.18.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
5,1 |
7,1 |
8,6 |
11,2 |
13,1 |
4.19.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
1,9 |
4,9 |
6,9 |
10,8 |
13,8 |
4.20.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
5,9 |
6,9 |
5,4 |
3,4 |
3,9 |
4.21.
|
1,2 |
1,9 |
2,5 |
3 |
4,0 |
5,2 |
|
5,21 |
6,49 |
8,35 |
8,52 |
10,81 |
13,31 |
4.22.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
8 |
15 |
22 |
29 |
4.23.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
1 |
3 |
5 |
7 |
9 |
4.24.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
5 |
7 |
9 |
11 |
13 |
4.25.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
2 |
5 |
7 |
11 |
14 |
