Лабораторный практикум по эконометрике
Лабораторная
- формат doc
- размер 124.43 КБ
- добавлен 16 ноября 2008 г.
Методические рекомендации по выполнению типовой комплексной задачи
Похожие разделы
- Академическая и специальная литература
- Финансово-экономические дисциплины
- Финансово-экономическая периодика
- Квантиль
Смотрите также
Практикум
- формат pdf
- размер 909.
71 КБ - добавлен 01 июля 2011 г.
71 КБЛабораторный практикум по эконометрике, изданный в Белорусском государственном экономическом университете. Содержит методические указания и варианты заданий для лабораторных работ по темам «Парная линейная регрессия», «Нелинейная регрессия», «Множественная регрессия», «Моделирование одномерных временных рядов».
- формат jpg
- размер 14.3 МБ
- добавлен 01 октября 2011 г.
Методические указания к выполнению лабораторных работ по эконометрике. Уфа, БашГУ, 2006. — 40 стр. Подробно описаны решения задач по эконометрике. Даются основные сведения из математической статистики, понятие и адекватность регрессионных уравнений (3 этапа проверки), практические примеры регрессионных зависимостей, приложения.
- формат djvu
- размер 2.38 МБ
- добавлен 06 ноября 2008 г.
2002 Предлагаемый практикум по эконометрике является дополнением к учебнику «Эконометрика», подготовленному тем же коллективом авторов. Практикум охватывает основные темы курса. Главное внимание уделяется построению эконометрических моделей на основе пространственных данных и временных рядов. Все разделы практикума имеют идентичную структуру: краткие методические положения, включающие основные понятия, определения, формулы; решение типовых зад…
- формат djvu
- размер 1.98 МБ
- добавлен 15 января 2010 г.
2005 Методические указания и решения типовых задач по эконометрике.
Реализация решения при помощи компьютера: Excell, Statgraphics. Парная регрессия и корреляция. Множественная регрессия и корреляция. Система эконометрических уравнений. Временные ряды в эконометрических исследованиях. Приложение. Статистико-математические таблицы.
Контрольная работа
- формат rtf
- размер 1.55 МБ
- добавлен 23 марта 2011 г.
Задачи по эконометрике (+ ответы и примеры решения) Содержание: Построение линейного уравнения парной регрессии, расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Определение коэффициентов корреляции и эластичности, индекса корреляции, суть применения критерия Фишера в эконометрике.
Лабораторная
- формат doc
- размер 7. 15 МБ
- добавлен 18 ноября 2009 г.
15 МБКонтрольная работа по эконометрике Днепропетровск, 2009 23стр предмет — эконометрика корреляция детерминация критерии: Стьюдента, Фишера
Практикум
- формат pdf
- размер 568.81 КБ
- добавлен 24 декабря 2010 г.
Практикум по эконометрике с применением MS EXCEL. Линейные модели парной и множественной регрессии. Академия управления ТИСБИ. Казань — 2008. Практикум по эконометрики содержит основные понятия и формулы эконометрики из разделов по парной и множественной регрессии и корреляции. Предназначено для студентов дневного и дистанционного отделения Академии управления «ТИСБИ».
Подробно разобраны типовые задачи. Продемонстрирована возможность реализации р…
Лабораторная
- формат xls
- размер 129.5 КБ
- добавлен 20 апреля 2010 г.
Лабораторная работа №2 Вариант №16 Сдавалась в СПбГУИТМО,3 курс, Коростелева Т. А. Задание. На основании данных табл. П1 для соответствующего варианта (табл. 1.1): Построить предложенные уравнения регрессии, включая линейную регрессию. Вычислить индексы парной корреляции для каждого уравнения. Проверить значимость уравнений регрессии и отдельных коэффициентов линейного уравнения. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки ап…
Статья
- формат doc
- размер 1. 1 МБ
- добавлен 14 марта 2009 г.
1 МБКурс лекций посвящен «академической эконометрике», однако приводятся краткие сведения о перспективных, развивающихся направлениях в эконометрике и дан соответствующий список литературы. В них, излагаются основные разделы эконометрики в соответствии с программой этой дисциплины
Шпаргалка
- формат pdf
- размер 354.01 КБ
- добавлен 30 октября 2011 г.
Ответы к тестам по теме «Эконометрика и экономико-математические методы и модели». Около 100 вопросов. Для студентов МИУ (Минск-РБ), БГЭУ. Вопросы по эконометрике с номерами страниц ответов из УМК МИУ (автор-Паршин)
Сведения об образовательной организации
Размер:
A
A
AЦвет: CCC
Изображения
Вкл.
Выкл.
Обычная версия сайта
Горно-Алтайский государственный университет
- Университет
- Обращение ректора
- История
- Ученый совет
- Администрация
- Медиацентр
- Отдел делопроизводства
- Юридический отдел
- Управление бухгалтерского учета и финансового контроля
- Планово-финансовое управление
- Управление кадров
- Центр цифрового развития
- Управление стратегического развития
- Управление по административно-хозяйственной работе
- Административно-хозяйственное и материально-техническое подразделение
- Контрактный управляющий
- Противодействие коррупции
- Сведения о доходах
- Антитеррористическая безопасность
- Международная деятельность
- Безопасность и охрана труда
- Лучшие студенты
- Структура
- Календарь мероприятий
- Профком студентов и аспирантов
- Республиканская профсоюзная организация высшей школы
- Вопросы ректору
- Образование
- Факультеты и институт
- Учебно-методическое управление
- Методический совет ГАГУ
- Отдел практической подготовки студентов
- Заочное обучение
- Центр дополнительного образования
- Центр карьеры
- Методические и иные документы
- Консультационный центр поддержки студентов
- Региональный центр финансовой грамотности
- Учебно-тренинговый центр
- Центр развития педагогического образования
- Локальный центр тестирования иностранных граждан
- Совет родителей (законных представителей) несовершеннолетних обучающихся ГАГУ
- Воспитание
- Центр воспитательной и внеучебной работы
- Центр социально-психологической помощи
- Совет по воспитательной работе
- Волонтёрский центр
- Cовет обучающихся
- Информационные материалы
- Совет кураторов
- Клуб выпускников
- Наука
- Новости науки
- Центр развития науки и инноваций
- Отдел научно-технической информации
- Отдел подготовки научно-педагогических кадров
- Библиотечно-издательский центр
- Лаборатории, НШ, НИЦ, вузовско-академическая кафедра
- Музейный комплекс ГАГУ
- Научные мероприятия в ГАГУ
- Центр развития туризма и гостеприимства
- Национальный проект «Наука и университеты»
- Культура и спорт
- Немецкий культурный центр
- Центр языка и культуры Китая
- Туристский клуб «Горизонт»
- Спортивный клуб «Буревестник»
- Киберспорт
- Военно-патриотический клуб «БАРС»
- Спортивно-оздоровительная база на Телецком озере
- Контакты и адреса
- Телефонный справочник
- Платежные реквизиты
- Символика ГАГУ
- Карта корпусов
- Карта сайта
- Сведения об образовательной организации
- ›
- Файлы
Econ Excel Workshop
Описание
В то время как содержание типичного курса экономики бакалавриата в последние десятилетия оставалось стабильным, компьютеры стали более мощными, простыми в использовании и такими же распространенными, как карандаш и бумага.
Несмотря на эти изменения, методы обучения в классе остаются практически неизменными, при этом доминирующим способом преподавания является мел и разговор. Этот двухдневный семинар по повышению квалификации с личным присутствием продемонстрирует, как использовать Excel и методы активного обучения для обучения экономике и бизнесу. Участники получат педагогические знания и навыки, применимые к различным разделам и курсам на разных уровнях, что позволит улучшить существующие курсы и создать новые материалы и контент.
Семинар предназначен для предоставления как готовых учебных материалов, так и инструментов, которые можно использовать для создания собственных примеров и содержания. Вы можете протестировать одно приложение и постепенно расширять свой преподавательский репертуар. Это идеальный недорогой способ улучшить и оживить курс, который вы читали много раз, или создать совершенно новый курс.
Отдельные лекции, лабораторные модули или целые курсы можно перерабатывать и обновлять, в том числе переворачивать аудиторию.
Каждый день заканчивается временем, когда участники самостоятельно изучают рабочие тетради и идеи, при необходимости консультируясь.
Целевая аудитория: Факультет экономики и бизнеса
Приглашаются все, кто активно преподает курсы по экономике или бизнесу, и получат пользу от инновационных приложений и педагогических стратегий, продемонстрированных на этом семинаре.
Bio
Доктор Баррето заинтересован в использовании компьютеров (особенно Microsoft Excel) для улучшения преподавания и изучения экономики. Он является профессором экономики и менеджмента QG Noblitt в Университете ДеПау и опубликовал статьи и книги по педагогике, в том числе (совместно с Фрэнком М. Хоулендом) «Введение в эконометрику с использованием моделирования Монте-Карло в Microsoft Excel» (Cambridge University Press, 2006 г.), «Промежуточная микроэкономика с Microsoft Excel (Издательство Кембриджского университета, 2009 г.).) — теперь в свободном открытом доступе — и Преподавание макроэкономики в Microsoft Excel (Cambridge Univeristy Press, 2016).
Он был стипендиатом Фулбрайта, получил несколько наград за преподавание и представил материалы, использованные на этом семинаре, во многих колледжах и университетах по всему миру.
Даты и местонахождение
TBA
Расписание
TBA
Расходы и финансирование
TBA
Вопросы и регистрация
3 у вас есть вопросы или вы хотите получить дополнительную информацию об этом семинаре.
Проживание
TBA
Предыдущие семинары
Нажмите на дату ниже, чтобы увидеть список участников, комментарии, фотографии и описание семинара этого года:
23 — 24 июня 2022
9 — 18, 2019
4 — 5 июня, 2018
8 — 9 июня, 2017
27 — 28 мая, 2016
28 — 29 мая, 2015
9004 12, 13 июня 2015 0004 12 — 14 июня , 201313 — 15 июня 2012
22–24 июня 2011 г.
16–18 июня 2010 г.
Вы также можете просмотреть карту всех домашних заведений Econ Excel Workshop.
В нем приняли участие преподаватели самых разных учреждений, от небольших гуманитарных колледжей до крупных государственных университетов.
Последнее обновление: 25 июня 2022 г.
Использование статистического и эконометрического программного обеспечения
Содержание
- Какое программное обеспечение?
- Должны ли занятия быть живыми?
- Проектирование компьютерных классов
- Облако RStudio
- Excel
Это одна из трех тем Темы 2: Обучение с использованием данных онлайн виртуального симпозиума 2020 года.
Все больше студентов и работодателей видят ценность в том, чтобы студенты имели практические навыки обработки данных и кодирования. В материале ниже есть список популярных программ. Скорее всего, в краткосрочной перспективе вы захотите придерживаться программного обеспечения, которое вы использовали.
Также вероятно, что существуют нерешенные местные проблемы, связанные с использованием лицензионного программного обеспечения, которое обычно доступно в кампусе.
В приведенном ниже материале описаны некоторые общие проблемы, с которыми мы сталкиваемся при обучении программированию, а также несколько советов по использованию R и Excel.
Одной из основных проблем, с которыми мы сталкиваемся, является замена очных компьютерных лабораторий. Перейдите на доску обсуждений на площади Пьяцца (код доступа: C19, если вы входите в систему в первый раз) и сообщите нам, как вы думаете о замене компьютерных лабораторий, если мы не сможем запустить их в кампусе.
Какое программное обеспечение?
Преимущества | Недостатки | |
|---|---|---|
Эксель | — знакомый интерфейс — всем нужны рабочие знания — обычно бесплатно для студентов — данные видны всегда | — возможна только простая статистика и эконометрика — воспроизводимость — отсутствие документации рабочего процесса |
отзывов | — меню, отсюда и знакомый интерфейс — дешевая студенческая версия — предварительно запрограммированные общие процедуры | — воспроизводимость — отсутствие документации рабочего процесса — бесплатная версия с ограничениями |
СТАТА | — широко используется в академических и государственных учреждениях — мощный с точки зрения типов анализа и размера наборов данных — воспроизводимость — большая онлайн-поддержка — доступен интерфейс меню | — кривая обучения — Студенческая версия (80 фунтов стерлингов в год) |
Р | — все чаще используется в правительстве и бизнесе мощный с точки зрения типов анализа и размера наборов данных — воспроизводимость — большая онлайн-поддержка — бесплатно — R может сделать гораздо больше, чем эконометрика, например. | — крутая кривая обучения — для установки требуется поддержка — придется иметь дело с потенциально разными версиями, если не используется RStudio Cloud . |
визуализацииДолжны ли занятия проходить в прямом эфире?
При традиционном очном обучении эконометрике занятия в компьютерной лаборатории дают студентам очень хорошую возможность получить практический опыт анализа данных. лично класс, преподаватели могут следить за учащимися, глядя на то, что появляется на их экране, и предлагать помощь, если это необходимо, или учащийся может легко показать инструктору свой экран, если он считает, что допустил ошибку, или застряли.
В онлайн-среде добиться этого сложнее, но некоторые возможности все же есть; с живыми занятиями на таких платформах, как Zoom или Collaborate , учащиеся могут поделиться своим экраном с остальной частью класса (или вы можете использовать комнаты отдыха, где небольшое количество учащихся делят свои экраны друг с другом).
Студенты уже могут использовать онлайн-ресурсы — существует онлайн-сообщество R и множество онлайн-ресурсов Stata (например, в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе или Принстоне), которые могут помочь студентам анализировать данные, особенно , если они не так ограничены по времени, как они могли быть в живых классах. Точно так же, если вы используете доску объявлений, учащиеся могут сотрудничать вместе, чтобы помочь найти решения проблем анализа данных.
Нет простого ответа на вопрос, должны ли лабораторные занятия проводиться в прямом эфире или их можно проводить асинхронно. Если у вас есть какие-либо мысли или вопросы, на которые вы хотите ответить, вы можете опубликовать их на досках объявлений Piazza (код доступа C19).).
Проектирование компьютерных классов
Проведение компьютерных классов онлайн будет серьезной проблемой для любого курса эконометрики с практическим компонентом. Вполне вероятно, что нам придется предоставить студентам более подробные инструкции о том, как добиться того, чего мы от них хотим, с помощью эконометрического программного обеспечения.
Это связано с тем, что нам, вероятно, придется больше полагаться на студентов, самостоятельно решающих проблемы. Быстрый взгляд через плечо в компьютерной лаборатории — это не тот инструмент, который у нас может быть.
Это также означает, что нам придется повысить устойчивость наших учащихся к кодированию, а это означает, что мы должны будем помочь им развить и отработать навыки и инструменты, необходимые для преодоления трудностей при программировании. Это верно независимо от того, просите ли вы своих студентов изучить эконометрическое программное обеспечение, управляемое меню (например, EViews или SPSS), или программное обеспечение, основанное на коде (например, STATA, R, Python или MATLAB).
Общие навыки, которые могут помочь вашим ученикам:
- Использование функции помощи
- Поиск помощи в Интернете
- Понимание сообщений об ошибках и
- Поиск ошибок или отладка
Поэтому важно не только предоставить своим учащимся первоначальный и полностью работающий код или инструкции о том, как достичь определенных целей, но вам также необходимо познакомить их с трудностями и разочарованиями, с которыми они могут столкнуться, а также с описанными выше стратегиями, которые в конечном итоге позволит им преодолеть эти трудности.
В этом онлайн-видео (YouTube, 11,29 мин.) Ральф Беккер (Манчестерский университет) обсуждает, как включить такие элементы в компьютерный класс. В качестве примера он использует R, но те же принципы применимы и к любому другому программному обеспечению.
В этом клипе используются следующие материалы:
Файлы данных: данные о мобильности, политика Covid-19 и данные о случаях заболевания
Базовая компьютерная лаборатория: рабочий лист, код Rmd для рабочего листа код для рабочего листа
Вы также можете подумать о том, чтобы предоставить своим ученикам базовую шпаргалка, в которой есть раздел, посвященный общим навыкам программирования.
RStudio Cloud
Если вы используете R в качестве эконометрического программного обеспечения, вам может быть интересно, как проводить компьютерные занятия онлайн.
Поскольку R и его наиболее часто используемый внешний интерфейс, RStudio, являются бесплатными программами, все учащиеся могут загрузить их и установить на свои компьютеры. Но есть проблема. Если вы сделаете это, то вы должны рассчитывать на помощь многим из ваших студентов в этом процессе. И хотя процесс установки обычно довольно прост, это также означает, что вам и вашим ученикам придется потратить время на этот процесс, прежде чем вы даже добавите 2 + 2 в свое программное обеспечение. Когда у вас есть очные занятия, результатом является то, что я обычно счастлив, если в конце первого часа у всех студентов есть файл данных, загруженный в программное обеспечение.
Есть решение этой проблемы. Вы и ваши ученики можете использовать R и RStudio в облаке. Все, что нужно вашим ученикам, — это логин с https://rstudio.cloud/. Это бесплатно. После этого вы сможете использовать R в Интернете.
Важно отметить, что это означает, что вы можете гарантировать, что все ваши студенты имеют доступ к одной и той же вычислительной среде.
Вам не нужно беспокоиться о том, скачали ли они все необходимые файлы. Если вы сделали их доступными, они будут там. То же самое с пакетами, если они у вас есть, они будут там. Все это означает, что вы можете начать делать классные вещи с самого начала.
Минусов всего два:
- Пока услуга бесплатная. По умолчанию в пространстве может быть только 10 человек (что-то вроде класса). Но вы можете попросить RStudio предоставить вам больше места. В среднесрочной перспективе они могут начать взимать плату за эту услугу.
- Всем тем раздражающим вещам, которых вы избегаете, включая установку, загрузку пакетов и т. д., учащимся все равно придется учиться, когда они будут работать самостоятельно. Но если вы используете RStudio Cloud, вы можете отложить эту боль до тех пор, пока ваши ученики не поймут, в чем ценность навыков кодирования. В этот момент будет легче вовлечь учащихся в этот процесс.
Вот два пункта, с которых вы можете начать.
Введение в RStudio Cloud Мел Грегори из RStudio (YouTube, 24,05 мин.
)
Памятка для учителей, использующих RStudio Cloud.
Excel
Большинство студентов поступают в университет, имея некоторый опыт работы с пакетами электронных таблиц, такими как Excel (хотя они, возможно, не использовали его в течение некоторого времени).
Из-за этого знакомства может быть полезно представить учащимся регрессии МНК через Excel, не в последнюю очередь потому, что МНК имеет встроенную функциональность, позволяющую оценивать МНК и выполнять простые статистические проверки (например, парные t-тесты). , используя инструментарий «Анализ данных».
По умолчанию набор инструментов для анализа данных деактивирован в Excel, и вам нужно будет его активировать; Подробная информация о том, как активировать это для версий Excel для Windows, приведена ниже или доступна в Интернете. (Инструкции для Mac также доступны в Интернете).
Использование Excel для вводной эконометрики имеет ряд существенных преимуществ;
- учащиеся могут просматривать данные и получать реальное представление о том, какие переменные они используют.
- Для простых одномерных регрессий вы можете попросить учащихся использовать простые функции в Excel (например, =sumproduct), чтобы вручную построить оценки OLS, а затем мгновенно сравнить с результатами регрессии
- Вы можете выполнять преобразования переменных, и учащиеся могут сразу увидеть влияние преобразования на переменные, а затем увидеть влияние на результаты регрессии.
- В отличие от Stata или R, учащимся не нужно изучать какие-либо новые команды для использования программного обеспечения; если они знакомы с Excel, им обычно довольно легко получить результаты регрессии (даже если они делают несколько ошибок по пути).
Хотя Excel может выполнять простую МНК с несколькими независимыми переменными, в качестве пакета для более продвинутых курсов он более ограничен:
- Вы в значительной степени ограничены МНК, хотя это означает, что вы можете использовать Excel для оценки взаимосвязей с помощью простых стратегий идентификации, таких как разность в разнице и план разрыва регрессии.
