МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

«ВОЛЖСКИЙ ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ, ПЕДАГОГИКИ И ПРАВА»
Экономический факультет

Утверждаю:

Проректор по учебной работе

___________________/Егоршева О.И. /

«____ »___________________ 20__ г.

Рабочая программа дисциплины

Эконометрика

(наименование дисциплины)
Направление подготовки

080100.62 Экономика

Профиль подготовки

Бухгалтерский учет, анализ и аудит

Квалификация (степень) выпускника

Бакалавр

Форма обучения

очная, заочная, заочная сокращенная

(очная, заочная)
Волжский,

2011

Рабочая программа составлена на основании:

Минимума требований к освоению образовательной программы бакалавра направления подготовки «Экономика», утв. Приказом Минобрнауки РФ № 747 от 21.12.2009 г.

Учебных планов по направлению подготовки 080100.62 «Экономика» (профиль – Бухгалтерский учет, анализ и аудит) утвержденных приказом ректора от «_____»_______________20 г.

Составитель рабочей программы:

доцент, к.т.н ________________ /В.В. Матвеев/

(должность, ученая степень, звание) (подпись)

Рабочая программа утверждена на заседании кафедры

финансов и бухгалтерского учета

(наименование кафедры)

«29» «08»2011г. Пр. №.1
Заведующий кафедрой _______________/ Н.А. Малий /

Декан факультета _____________________/И.Ю. Мильковская /

(подпись) (Ф.И.О.)

Оглавление

1. Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Эконометрика» являются: формирование у студентов комплексного и научного представления о методах выявления и количественного описания взаимосвязей между различными экономическими показателями, а также закономерностей их изменения во времени, приобретение ими практических навыков применения аппарата математической статистики в сочетании с современными информационными технологиями для обработки массивов эмпирических данных при построении моделей экономических процессов.

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Дисциплина "Эконометрика" относится в профессиональному циклу учебного плана по направлению подготовки 080100.62 Экономика, квалификация (степень) «Бакалавр» и рассчитан на студентов, прослушавших курсы математического анализа, линейной алгебры, методов оптимальных решений, экономической статистики, теории вероятностей и математической статистики.

Дисциплина "Эконометрика" может быть использована в спецкурсах по теории случайных процессов, математическим моделям в экономике, оптимальному управлению, статистическому прогнозированию, в финансовой математике, принятию решений в условиях неопределенности.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Эконометрика»

В результате освоения дисциплины «Эконометрика» происходит формирование у обучающегося следующих профессиональных компетенций:

умение осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4);

умение выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты эконометрического моделирования и обосновать полученные выводы (ПК-5);

умение на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);

умение анализировать и интерпретировать финансовую, бухгалтерскую и иную информацию, содержащуюся в отчетности предприятий различных форм собственности, организаций, ведомств и т.д. и использовать полученные сведения для принятия управленческих решений (ПК-7);

умение анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей (ПК-8);

умение, используя отечественные и зарубежные источники информации, собрать необходимые данные проанализировать их и подготовить информационный обзор и/или аналитический отчет (ПК-9);

умение использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-10).

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать: основные понятия эконометрического подхода, основные методы оценивания неизвестных параметров эконометрических моделей, методы проверки статистических гипотез о параметрах построенных моделей, основные методы диагностики эконометрических моделей.

Уметь: применять стандартные методы построения эконометрических моделей, обрабатывать статистическую информацию и получать статистически обоснованные выводы, делать содержательные выводы из результатов эконометрического моделирования.

Владеть: основными принципами и методами обработки статистических данных, навыками применения эконометрических пакетов программ для ПЭВМ

4. Структура и содержание учебной дисциплины

4.1. Структура дисциплины «Эконометрика»

Преподавание дисциплины осуществляется в 4 и 5 семестрах. Общая трудоемкость дисциплины составляет 144 часа, зачетных единиц - 4.

ЗАОЧНАЯ ФОРМА ОБУЧЕНИЯ

Курс	III
Всего аудиторных занятий, час	14
В том числе:
лекции, час	8
лабораторные занятия, час
практические (семинарские) занятия, час	6
СРС, всего часов по учебному плану	130
Курсовая работа
Экзамен
Зачет
Всего часов по дисциплине	144

4.2. Содержание учебной дисциплины «Эконометрика»

№ П№ п/п	Название темы, наименование вопросов, изучаемых на лекциях	Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)				Форма Контроля
		Лекции	Лабораторные работы	Практические занятия	СРС
1	2	3	4	5	6	7
Семестр IV
Раздел 1. Регрессия		18		18
11.	Предмет эконометрики	2		2		Ко
22.	Линейная регрессия	6		4		Ко
33.	Нелинейная регрессия	2		4		Ко
44.	Спецификация переменных в уравнениях множественной регрессии	4		4		РЗ
55.	Гетероскедастичность и автокоррелированность остатков	4		4		Ко
Семестр V
Раздел 2. Системы эконометрических уравнений и временные ряды		18	18
66.	Системы эконометрических уравнений	4	4		18	Ко
77.	Одномерные временные ряды	6	6		18	РЗ
88.	Изучение взаимосвязей по временным рядам	46	4		-	Ко
99.	Динамические эконометрические модели	4	4		36	Ко
Итого		36	18	18	72

Тема 1. Предмет эконометрики

Различные определения эконометрики, высказывания известных учёных. Три составляющих эконометрики: регрессия, системы эконометрических уравнений, временные ряды. Цели эконометрического исследования. Количественные характеристики случайных величин: среднее значение (математическое ожидание), дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, ковариация, коэффициент корреляции

Тема 2. Линейная регрессия

Парная линейная регрессия. Оценка параметров модели методом наименьших квадратов (МНК): система нормальных уравнений. Интерпретация коэффициентов уравнения регрессии. Оценка адекватности модели: наличие связи между переменными, анализ дисперсии, коэффициент детерминации R², F-критерий Фишера значимости уравнения в целом. Свойства оценок коэффициентов регрессии: несмещенность, эффективность, состоятельность. Теорема Гаусса-Маркова. Оценки стандартных отклонений оценок параметров регрессии. Доверительные интервалы коэффициентов регрессии. Оценка значимости коэффициентов модели по критерию Стьюдента. Множественная линейная регрессия. Требования к факторам, включаемым в модель. Матричное представление оценок по МНК. Оценка значимости отдельных факторов множественной регрессии

Тема 3. Нелинейная регрессия

Типы нелинейности в регрессионной зависимости: нелинейность по экзогенным переменным, нелинейность по параметрам. Сведение нелинейного по переменным уравнения к линейному с помощью преобразований. Смещённость оценок параметров, полученных МНК. Коэффициент детерминации для нелинейных моделей. Метод последовательных приближений нахождения оценок параметров. Регрессия с фиктивными переменными. logit- и probit-модели для бинарных эндогенных переменных.

Тема 4. Спецификация переменных в уравнениях множественной регрессии

Последствия неправильной спецификации модели: включения лишней переменной, невключения необходимой переменной, использования «заменителей». Свойства оценок коэффициентов регрессии: несмещенность, точность, эффективность, состоятельность. Теорема Гаусса-Маркова. «Стандартные ошибки» коэффициентов регрессии. Мультиколлинеарность факторов. Статистика, используемая для проверки факторов на мультиколлинеарность, Методы смягчения мультиколлинеарности. Оценка значимости совместного предельного вклада группы переменных с помощью F-теста. Зависимость между F- и t- статистиками. Скорректированный коэффициент детерминации R².

Тема 5. Гетероскедастичность и автокоррелированность остатков

Гетероскедастичность: определение, причины и последствия гетероскедастичности. Методы обнаружения гетероскедастичности, тест Голдфельда-Квандта. Взвешенный и обобщённый методы наименьших квадратов. Автокорреляция: определение, причины и последствия автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона проверки на автокорреляцию, тест ранговой корреляции Спирмена, Авторегрессионная схема первого порядка.

Тема 6. Системы эконометрических уравнений

Классификация систем эконометрических уравнений. Структурная и приведённая формы модели. Проблема идентификации. Идентифицируемые, недентифицируемые, сверхидентифицируемые модели. Методы оценивания параметров структурной модели: косвенный МНК, двухшаговый МНК, трехшаговый МНК. метод максимального правдоподобия. Понятие о методе главных компонент, как средстве борьбы с мультиколлинеарностью данных. Примеры применения систем эконометрических уравнений: статическая модель Кейнса, динамическая модель Кейнса, динамическая модель макроэкономики Клейна,

Тема 7. Одномерные временные ряды

Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда. Циклическая, трендовая и случайная компоненты ряда. Задачи эконометрического исследования временных рядов. Автокорреляционная функция ряда и выявление структуры ряда. Аналитическое выравнивание методом скользящей средней. Способы сглаживания: простое и взвешенное среднее, экспоненциальное сглаживание. Моделирование сезонных и циклических колебаний. Моделирование тенденции временного ряда, в том числе при наличии структурных изменений. Тесты Чоу и Гуйарати.

Тема 8. Изучение взаимосвязей по временным рядам

Оценка взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения ложной корреляции: элиминирование тенденции, переход к приращениям, введение фактора времени в модель. Коинтеграция временных рядов. Критерий Энгеля - Грангера

Тема 9. Динамические эконометрические модели

Явные модели Бокса-Дженкинса (ARIMA модели). Компоненты авторегрессии и скользящего среднего. Итеративная стратегия разработки модели: проверка стационарности ряда, выбор исходной модели, оценка параметров, анализ остатков. Модель авторегрессии с распределённым лагом первого порядка (ADL модель), сведение ADL(0,1) модели обратным преобразованием Койка к модели Койка. Модели с распределённым лагом (DL модели): конечномерные (лаги Алмон) и бесконечномерные (метод Койка). Неявные модели: модель адаптивных ожиданий, модель неполной корректировки, модель рациональных ожиданий. Сведение модели адаптивных ожиданий к модели авторегрессии.

5. Образовательные технологии

Учебные занятия по дисциплине «Эконометрика» проводятся в виде лекций, лабораторных работ, практических занятий, контрольных работ, расчетных заданий, самостоятельных работ.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

6.1. Практические, лабораторные занятия

№ п/п	Темы практических занятий	Трудоемкость, ч
Семестр IV
Практические занятия:		18
1	Компьютерные технологии нахождения числовых характеристик случайных величин (на примере пакета Excel). Графическое представление характеристик случайных величин	2
2.	Нормальное и связанные с ним распределения Фишера и Стюдента. Степени свободы, квантили, уровень значимости.	2
4.	Построение парной линейной регрессии и оценка степени связи фактора и результирующего признака	4
5.	Построение множественной регрессии и проверка значимости включаемых в нее факторов.	4
6.	Оценка точности параметров регрессии	2
7.	Построение нелинейной регрессии и оценка ее адекватности.	2
8	Анализ остатков на гомоскедастичность и мультиколлинеарность	2
Семестр V
Лабораторные работы:		18
1.	Системы эконометрических уравнений	4
2.	Одномерные временные ряды. Анализ остатков на автокорреляцию	4
3.	Изучение взаимосвязей по временным рядам	4
4.	Динамические эконометрические модели.	6
Итого		36

6.2. Темы, наименование вопросов, выносимых на СРС

№ п/п	Тема	Вопросы	Форма конт- роля	Литература	Трудоемкость, ч
11.	Системы эконометрических уравнений	Примеры экономических моделей, на основе взаимозависимых уравнений. Проблемы идентификации. Особенности применения метода максимального правдоподобия для оценки параметров. Путевой анализ	Ко	[1,3,6]	18
22.	Одномерные временные ряды	Стационарные и нестационарные временные ряды. Модель случайного блуждания. Кажущиеся тренды и регрессии в случае нестационарных переменных. Ряды Фурье. Спектральный анализ. Результаты Нельсона-Плоссера по анализу стационарности исторических рядов макроэкономической динамики	Ко, РЗ	[1,3,6]	18
33.	Динамические эконометрические модели	Модель с распределенными лагами. Преобразование Койка. Авторегрессионные модели, как эквивалентное представление моделей с распределенными лагами. Проверка гипотезы об отсутствии автокорреляции в авторегрессионных моделях с помощью h-статистики Дарбина. Ожидания экономических агентов, как причина лаговых переменных в моделях. Модели наивных ожиданий. Модель адаптивных ожиданий и преобразование Койка. Оценка коэффициентов авторегрессионных моделей. Оценивание моделей с распределенными лагами методом поиска на сетке (метод Клейна). Модель гиперинфляции Кейгана. Модель частичной подстройки. Модель корректировки ошибками.	Ко	[1,3,6]	36
ИТОГО					72

6.3. Формы текущего, промежуточного и итогового контроля успеваемости

Виды контроля по дисциплине:

текущий контроль успеваемости – это контрольные опросы (Ко);

промежуточный контроль – расчетное задание (РЗ); контрольные работы (Кр);

итоговый контроль – зачет.

Контрольный опрос (Ко) может проводиться как в устной, так и в письменной форме.

6.4. Вопросы к зачету по дисциплине

	Основные задачи эконометрики
	Линейная парная регрессия
	Корреляция
	Оценка значимости линейной парной регрессии
	Основные предпосылки метода наименьших квадратов
	Доверительные интервалы для оценок параметров регрессии
	Множественная линейная регрессия. Отбор факторов
	Оценка значимости множественной регрессии в целом и по отдельным параметрам
	Множественная регрессия с фиктивными параметрами
	Последствия нарушения предпосылок метода наименьших квадратов
	Гетероскедастичность и ее виды
	Автокорреляция остатков. Критерий Дарбина-Уотсона
	Обобщенный метод наименьших квадратов
	Системы линейных одновременных уравнений. Классификация
	Структурная и приведенная форма модели
	Проблема идентификации. Счетное правило
	Косвенный метод наименьших квадратов
	Двухшаговый метод наименьших квадратов
	Временной ряд. Общие понятия
	Автокорреляционная функция временного ряда
	Выделение регулярных составляющих временного ряда
	Прогноз уровней временного ряда
	Оценка взаимосвязи двух временных рядов
	Модель с распределенным лагом. Лаги Алмон
	Модель авторегрессии. Метод инструментальных переменных

6.5. Темы докладов и рефератов

Использование ортогональных полиномов в представлении и анализе временных рядов.

Динамические модели эконометрики на основе уравнений состояния

Рекурсивный метод наименьших квадратов.

Методы технического анализа курсов валют акций и других активов (осциллятор, полоса Боулинджера, MACD, Parabolic SAR, RSI и др.)

6.6. Расчетные задания

Семестр IV. По эмпирическим данным о зависимости стоимости квартиры в Санкт-Петербурге от различных факторов (площадь, число минут ходьбы до метро, района города и пр.), приведенным в [2] раздела 7.2 ( для каждого студента свой набор) построить линейную множественную регрессию и провести ее анализ на предмет целесообразности включения того или иного фактора в модель и дать оценки точности полученных оценок.

Семестр V. Скачать из Интернета (https://investfunds.ru) данные по изменению цены закрытия акции определённого эмитента (для каждого студента свой) на ММВБ за 2 месяца, сгладить его различными способами и проанализировать полученный временные ряд на предмет возможности использования для его описания авторегрессионной модели 1-го порядка.

6.7. Примеры заданий для практических занятий и лабораторных работ

Задача 1.1.

Имеется информация за 10 лет относительно среднего дохода и среднего потребления (млн.руб.):

1. Оцените коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов.

2. Проверьте статистическую значимость оценок теоретических коэффициентов при уровнях значимости .

3. Рассчитайте 95%-е доверительные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии.

4. Спрогнозируйте потребление при доходе и рассчитайте 95% доверительный интервал для условного математического ожидания .

5. Рассчитайте границы интервала, в котором будет сосредоточено не менее 95% возможных объемов потребления при доходе .

6. Оцените на сколько изменится потребление, если доход вырастет на 3 млн.руб.

7. Рассчитайте коэффициент детерминации .

8. Рассчитайте - статистику для коэффициента детерминации и оцените его статистическую значимость.

Задача 1.2

Имеется информация за 15 лет относительно среднего дохода и среднего потребления (млн.руб.):

Годы	X	Y	Годы	X	Y	Годы	X	Y
1986	10,5	8,8	1991	16,1	11,9	1996	23,1	20,5
1987	11,6	12,0	1992	17,3	13,5	1997	24,3	19,5
1988	12,3	13,0	1993	18,7	15,0	1998	25,5	19,1
1989	13,7	12,6	1994	20,1	18,2	1999	27,8	19,3
1990	14,5	11,2	1995	21,8	21,2	2000	30,0	24,0

1. Оцените коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов.

2. Вычислите значение статистики Дарбина-Уотсона и проанализируйте наличие автокорреляции остатков.

3. При наличии автокорреляции переоцените уравнение регрессии, используя для этого один цикл метода Кохрана-Оркатта.

Задача 1.3.
Известны данные для 30 домохозяйств (в условных единицах) по доходам и расходам :
1. Оцените коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов.

2. Примените тест Голдфелда-Квандта для изучения гипотезы об отсутствии гетероскедастичности остатков.

3. В случае гетероскедастичности остатков примените взвешенный метод наименьших квадратов, предполагая, что дисперсии отклонений пропорциональны .

4. Определите, существенно ли повлияла гетероскедастичность на качество оценок в уравнении, построенном по обычному методу наименьших квадратов.

Лабораторная работа
Моделирование временных рядов
Постановка задачи: известны статистические данные наблюдений за некоторый периодвремени

Требуется:

Построить график динамики уровней ряда.

Рассчитать значения сезонных компонент методом скользящей средней.

Устранить сезонную компоненту из исходных уровней рядя, построить уравнение, моделирующее динамику трендовой компоненты.

Проверить остатки на автокорреляцию по критерию Дарбина – Уотсона.

Дать прогноз фактора у_t.

.

Примечание: таблица приведена не полностью.

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.

7.1. Основная литература

№ п/п	Автор, название, издательство, год.
1	Эконометрика: Учеб. пособие (ГРИФ) // А.И. Новиков. — 2-e изд., испр. и доп. — М.:ИНФРА-М, 2011. — 144 с.

7.2. Дополнительная литература

№ № пп/п	Автор, название, издательство, год.
22	Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике// Д.М. Дайитбегов. — 2-e изд., испр. и доп. — М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2011. — 578 с.
33	Введение эконометрику: Учебник // К. Доугерти; Пер. с англ. О.О. Замкова и др. — 3-e изд. — М.:ИНФРА-М, 2010. — 465 с.
44	Вероятностное моделирование в финансово- экономической области: Учеб. пособие (ГРИФ) // Л.Г. Лабскер. — 2-e изд. — М.: ИНФРА-М, 2010. — 172 с
55	Экономико-математические методы модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие (ГРИФ) // И.В. Орлова, В.А. Половников. — Изд. испр. И доп. — М.: Вузовский учебник, 2011. — 366 с.
66	Эконометрика: Учебник (ГРИФ) // В.А. Колемаев; Государственный университет управления. — М.: ИНФРА-М, 2010. — 160 с.:
77	Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач // И.В. Орлова. — М.: Вузовский учебник, 2008. — 144 с.:
88.	Домбровский В.В. Эконометрика, - М.: Новый учебник, 2004. – 342 с.
99.	Практикум по эконометрике: Учеб. пособие/Под ред. Елисеевой И.И. –М.: Финансы и статистика, 2003, 192 с.
110.	Шанченко Н.И. Эконометрика. Лабораторный практикум. – Ульяновск. УлГТУ. 2011, - 117 с.
111.	Дорохина Е.Ю., Преснякова Л.Ф., ТихомировН.П. – Сборник задач по эконометрике. Учебное пособие для экономических ВУЗов. - М.: Экзамен. 2003, -222 с.

7.3. Программное обеспечение и Интернет-ресурсы

№ № пп/п	Название, адрес сайта
112.	Орлова И.В. Эконометрика - https://www.aup.ru/books/m153/
113.	Статистика и эконометрика: учебники, лекции, примеры. Официальный сайт «Математическое бюро» - https://www.matburo.ru/st_subject.php?p=ec
114.	Рассылка «Эконометрика»: http://subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrica
115.	Ресурсы по статистике и эконометрике. https://dist-economics.eu.spb.ru/HTML/predmet/econometrics.htm
116.	Ресурсы по статистике и эконометрике https://research.by/rus/links
117.	Ресурсы по статистике и эконометрике https://www/ecsoman/edu/ru/db/msg/163749/html
118.	Эконометрика. Библиотека. Единое окно доступа к образовательным ресурсам. https://window.edu.ru/window/library?p_rubr=2.2.76.4.8.

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Лекционные занятия по дисциплине «Эконометрика» проводятся в в обычных аудиториях. Для некоторых тем желательно мультимедийное обеспечение аудитории

Практические и лабораторные занятия проводятся в компъютерных классах с установленным пакетом EXCEL.

Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля)

а) основная литература:

1. 
   Шеремет А. Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности [Текст] : учебник для студентов вузов, обуч. по спец. "Бух. учет, анализ и аудит" / А. Д. Шеремет; М-во образования РФ. - Изд. доп. и испр. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 415 с.
   
2. 
   Гиляровская Л. Т. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: [Текст]: учебник / Л. Т. Гиляровская; Д. В. Лысенко; Д. А. Ендовицкий. - М.: Проспект, 2008. - 360 с.
   
3. 
   Бариленко В.И. Анализ хозяйственной деятельности: [Электронный ресурс]: учеб. пособ. /О.И. Бариленко. - М.: ЭКСМО,2010.-272с. – URL:http//www.biblioclub.ru
   
4. 
   Петров К.Ф. Анализ финансово-экономического состояния предприятия: [Электронный ресурс]: практич. пособ. / К.Ф. Петров-М.: Лаборатория книги, 2009.-139с. – URL:http//www.biblioclub.ru
   
5. 
   Бариленко В.И. Анализ хозяйственной деятельности: [Электронный ресурс]: учеб. пособ. /В.И. Бариленко. - М.: Омега-Л, 2009.-414с. – URL:http//www.biblioclub.ru
   
6. 
   Цветков Д.А. Диагностика финансового состояния фирмы : [Электронный ресурс]: / Д.А. Цветков. - М.: Лаборатория книги, 2009. - 156с. – URL:http//www.biblioclub.ru
   

б) дополнительная литература

1. 
   Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности [Текст] : учеб. пособие [для студентов эконом. спец. вузов] / Г. В. Савицкая. - 3-е изд. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 271 с.
   
2. 
   Лысенко Д.В. . Комплексный экономический анализ: Учебник. - М.: ИНФРА - М, 2010.- 320 с.
   
3. 
   КовалевВ.В., Волкова О.Н Анализ хозяйственной деятелности предприятия: Учебник. - М.: Велби Проспект, 2010. - 424 с.
   
4. 
   Плаксова Н.С. Экономический анализ. - М.: Эксмо, 2010. - 704 с.
   
5. 
   Румянцева Е.Е. Экономический анализ.: Учебник. - М.: Изд-во РАГС, 2010. -354 с.
   
6. 
   Плаксова Н.С. Стратегический и текущий экономический анализ. - М.: Эксмо, 2010. -640 с.
   
7. 
   Малеева В.В., Алексеева А.И., Васильев Ю.В. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: Учебное пособие - М.: КНОРУС , 2009. - 688 с.
   
8. 
   Кирсанова О.Г. Анализ и планирование хозяйственной деятельности: Учебно-методическое пособие. - Смоленск: «Универсум», 2008. - 80 с.
   
9. 
   Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Галушкина А.И., Козлова Л.В. Анализ методов и моделей оценки финансовой устойчивости организаций. //Экономический анализ: теория и практика. - №1 (166)- 2010г.
   
10. 
    Данилов Г.В., Рыжкова И.Г., Войнова Е.С. Расчет производственной мощности и анализ безубыточности на стадии проектирования производственных систем. //Экономический анализ: теория и практика. - №3 (168)- 2010г.
    
11. 
    Глазунова М.И. Анализ и оценка обеспеченности запасов источниками финансирования. //Экономический анализ: теория и практика.- №3 (168)- 2010г.
    
12. 
    Вороненко Т.В. Современные методы анализа и управления запасами предприятия.
    //Экономический анализ: теория и практика.- №6 (171)- 2010г.
    
13. 
    ШогеновБ.А., Мирзоева А.Р. Проблемы распределения затрат и калькулирование себестоимости предприятия в условиях комплексного использования сырья. //Экономический анализ: теория и практика.- №11 (176)- 2010г.
    
14. 
    Бахрушина М.А., Самарина Л.Б. Сущность управленческого анализа деятельности организации. //Экономический анализ: теория и практика.- №14 (179)- 2010г.
    
15. 
    Соколова Л.С. Финансовое состояние предприятия: оценка и моделирование управления. //Справочник экономиста.- № 9 2010 г.
    
16. 
    Плаксова Н.С. Анализ финансовой отчетности. - М.: Эксмо, 2010. - 384 с.
    
17. 
    Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. - М.: ИНФРА -М , 2010. - 305 с.
    
18. 
    Чечевицина Н.П. Анализ финансово-хозяйственной деятельности. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2010. - 431 с.
    
19. 
    Вопросы экономики (журнал)
    
20. 
    Финансовая аналитика: Проблемы и решения (журнал)
    
21. 
    Экономический анализ (журнал)
    

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

электронно-библиотечная система «Университетская библиотека» https://www.biblioclub.ru

научная электронная библиотека https://www.elibrary.ru
- федеральные образовательные порталы:

«Российское образование», https://www.edu.ru/

Справочно-правовая система «ГАРАНТ» - https://www.garant.ru

Справочно-правовая система «Консультант плюс» - https://base.consultant.ru

Бухгалтеру /Клерк.Ру - https://www.klerk.ru/buh/