МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ЛУЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ БІЗНЕСУ ТА ПРАВА

ЗАТВЕРДЖУЮ Декан факультету бізнесу та права ___________Ірина КАМІНСЬКА «__» _________ 2022 р.

ЗАТВЕРДЖУЮ Голова НМР _____________ Надія КОВАЛЬЧУК «__» _________ 2022 р.

РОБОЧА ПРОГРАМА

з дисципліни «МЕТОДИ І МОДЕЛІ, ІНФОРМАЦІЙНІ СИТЕМИ В МЕНЕДЖМЕНТІ»

ступінь вищої освіти – доктор філософії

галузь знань – 07 Управління та адміністрування

спеціальність – 073 Менеджмент

освітня програма – «Менеджмент»

Кафедра менеджменту

Форма навчання	Курс	Семестр	Лекції (год.)	Лабораторні (семінарські) заняття (год.)		Самостійна робота здобувачів освіти (год.)		Разом (год.)	Залік (сем.)	Екзамен (сем.)
						всього	з них: ІРС (год.) у формі ІНДЗ
				всього	з них: тренінг (год.)
денна	1	1	15	30	0	105	-	150	-	1

Луцьк – 2022

Робоча програма складена на основі освітньо-наукової програми підготовки доктора філософії галузі знань 07 Управління та адміністрування, спеціальності 073 Менеджмент, затвердженої Вченою радою ЛНТУ, протокол №8 від 31.03.2022 р.

Робочу програму склала к.е.н., доцент Кондіус Інна Степанівна.

Робоча програма затверджена на засіданні кафедри менеджменту, протокол №10 від 07.06.2022 р.

Завідувач кафедри _____________________ проф. Вавдіюк Н.С.

Розглянуто та схвалено групою забезпечення освітньо-наукової програми «Менеджмент», протокол №3 від 10.06.2022 р.

Гарант ОНП «Менеджмент» ________________ д.е.н, професор Вавдіюк Н.С.

СТРУКТУРА РОБОЧОЇ ПРОГРАМИ НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

1. Опис дисципліни

Дисципліна – Стратегічний менеджмент	Галузь знань, спеціальність, СВО	Характеристика навчальної дисципліни
		денна форма навчання	заочна форма навчання
Кількість кредитів - 5	Галузь знань – 07 Управління та адміністрування	Обов’язкова дисципліна циклу професійної підготовки
Кількість залікових модулів - 3	Спеціальність – 073 Менеджмент	Рік підготовки – 1-й Семестр – 1-й
Кількість змістових модулів - 2	Ступінь вищої освіти – доктор філософії	Лекції – 15 год Лабораторні заняття – 30 год	Лекції – 0 Лабораторні заняття – 0
Загальна кількість годин - 150		Самостійна робота – 105 год,	Самостійна робота – 0
Тижневих аудиторних годин для денної форми навчання – 4		Вид підсумкового контролю -екзамен

2. Мета і завдання дисципліни

2.1. Мета вивчення дисципліни

Метою викладання навчальної дисципліни є формування систематизованих теоретичних знань та практичних навичок з основ створення та застосування математичних моделей в економічних дослідженнях.

Вивчення даної дисципліни передбачає формування системи знань з методології та інструментарію побудови і використання різних типів економіко-математичних моделей.

Предметом навчальної дисципліни є методологія та інструментарій побудови і розв’язування детермінованих оптимізаційних задач.

Об’єктом навчальної дисципліни є процес побудови та аналізу економіко-математичних моделей функціонування економічних об’єктів і систем керування організаціями та їх підрозділами.

Дисципліна є професійно-орієнтованою для підготовки доктора філософії та спрямована на надання здобувачам освіти знань з розуміння методів і моделей та застосування сучасних інформаційних систем та технологій для обгрунтування та прийняття ефективних управлінських рішень.

2.2. Завдання вивчення дисципліни

Основними завданнями вивчення навчальної дисципліни є теоретична й практична підготовка здобувачів з питань: вивчення методів побудови математичних моделей складних виробничо-економічних систем, аналіз й використання адекватних математичних моделей у сфері економіки, підприємства, у процесі прийняття управлінських рішень шляхом застосування сучасних інформаційних систем.

2.3. Найменування та опис компетентностей,

формування яких забезпечує вивчення дисципліни

По завершенню вивчення навчальної дисципліни здобувачі освіти набудуть компетентностей:

Інтегральна компетеність: здатність продукувати нові ідеї, розв’язувати комплексні проблеми у галузі управління та адміністрування, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань та/або професійної практики, застосовувати новітні методології наукової та педагогічної діяльності, здійснювати власні наукові дослідження, результати яких мають наукову новизну, теоретичне та практичне значення.

Загальні:

ЗK01. Здатність виявляти, ставити та вирішувати проблеми.

ЗK02.Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.

2.4. Передумови для вивчення дисципліни

Передумовами вивчення дисципліни є базові знання з інформатики, математики , економіко-математичного моделювання.

2.5. Результати навчання

Програмними результатами навчання є:

РН01. Застосовувати сучасні інструменти і технології пошуку, оброблення та аналізу інформації, зокрема, статистичні методи аналізу даних великого обсягу та/або складної структури, спеціалізовані бази даних та інформаційні системи.

РН03.Розробляти та досліджувати концептуальні, математичні і комп’ютерні моделі процесів і систем, ефективно використовувати їх для отримання нових знань та/або створення інноваційних продуктів у галузі менеджменту та дотичних міждисциплінарних напрямах.

РН05. Глибоко розуміти загальні принципи та методи управлінських наук, а також методологію наукових досліджень, застосувати їх у власних дослідженнях у сфері менеджменту та у викладацькій практиці.

3. Програма навчальної дисципліни:

Змістовий модуль 1. Загальні поняття економічного моделювання

Тема 1. Принципи побудови економічних моделей

Термін «економетрія». Задачі економетрії. Просторові дані. Часові ряди. Особливості часових рядів. Кореляційно-регресійний аналіз в економіці. Функціональний та кореляційний зв’язки. Виявлення закономірного зв’язку між змінними за допомогою методу Фостера-Стюарта. Функція регресії. Регресор. Регресат. Причини обов'язкової присутності в регресійних моделях випадкового фактора. Кореляційне поле. Економетрична модель. Специфікація моделі регресії. Метод характерних середніх для вибору найкращої функції регресії. Параметризація рівняння регресії. Моделі часових рядів. Регресійні моделі з одним рівнянням. Системи незалежних, рекурсивних, взаємозалежних рівнянь. Порівнянність та однорідність даних. Повнота даних та стійкість.

Література: 1, 2, 3

Тема 2. Коваріація, дисперсія і кореляція

Поняття кореляція. Кореляційний момент або коваріація. Коефіцієнт кореляції. Вибірковий кореляційний момент. Вибіркові дисперсії. Стандартна похибка. Якісна оцінка коефіцієнтів кореляції за шкалою Чеддока. Розподіл Фішера-Іейтса. Оцінка значимості коефіцієнта корреляції з використанням t-критерію Стьюдента. Матриця коефіцієнтів парної кореляції. Вибірковий коефіцієнт множинної кореляції та коефіцієнт детермінації. Вибірковий частинний коефіцієнт кореляції. Індекс кореляції. Методика розрахунку кореляційного відношення. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії.

Література: 2, 3, 5

Тема 3. Методи побудови загальної лінійної моделі

«Істинне» рівняння регресії. Парна регресія. Систематична та випадкова складові. Умови Гаусса-Маркова. Гетероскедастичність та гомоскедастичність. Властивості оцінок параметрів регресійного рівняння: незміщеність, обґрунтованість, ефективність та інваріантність. Метод найменших квадратів (МНК). Верифікація моделі. Стандартна похибка рівняння. Оцінений коефіцієнт детермінації. Перевірка значущості та довірчі інтервали. Прогнозування за лінійною моделлю.

Множинна регресія. Специфікація багатофакторної моделі. Мультиколінеарність. Ознаки мультиколінеарності та методи її усунення. Оцінка якості моделі множинної регресії. Перевірка виконання передумов МНК. Перевірка гіпотези про нормальний розподіл залишків лінійної регресії за критеріями згоди. Етапи побудови економетричної моделі.

Перевірка стійкості прогнозної моделі. Безумовне та умовне прогнозування. Оцінка якості прогнозів.

Література: 2, 4, 6

Тема 4. Множинна регресія в нелінійних моделях

Нелінійна регресія відносно пояснюючих змінних. Нелінійна регресія по параметрам, що оцінюються. Вибір аналітичної форми дослідження моделі на основі апріорної інформації про залежність та на основі графіків розкиду емпіричних точок.

Фіктивні змінні. Ілюстрація використання фіктивної змінної. Множинні сукупності фіктивних змінних.

Дослідження відповідності моделі емпіричним даним.

Література: 1, 5, 6, 7

Змістовий модуль 2. Узагальнені моделі економічних обчислень

Тема 5. Узагальнені економетричні моделі

Моделі з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів. Виявлення гетероскедастичності та її природи. Тестування наявності гетероскедастичності. Трансформування початкової моделі. Гетероскедастичність і зважений метод найменших квадратів. Оцінювання параметрів багатофакторної регресійної моделі на основі узагальненого методу найменших квадратів.

Природа і наслідки автокореляції. Методи визначення автокореляції. Критерій Дарбіна-Уотсона. Критерій фон Неймана. Нециклічний та циклічний коефіцієнти автокореляції. Оцінка параметрів моделі з автокорельованими залишками. Метод Ейткена. Метод перетворення вихідної інформації.

Література: 1, 2, 3, 6

Тема 6. Економетричні моделі динаміки

Ідентифікація детермінованого тренду та сезонності. Лаги залежної і незалежних змінних. Оцінка параметрів моделей з лагами в незалежних змінних: метод послідовного збільшення кількості лагів, перетворення Койка (метод геометричної прогресії).

Методи моделювання часових рядів. Систематичні та випадкові компоненти часового ряду. Фільтрація компонент часового ряду. Перевірка гіпотези про існування тренда. Використання кривих зростання в соціально-економічних дослідженнях. Прогнозування тенденції часового ряду за механічними методами та аналітичними методами. Адаптивні методи прогнозування. Метод декомпозиції часового ряду. Розрахунок сезонної хвилі.

Література: 1, 5, 7

Тема 7. Системи одночасних рівнянь

Поняття систем одночасних рівнянь. Приклади систем одночасних рівнянь. Структурна та зведена (прогнозна) форми системи рівнянь. Поняття ідентифікації (ототожнення) системи рівнянь. Методи оцінювання параметрів системи рівнянь. Непрямий метод найменших квадратів. Двокроковий метод найменших квадратів. Трикроковий метод найменших квадратів. Прогноз і загальні довірчі інтервали.

Література: 5, 6

4. Структура залікового кредиту з дисципліни «Методи і моделі, інформаційні системи в менеджменті»

Тема	Кількість годин
	Лекції	Лабораторні заняття	Самостійна робота	Контрольні заходи
Змістовий модуль 1.
Тема 1. Принципи побудови економічних моделей	2	3	14	Поточне опитування, тестування
Тема 2. Коваріація, дисперсія і кореляція	2	4	14	Поточне опитування, тестування
Тема 3. Методи побудови загальної лінійної моделі	2	4	14	Поточне опитування, тестування
Тема 4. Множинна регресія в нелінійних моделях	2	4	14	Поточне опитування, тестування
Разом за змістовим модулем 1	8	15	56	Модульне тестування
Змістовий модуль 2.
Тема 5. Узагальнені економетричні моделі	2	5	16	Поточне опитування, тестування
Тема 6. Економетричні моделі динаміки	2	5	16	Поточне опитування, тестування
Тема 7. Системи одночасних рівнянь	3	5	17	Поточне опитування, тестування
Разом за змістовим модулем 2	7	15	49	Модульне тестування
Разом	15	30	105

5. Теми семінарських занять – не передбачено програмою дисципліни.

6. Тематика практичних занять – не передбачено програмою дисципліни.

7. Тематика лабораторних занять

Лабораторне заняття 1. Проведення кореляційного аналізу (3 год)

Мета роботи: здійснити кореляційний аналіз статистичної сукупності спостережень факторів.

Питання для обговорення:

Зміст роботи: виявлення взаємозв’язку між випадковими змінними шляхом точкової оцінки парних (частинних) коефіцієнтів кореляції, розрахунку та перевірки значущості множинних коефіцієнтів кореляції та детермінації. На основі проведеного аналізу здійснення відбору факторів, що виробляють найбільший вплив на результуючий показник, та дослідження наявності мультиколінеарності.

Вимоги до звіту: назва, тема, мета, завдання, розрахункові формули. Результати аналітичного розв’язання задачі та комп’ютерного у вигляді таблиці MS Excel з вихідними умовами експерименту, таблиці MS Excel з результатами обчислень, висновок про отримані результати. Опис інструментів та функцій MS Excel, що використовувались при вирішенні задачі. Короткий опис технології вирішення задачі в MS Excel.

Контрольні заходи: поточне опитування, тестування.

Література: 1, 2, 3

Лабораторне заняття 2. Побудова та аналіз моделі парної лінійної регресії (4 год)

Мета роботи: побудувати та проаналізувати модель парної лінійної регресії.

Зміст роботи: проведення параметризації лінійного рівняння залежності двох факторів та оцінка статистичної значимості побудованої регресії і її параметрів. Здійснення прогнозу на основі побудованої моделі та оцінка його точності.

Вимоги до звіту: назва, тема, мета, завдання, розрахункові формули. Результати аналітичного розв’язання задачі та комп’ютерного у вигляді таблиці MS Excel з вихідними умовами експерименту, таблиці MS Excel з результатами обчислень, висновок про отримані результати. Опис інструментів та функцій MS Excel, що використовувались при вирішенні задачі. Короткий опис технології вирішення задачі в MS Excel.

Контрольні заходи: поточне опитування, тестування.

Література: 1, 2, 3

Лабораторне заняття 3. Побудова та аналіз моделі множинної нелінійної регресії (4 год)

Мета роботи: побудувати та проаналізувати модель множинної нелінійної регресії.

Зміст роботи: проведення параметризації рівняння регресії за двома припущеннями – стохастична залежність між факторами і результуючим показником має лінійний та нелінійний вигляд. Оцінка статистичної значимості побудованих регресій та їх параметрів. Вибір регресії, що краще відображає початкові статистичні дані, і здійснення прогнозу на основі обраної моделі.

Вимоги до звіту: назва, тема, мета, завдання, розрахункові формули. Результати аналітичного розв’язання задачі та комп’ютерного у вигляді таблиці MS Excel з вихідними умовами експерименту, таблиці MS Excel з результатами обчислень, висновок про отримані результати. Опис інструментів та функцій MS Excel, що використовувались при вирішенні задачі. Короткий опис технології вирішення задачі в MS Excel

Контрольні заходи: поточне опитування, тестування.

Література: 2, 4

Лабораторне заняття 4. Виявлення та усунення ефекту гетероскедастичності даних (4 год)

Мета роботи: набуття навичок виявлення та усунення ефекту гетероскедастичності з використанням MS Excel та пакету Statistica.

Зміст роботи: за допомогою табличного процесору MS Excel і пакету Statistica перевірити гіпотезу про наявність гетероскедастичності залишків та враховуючи отримані результати оцінити параметри багатофакторної регресійної моделі.

Вимоги до звіту: назва, тема, мета, завдання, вихідні дані варіанту. Результати аналітичного розв’язання задачі та комп’ютерного у вигляді таблиці MS Excel з вихідними умовами експерименту, таблиці MS Excel з результатами обчислень, висновок про отримані результати. Опис інструментів та функцій MS Excel, що використовувались при вирішенні задачі. Короткий опис технології вирішення задачі в MS Excel

Контрольні заходи: поточне опитування, тестування.

Література: 1, 5, 6, 7

Лабораторне заняття 5. Параметризація моделі з автокорельованими залишками (5 год)

Мета роботи: виявлення явища автокореляції залишків та оцінка параметрів регресії з автокорельованими залишками.

Зміст роботи: перевірити умову незалежності випадкових складових у різних спостереженнях та у разі її невиконання здійснити параметризацію моделі з автокорельованими залишками.

Вимоги до звіту: назва, тема, мета, завдання, вихідні дані варіанту. Результати аналітичного розв’язання задачі та комп’ютерного у вигляді таблиці MS Excel з вихідними умовами експерименту, таблиці MS Excel з результатами обчислень, висновок про отримані результати. Опис інструментів та функцій MS Excel, що використовувались при вирішенні задачі. Короткий опис технології вирішення задачі в MS Excel

Контрольні заходи: поточне опитування, тестування.

Література: 1, 2, 3

Лабораторне заняття 6. Застосування теорії часових рядів для аналізу та прогнозу економічних процесів (5 год)

Мета роботи: аналіз поведінки часового ряду та розробка на його основі прогнозу реальних економічних процесів та систем

Зміст роботи: провести попередній аналіз рядів динаміки та їх ідентифікацію. Здійснити аналітичне вирівнювання ряду адаптивними методами, побудувати модель часового ряду та зробити на її основі прогноз даних.

Вимоги до звіту: назва, тема, мета, завдання, вихідні дані варіанту. Результати аналітичного розв’язання задачі та комп’ютерного у вигляді таблиці MS Excel з вихідними умовами експерименту, таблиці MS Excel з результатами обчислень, висновок про отримані результати. Опис інструментів та функцій MS Excel, що використовувались при вирішенні задачі. Короткий опис технології вирішення задачі в MS Excel

Контрольні заходи: поточне опитування, тестування.

Література: 1, 5, 7

Лабораторне заняття 7. Оцінка параметрів системи економетричних рівнянь (5 год)

Мета роботи: оцінити параметри системи економетричних рівнянь.

Зміст роботи: дослідити зв’язки між економічними показниками в системі одночасових економетричних рівнянь та провести їх параметризацію.

Вимоги до звіту: назва, тема, мета, завдання, вихідні дані варіанту. Результати аналітичного розв’язання задачі та комп’ютерного у вигляді таблиці MS Excel з вихідними умовами експерименту, таблиці MS Excel з результатами обчислень, висновок про отримані результати. Опис інструментів та функцій MS Excel, що використовувались при вирішенні задачі. Короткий опис технології вирішення задачі в MS Excel

Контрольні заходи: поточне опитування, тестування.

Література: 5, 7

8. Самостійна робота

Організація самостійної роботи здобувачів освіти вимагає особливої уваги, тому, що частина питань кожної теми виноситься на самостійне вивчення здобувачами освіти. Самостійна робота здобувачів освіти системою навчально-методичних засобів, передбачених кафедрою для вивчення навчальної забезпечується дисципліни. Навчальний матеріал, передбачений для засвоєння під час самостійної роботи, виноситься на підсумковий контроль поряд з навчальними матеріалами, які опрацьовуються на навчальних заняттях.

Самостійна робта 1. Застосування методу Фостера-Стюарта (6 год)

Завдання:

1.   Дослідити особливості застосування методу Фостера-Стюарта з метою виявлення закономірного зв’язку між змінними.

2.   Розглянути наведену динаміку зростання прибутку деякої фірми за останні n років у % до базового (нульового) року.

3.   Встановити чи спростувати за допомогою методу Фостера-Стюарта наявність тенденції у зв’язку прибутку від номеру року.

4.   Проінтерпретувати отримані результати.

Література: [3, с. 33-36]

Самостійна робта 2. Визначення типу функції регресії методом характерних середніх (6 год)

Завдання:

1.   Розглянути метод характерних середніх, що дозволяє вибрати найкращу функцію регресії з 9 можливих.

2.   Визначити найкращу функцію регресії методом характерних середніх із дев’яти можливих функцій, що описують зв'язок прибутку фірми від номеру року.

3.   Проінтерпретувати отримані результати.

Література: [3, с. 44-47]

Самостійна робта 3. Оцінка тісноти нелінійного зв’язку (6 год)

Завдання:

1.   З метою виявлення закономірного нелінійного зв’язку між результуючим та пояснюючими змінними побудувати кореляційне поле для сукупності даних та розрахувати кореляційне відношення окремо для кожної пари змінних – результуючий показник і один з пояснюючих показників.

2.   Початкові дані взяти згідно завданню до лабораторної роботи №1.

3.   Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [5, с. 187-190]

Самостійна робта4. Перевірка гіпотези про нормальний розподіл залишків регресії (6 год)

Завдання:

1.   Перевірити гіпотезу про нормальний розподіл залишків лінійної регресії за критеріями згоди.

2.   Початкові дані взяти згідно завданню до лабораторної роботи №1.

3.   Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [3, с. 111-114]

Самостійна робта 5. Оцінка якості прогнозів за регресійними моделями (6 год)

Завдання:

1.   Дослідити основні відмінності безумовного прогнозування (передбачення) та умовного прогнозування (прогноз).

2.   Розглянути методи оцінки якості моделі.

3.   Взявши дані лабораторної роботи № 2 оцінити прогнозну точність моделі до прогнозування, обмеживши період вибірки 4 останніми спостереженнями.

4.   Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [3, с. 360-369]

Самостійна робта 6. Використання фіктивних змінних у регресійних моделях (6 год)

Завдання:

1.   З метою перевірки наявності сезонних коливань результуючого показника побудувати регресійну модель, в якій поряд з кількісними пояснюючими факторами включено бінарні змінні.

2.   Початкові дані взяти згідно завданню до лабораторної роботи №1 (місяці змінити на квартали).

3.   Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [3, с. 276-281]

Самостійна робта 7. Перевірка гетероскедастичності залишків за допомогою тесту Глейсера (6 год)

Завдання:

1.   З метою перевірки виконання умови гомоскедастичності залишків застосувати тест Глейсера.

2.   Для цього використовуються різні види функцій (за обґрунтуванням).

3.   Початкові дані взяти згідно завданню до лабораторної роботи №4.

4.   Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [4, с. 151]

Самостійна робта 8. Трансформування початкової моделі з метою усунення гетероскедастичності залишків (7 год)

Завдання:

1.    Припустивши форму гетероскедастичності залишків (використати результати СР.07) трансформувати початкову модель та здійснити її параметризацію.

2.    Початкові дані взяти згідно завданню до лабораторної роботи №4.

3.    Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [2, с. 96-100; 5, с. 240-241]

Самостійна робта 9. Розрахунок циклічних та нециклічних коефіцієнтів автокореляції (5 год)

Завдання:

1.   З метою виявлення ступеню взаємозв’язку залишків кожного наступного значення з попереднім розрахувати коефіцієнти автокореляції.

2.   Розрахувати циклічний та нециклічний коефіцієнти автокореляції першого, другого та третього порядків.

3.   Зробити висновок щодо наявності автокореляції.

4.   Початкові дані взяти згідно завданню до лабораторної роботи №5.

5. Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [4, с. 172-173]

Самостійна робта 10. Прогноз на основі моделі з автокорельованими залишками (5 год)

Завдання:

1.   За оціненою методом Ейткена моделлю з автокорельованими залишками виконати прогноз одного з показників.

2.   Початкові дані взяти згідно завданню до лабораторної роботи №5.

3.    Описати детально всі розрахунки та проінтерпретувати отримані результати.

Література: [4, с. 189-190]

Самостійна робта 11. Побудова кореляційної функції (5 год)

Завдання:

1.   Побудувати взаємну кореляційну функцію для таких взаємопов’язаних часових рядів як прибуток підприємства за місяць та питомі інвестиції.

2.   Визначити значення «лагу» або «лагів» і побудувати модель розподіленого лагу. Побудувати графік кореляційної функції (корелограму).

3.     Проінтерпретувати отримані результати.

Література: [4, с. 212-215]

Самостійна робта 12. Оцінювання параметрів моделі розподіленого лагу (5 год)

Завдання:

1.   Дослідити методи, що застосовуються для оцінки параметрів моделі розподіленого лагу.

2.   Використовуючи модель розподіленого лагу, побудовану в СР.11.

3.   Оцінити її параметри методом послідовного оцінювання (описаний в ЛК.08).

4.   Проінтерпретувати отримані результати

Література: [4, с. 219-235]

Самостійна робта 13. Приклади застосування лагів залежної змінної (5 год)

Завдання:

1.   Дослідити суть моделей часткового корегування і адаптивних очікувань та методи їх побудови.

2.   Розглянути приклади застосування даних моделей: модель корегування розміру дивідендів (модель Лінтнера), модель гіперінфляції Кейгана, модель споживання Фрідмена.

3.   Проінтерпретувати економічну суть даних моделей в цілому та суть коефіцієнтів лагових змінних, зокрема.

Література: [1, с. 291-293, с. 295-302; 3, с. 345-350; 4, с. 217-219]

Самостійна робта 14. Прикладні економетричні моделі соціально-економічного розвитку країни (6 год)

Завдання:

1.   Дослідити економетричні моделі, що застосовуються для аналізу та прогнозування соціально-економічного розвитку країни, зокрема Франції, США та України.

2.   Розглянути складну макромодель комплексного соціально-економічного розвитку країни та «Початкову робочу модель» для України [Проект з економічного моделювання та прогнозування в Україні].

3.   Проаналізувати можливості використання розглянутих моделей.

Література: [7, с. 124-142]

Самостійна робта 15. Ідентифікація системи одночасних економетричних рівнянь (6 год)

Завдання:

1.   Дослідити ідентифікованість системи одночасних економетричних рівнянь.

2.   Застосувавши необхідну та достатню умови ідентифікованості, визначити чи є ідентифікованим кожне з рівнянь моделі.

3.   Визначити метод оцінки параметрів моделі та записати у загальному вигляді зведену форму моделі.

4.   Проінтерпретувати отримані результати.

Література: [4, с.247-249; 2, с.132-142]

Самостійна робта 16. Прогнозування залежних змінних системи одночасних рівнянь (6 год)

Завдання:

1.   Побудувати точковий прогноз та довірчі інтервали всіх ендогенних змінних системи одночасних економетричних рівнянь.

2.   Початкові дані та оцінену регресійну модель взяти згідно ЛР.06.

3.   Побудувати точковий прогноз та довірчі інтервали всіх ендогенних змінних системи, вважаючи, що екзогенні змінні приймуть значення, які дорівнюють 105% від їх середнього рівня.

4.   Проінтерпретувати отримані результати.

Література: [2, с. 151]

Самостійна робта 17. Дослідження методу максимальної правдоподібності (6 год)

Завдання:

1.   Дослідити особливості застосування методу максимальної правдопобіності з метою оцінювання параметрів економетричної моделі.

2.   Встановити основні відмінності в оцінках методу максимальної правдоподібності і методу найменших квадратів.

3.   Визначити, в яких випадках який з них краще застосовувати

Література: [1, с.350-354; 4, с. 32-36; 6; 142-145]

Самостійна робта 18. Оцінювання параметрів економетричної моделі методом максимальної правдоподібності (5 год)

Завдання:

1.   Застосувати метод максимальної правдоподібності з метою оцінювання параметрів економетричної моделі.

2.   Початкові дані для оцінювання економетричної моделі взяти з ЛР.02.

3.   Порівняти отримані оцінки партерів моделі з оцінками, розрахованими методом найменших квадратів.

4.   Проінтерпретувати отримані результати.

Література: [6, с. 142-145]

9. Засоби оцінювання та методи демонстрування результатів навчання

У процесі вивчення дисципліни використовуються наступні засоби оцінювання та методи демонстрування результатів навчання:

Методи навчання:

МН₁ – словесний метод (лекція, дискусія, співбесіда тощо);

МН₂ – практичний метод (лабораторні заняття);

МН₃ – наочний метод (метод ілюстрацій і метод демонстрацій, мультимедійні презентації);

МН₄ – робота з навчально-методичною літературою (конспектування, тезування, анотування, рецензування);

МН₅ – відеометод у сполученні з новітніми інформаційними технологіями та комп’ютерними засобами навчання (дистанційні, мультимедійні, веб-орієнтовані тощо);

МН₆ – самостійна робота (розв’язання завдань);

Методи оцінювання:

МО₁ – екзамен (МО₁₀ – залік);

МО₂ – усне або письмове опитування;

МО₃ – тестування;

МО₄ – презентації результатів виконаних завдань та досліджень;

МО₅ – презентації та виступи на наукових заходах;

МО₆ – лабораторна робота.

12. Критерії, форми поточного та підсумкового контролю

Видами оцінювання навчальних досягнень здобувача освіти є поточний та підсумковий. 100 балів може отримати здобувач освіти за виконання конкретних завдань за кожним із видів контролю.

Перед початком вивчення дисципліни здобувачі освіти мають бути ознайомлені з тривалістю вивчення теми (кількість занять); кількістю й тематикою обов’язкових робіт і термінами їх проведення; умовами оцінювання.

Поточний контроль – це оцінювання роботи здобувачів освіти на практичних, лабораторних, семінарських заняттях, тематичних роботах, самостійної, індивідуальної, що передбачених навчальним планом (оцінюється в балах, максимальний – 100 балів).

Об’єкт поточного контролю – процес встановлення рівня досягнень програмних результатів в оволодінні змістом предмету, уміннями та навичками.

Поточне оцінювання здійснюється у процесі вивчення тем курсу. Його основними завданнями є: встановлення й оцінювання рівнів розуміння і первинного засвоєння окремих елементів змісту теми, встановлення зв’язків між ними та засвоєним змістом попередніх тем, закріплення знань, умінь і навичок. Формами поточного оцінювання є індивідуальне, групове та фронтальне опитування; робота з діаграмами, графіками, схемами; взаємоконтроль здобувачів освіти в парах і групах; самоконтроль; виконання тестових завдань тощо. Інформація, отримана на підставі поточного контролю, є основною для коригування роботи викладача і здобувача освіти на парах.

Критерії оцінки теоретичних завдань:

90–100 балів отримує здобувач освіти, який повно та ґрунтовно розкриває теоретичне питання; вільно висловлює власні думки і відчуття; визначає програму особистої пізнавальної діяльності; самостійно оцінює різноманітні життєві явища і факти, виявляючи особисту позицію щодо них; переконливо аргументує відповіді на додаткові питання;

85–89 балів отримує здобувач освіти, який розкриє теоретичне питання з неточностями; припускається окремих незначних помилок, але самостійно виправляє їх; оцінює окремі нові факти, явища, ідеї; обґрунтовує та аргументує свою думку;

75–84 балів отримує здобувач освіти, який відтворює значну частину теоретичного матеріалу; виявляє знання і розуміння основних положень; припускається помилок, серед яких є суттєві, виправляє їх з допомогою викладача; неповно обґрунтовує власну думку;

65–74 балів отримує здобувач освіти, який правильно визначає сутність питання, але недостатньо або поверхнево розкриває більшість його окремих положень і допускає при цьому помилки, які частково впливають на загальне розуміння проблеми;

60–64 балів отримує здобувач освіти, який володіє теоретичним матеріалом на рівні фрагментів, що становлять незначну його частину; частково та поверхово розкриває лише окремі положення питання; допускає значних суттєвих помилок, котрі значно вплинули на загальне розуміння проблеми;

35–59 балів отримує здобувач освіти, який володіє теоретичним матеріалом на елементарному рівні засвоєння, викладає його уривчастими реченнями; не дає відповіді на додаткові питання (навіть з допомогою викладача);

0–34 балів отримує здобувач освіти, який володіє теоретичним матеріалом на рівні елементарного розпізнавання і відтворення окремих фактів, елементів, об’єктів або взагалі не дає відповіді на питання.

Критерії оцінки лабораторних завдань:

90–100 балів отримує здобувач освіти, який застосовує системні знання практичного матеріалу, передбачені навчальною програмою;

85–89 балів отримує здобувач освіти, який застосовує узагальнені знання практичного матеріалу, передбачені навчальною програмою;

75–84 балів отримує здобувач освіти, який виконує практичні завдання в цілому правильно, але з незначними неточностями;

65–74 балів отримує здобувач освіти, який припускається помилок через недостатнє розуміння програмного матеріалу;

60–64 балів отримує здобувач освіти, який припускається значних помилок; виконання завдань викликає значні труднощі; потребує допомоги викладача;

35–59 балів отримує здобувач освіти, який має фрагментарні знання щодо виконання практичного завдання.

0–34 балів отримує здобувач освіти, який не може виконати практичні завдання.

Критерії оцінки тестових завдань:

90–100 балів отримує здобувач освіти, який вирішив більше, чим 90% із запропонованого набору тестових завдань;

85–89 балів отримує здобувач освіти, який вирішив 85-89% із запропонованого набору тестових завдань різного рівня складності;

75–84 балів отримує здобувач освіти, який вирішив 75-84% із запропонованого набору тестових завдань різного рівня складності;

65–74 балів отримує здобувач освіти, який вирішив 65-74% із запропонованого набору тестових завдань різного рівня складності;

60-64 балів отримує здобувач освіти, який вирішив 60-64% із запропонованого набору тестових завдань різного рівня складності;

35–59 балів отримує здобувач освіти, який вирішив 35-59% із запропонованого набору тестових завдань різного рівня складності;

0–34 балів отримує здобувач освіти, який вирішив менше, аніж 34% із запропонованого набору тестових завдань різного рівня складності.

Поточний контроль якості знань здобувач освіти здійснює викладач, який проводить семінарські, практичні чи лабораторні, тематичні роботи.

Модульний контроль – це оцінювання засвоєння здобувачем освіти навчального матеріалу, винесеного на цей контрольний захід (оцінюється в балах, максимальний – 100 балів). Модульний контроль якості знань здобувачів освіти здійснює викладач-лектор.

Об’єкт модульного контролю – тестові завдання різного рівня складності.

Семестровий контроль проводиться у формі екзамену у терміни, передбачені графіком освітнього процесу, і оцінюється за максимальним балом – 100 балів.

Критерії підсумкового оцінювання:

90–100 балів отримує здобувач освіти, який вільно володіє програмним обсягом матеріалу, виявляє і демонструє особисті творчі здібності, вміє самостійно здобувати нові знання, демонструє ґрунтовні знання, вміння та практичні навички; без допомоги вміє викладача знаходить та опрацьовує необхідну інформацію, використовувати набуті знання і вміння для прийняття рішень у нестандартних ситуаціях, переконливо аргументує відповіді, вміє використовувати методи наукового обґрунтування власних рішень, самостійно розкриває власні обдарування й нахили.

85–89 балів отримує здобувач освіти, який вільно володіє програмним обсягом матеріалу, застосовує його на практиці, вільно розв’язує вправи і задачі у стандартних ситуаціях, самостійно виправляє допущені помилки, кількість яких незначна, вміє обґрунтувати на аргументувати свою думку.

75–84 балів отримує здобувач освіти, який вміє зіставляти, узагальнювати, систематизувати інформацію під керівництвом викладача, в цілому, самостійно застосовувати її на практиці; контролювати власну діяльність; виправляти помилки, серед яких є суттєві, добирати окремі аргументи для підтвердження думок.

65–74 балів отримує здобувач освіти, який відтворює значну частину теоретичного матеріалу, демонструє знання і розуміння основних положень з допомогою викладача може поверхнево відтворювати і аналізувати навчальний матеріал, виправляти помилки, серед яких є значна кількість суттєвих.

60–64 балів отримує здобувач освіти, який володіє навчальним матеріалом на рівні, вищому за початковий, значну частину його відтворює на репродуктивному рівні або володіє матеріалом на рівні окремих фрагментів, шо становлять незначну частину навчального матеріалу.

35–59 балів отримує здобувач освіти, який володіє матеріалом на рівні окремих фрагментів, шо становлять незначну частину навчального матеріалу.

0–34 балів отримує здобувач освіти, який володіє матеріалом на рівні елементарного розпізнавання і відтворення окремих фактів, елементів, об’єктів.

Шкала оцінювання:

За шкалою ЗВО	За національною шкалою	За шкалою ЕСТS
90-100	відмінно	А (відмінно)
85-89	добре	В (дуже добре)
75-84		С (добре)
65-74	задовільно	D (задовільно)
60-64		Е (достатньо)
35-59	незадовільно	FX (незадовільно з можливістю повторного складання)
0-34		F (незадовільно з обов’язковим повторним курсом)

Підсумковий бал (за 100-бальною шкалою) з навчальної дисципліни визначається як середньозважена величина, залежно від питомої ваги кожної складової залікового кредиту:

Заліковий модуль 1			Заліковий модуль 2			Заліковий модуль 3 (екзамен)	Разом (підсумкова семестрова оцінка)
Поточний контроль	Модульний контроль	Всього	Поточний контроль	Модульний контроль	Всього
40	60	100	40	60	100	100	100
Вагові коефіцієнти
х	х	0,3	х	х	0,3	0,4	1,0

13. Інструменти, обладнання та програмне забезпечення,

використання яких передбачає навчальна дисципліна

№	Найменування	Номер теми
1	Електронний варіант лекцій + мультимедійне забезпечення	1-7
2	Індивідуальні завдання для самостійного виконання (електронний варіант)	1-7

14. Рекомендовані джерела інформації

1. Доугерти, К. Введення в економетрику: підручник. М.: Инфра-М. 2019. 465 c. 

2. Лещинський О. Л., Рязанцева В. В., Юнькова О. О. Економетрія: навч. посібник для студ. вищ. навч. закладів. К.: МАУП, 2018. 205 с.

3. Назаренко А. М. Економетрика: навч. посібник. Суми: Вд-во СумГУ, 2020. 404 с.

4. Наконечний С. І., Терещенко Т. О., Романюк Т. П. Економетрія: підручник. К.: КНЕУ, 2018. 352с. 

5. Волошин О. Р., Галайко Н. В. Економетрія. Ч. 1: навч. посібник. Львів: ЛДУВС, 2019. 192 с.

6. Руська Р. В. Економетрика: навч. посібник. Тернопіль: Тайп, 2021. 248 с.

7. Присенко Г. В., Равікович Є.І. Прогнозування соціально-економічних процесів: навч. посібник. К.: КНЕУ, 2020. 378 с.