Самостоятельная работа. Оценка производственных функций

Вариант 1

Оценка производственных функций

Производственные функции при одном и нескольких факторах производства. Расширение производства и эффект масштаба. Зависимость дохода от масштаба производства. Методы оценивания производственных функций. Подбор производственных функций. Линейная, квадратическая, степенная производственная функция. Оценка параметров производственных функций. Оценка эффекта масштаба.

Вариант 2

Эконометрические оценки кривых производственных затрат

Эконометрическое моделирование затрат. Теория затрат: функция затраты - выпуск. Краткосорочные и долгосрочные затраты. Общие и предельные затраты. Оценка функции краткосрочных затрат. Построение функции краткосрочных затрат на базе временных рядов.

Эконометрические модели долгосрочных затрат. Кривые обучения и экономия, обусловленная увеличением масштаба производства..

Вариант 3

Эконометрические модели эффективности рекламы

Определяющие факторы рекламных издержек. Модель запоминаемости телевизионной рекламы. Модели удельного веса фирмы в рыночном обороте. Проблема одновременности рекламы и продаж.

Вариант 4

Построение кривой спроса на основе уравнений регрессии

Построение многофакторных регрессионных моделей спроса. Идентификация переменных. Выбор формы модели. Тестирование и оценка результатов.

Вариант 5

Модели и методы анализа ценных бумаг в условиях неопределенности

Показатели доходности и риска ценных бумаг. Рыночный портфель. -коэффициент ценных бумаг Проблема выбора портфеля ценных бумаг на основе кривых «доходность- риск».

Модель оценки финансовых активов CAPM. Тестирование CAPM на основе модели многомерной линейной регрессии.

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине

Балльно-рейтинговая оценка знаний студента

Усвоение студентом каждой изучаемой в семестре дисциплины максимально оценивается 100 баллами (100 % успеха). Указанное максимальное количество баллов (S_итог), которое студент может набрать по дисциплине, складывается из суммы баллов, полученных на сессии (S_сес) и количества баллов, полученных на экзамене (S_экз). И рассчитывается по формуле:S_итог = S_сес + S_экз

Студент, набравший в результате текущей работы по дисциплине менее 20 баллов, не допускается к сдаче экзамена, и ему выставляется 0 (ноль) сессионных баллов
(S_сес = 0).

Студент, набравший от 20 до 50 сессионных баллов (S_сес), обязан сдавать экзамен / зачет по дисциплине, на котором может набрать до 50 баллов.

Если на экзамене ответ студента оценивается менее чем на 30 баллов, то экзамен / зачет считается несданным, студенту выставляется 0 (ноль) сессионных баллов, а в ведомость выставляется оценка «неудовлетворительно».

Если на экзамене студент набирает 30 и более баллов, то они прибавляются к сумме баллов за текущую работу в ходе сессии и переводятся в академическую оценку (см. таблицу), которая фиксируется в зачетной книжке студента.

Перевод баллов в академическую оценку

Студенту, набравшему в течение семестра за текущую работу (S_сес) 60 и более баллов, экзамен по дисциплине может быть выставлен без процедуры сдачи.

Зачетом является выполнение требований на «удовлетворительно».

Студенты, пропустившие лекционные либо семинарские занятия без уважительной причины, имеют возможность восстановить утерянные баллы. По согласованию с препода­вателем допускаются отработки в виде компьютерного тестирования на интернет-тренаже­рах в тестирующих системах Fepo.ru, i-exam.ru, а также отработки в ходе индивидуальных консультаций преподавателя.

Значения рейтинговых баллов для отдельных видов учебной деятельности студента, формирующих S_итог по дисциплине

Вопросы к экзамену

Компетенции ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6

1. Предмет и основные понятия эконометрики.

2. Эконометрическое моделирование и модели.

3. Парный регрессионный анализ. Типы регрессионных моделей.

4. Метод наименьших квадратов. Нормальная система МНК параметров линейной регрессии.

5. Выборочный коэффициент регрессии, выборочная дисперсия, выборочная ковариация, коэффициент эластичности.

6. Выборочный коэффициент корреляции. Связь с коэффициентом регрессии и ковариацией.

7. Оценка тесноты связи линейной регрессии по коэффициенту корреляции.

8. Оценка параметров линейной регрессии. Теорема Гаусса – Маркова.

9. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров.

10. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.

11. Параболическая регрессия и нормальная система МНК параметров параболической регрессии.

12. Гиперболическая регрессия и нормальная система МНК параметров гиперболической регрессии.

13. Множественный регрессионный анализ. Типы регрессионных моделей.

14. Линейная множественная регрессия и нормальная система МНК параметров линейной множественной регрессии.

15. Множественный коэффициент корреляции и коэффициенты частной корреляции.

16. Выбор факторов для построения регрессионной модели. Оценка качества регрессионных моделей.

17. Модели динамики экономических процессов. Понятие и классификация рядов динамики.

18. Показатели изменения уровней рядов динамики.

19. Выявление и характеристика основной тенденции развития показателя во времени.

20. Методы анализа основной тенденции в рядах динамики.

21. Типы трендовых моделей.

22. Расчет параметров трендовой модели при аналитическом выравнивании методами избранных точек и средних значений.

23. Расчет параметров трендовой модели при аналитическом выравнивании методами конечных разностей и наименьших квадратов.

24. Оценка адекватности трендовых моделей.

25. Прогнозирование динамики экономических процессов на основе трендовых моделей.