- •«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
8. Таралудың эмперикалық функциясын сал
8.1.
4 7 8
5 2 3
8.2. 2 3 5 6
10 15 5 20
8.3. 1 4 6
10 15 25
8.4. 4 7 8 12
5 2 3 10
8.5 15 20 25 30 10
10 15 30 20 25
8.6. 1 3 6 26
8 40 10 2
8.7. 1 5 6 8
5 15 20 10
8.8. 1 2 6 11
6 12 1 1
8.9. 2 5 9
1 3 6
8.10. 3 7 11 13
5 2 3 10
8.11. 4 7 12
2 3 5
8.12. 13 15 18 21
4 2 3 1
8.13. 1 3 6 26
40 8 10 2
8.14. 2 5 7 10
16 12 8 14
8.15. 2 4 7 9 15
2 3 10 4 1
8.16. 21 25 28 32
8 30 60 2
8.17. 8 13 17 23
20 18 12 5
8.18. 13 16 21 25
4 2 3 1
8.19. 9 16 23 31
40 8 10 2
8.20. 2 9 19 27
16 12 8 14
8.21. 32 34 37 39 45
2 3 10 4 1
8.22. 23 29 38 42
8 30 60 2
8.23. 84 87 88 92
5 2 3 10
8.24. 25 28 39 43
10 5 20 15
8.25. 11 23 35 47 86
25 20 30 15 10
СОӨЖ 9. Айнымалылар спецификациясы, дербес корелляция
9. Асимметрияны және эксцессті көбейту әдісімен тап
9.1. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
9.2. 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
9.3. 4,6 5,0 5,4 5,8 6,2
3 7 60 8 2
9.4. 1,2 1,7 2,2 2,7 3,2 3,7
3 7 30 40 16 4
9.5. 13 20 27 34 41
2 6 26 6 10
9.6. 80 100 120 140
18 20 25 37
9.7. 56 66 76 86 96 106
3 17 50 13 10 7
9.8. 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
9.9. 5,1 5,7 6,3 6,9 7,5 8,1
8 12 50 15 10 5
9.10. 32 34 36 38 40 42
5 15 50 16 10 4
9.11. 13,2 13,7 14,2 14,7 15,2 15,7
3 7 30 40 16 4
9.12. 15 20 25 30 35
2 6 26 6 10
9.13 8 18 28 38
18 20 25 37
9.14. 16 20 24 28 32 36
3 17 50 13 10 7
9.15. 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
9.16. 3,1 3,7 4,3 4,9 5,5 6,1
8 12 50 15 10 5
9.17 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
9.18. 2,6 3,0 3,4 3,8 4,2
3 7 60 8 2
9.19. 4 10 16 22 28
7 23 40 13 17
9.20. 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
9.21. 7,6 8,0 8,4 8,8 9,2
3 7 60 8 2
9.22. 5 8 11 14 17
7 23 40 13 17
9.23. 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
9.24. 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
9.25. 7,1 7,7 8,3 8,9 9,5 10,1
8 12 50 15 10 5
СОӨЖ 10. Сызықытық емес эконометрикалық моделдер
Асимметрияны және эксцессті қосу әдісімен тап
10.1. 3,1 3,7 4,3 4,9 5,5 6,1
8 12 50 15 10 5
10.2. 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
10.3. 2,6 3,0 3,4 3,8 4,2
3 7 60 8 2
10.4. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
10.5. 13 20 27 34 41
2 6 26 6 10
10.6. 80 100 120 140
18 20 25 37
10.7. 56 66 76 86 96 106
3 17 50 13 10 7
10.8. 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
10.9. 5,1 5,7 6,3 6,9 7,5 8,1
8 12 50 15 10 5
10.10. 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
10.11. 7,6 8,0 8,4 8,8 9,2
3 7 60 8 2
10.12. 13,2 13,7 14,2 14,7 15,2 15,7
3 7 30 40 16 4
10.13. 15 20 25 30 35
2 6 26 6 10
10.14. 8 18 28 38
18 20 25 37
10.15. 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
10.16. 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
10.17. 3,1 3,7 4,3 4,9 5,5 6,1
8 12 50 15 10 5
10.18. 4 10 16 22 28
7 23 40 13 17
10.19. 2,6 3,0 3,4 3,8 4,2
3 7 60 8 2
10.20. 16 20 24 28 32 36
3 17 50 13 10 7
10.21. 4 10 16 22 28
7 23 40 13 17
10.22. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
2 5 7 8 25 20 15 8 6 4
10.23. 1,2 1,7 2,2 2,7 3,2 3,7
3 7 30 40 16 4
10.24. 16 20 24 28 32 36
3 17 50 13 10 7
10.25. 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
