МСП - Учебная программа 2013x

Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»
Факультет экономики
Отделение статистики, анализа данных и демографии
Магистерская программа «Статистический анализ экономических и социальных процессов»
Учебная программа
по курсу
«Моделирование
социальных процессов»
для направления 080100.62 Экономика
Автор:
к.т.н. Сиротин В.П.
Одобрена на заседании кафедры
статистических методов
Зав. кафедрой
____________________В.С. Мхитарян
«_____» _______________ 2013 г.
Утверждена УС факультета
_________________________________
Ученый секретарь
_________________________________
« ____» ___________________2013г.
Москва
2013
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Автор программы:
к.т.н., профессор кафедры статистических методов Сиротин Вячеслав Павлович;
Программа курса «Моделирование социальных процессов» предназначена для
студентов, специализирующихся в области статистики, анализа данных и демографии.
Программой предусматривается изучение теории и практики построения
статистических моделей для изучения поведения социальных объектов с учетом особенностей
используемой информации.
Программа базируется на научных и учебных материалах по моделированию структуры
и анализу зависимостей в ходе изучения социальных объектов, статистических данных
различной природы, применяемых для их исследования.
Основную часть программы составляют сведения о методах моделирования
социальных объектов различных уровней и их применении для решения конкретных задач
анализа социальных процессов. Новизна курса заключается в комплексном использовании
статистического и нечетко-множественного подходов к моделированию сложных систем с
учетом неопределенности данных.
Дисциплина базируется на изучении студентами социологии, экономической теории,
математической статистики, методов многомерного статистического анализа и эконометрики.
Формы контроля
Основными видами занятий являются лекционные занятия и практические занятия в
компьютерных классах.
Итоговый контроль по курсу – зачет.
Работа на практических занятиях
На семинарах студенты получают практические навыки работы с программными продуктами,
позволяющими строить статистические модели.
Домашние задания
В качестве домашних заданий студентам предлагается создание моделей социальных
процессов и социально-экономических явлений или выполнение определенных этапов
создания моделей, а также анализ полученных результатов с целью выработки рекомендаций
по совершенствованию социально-экономической ситуации.
Зачет
По завершении курса студенты сдают зачет в письменной форме. Для успешной сдачи зачета
студенты должны выполнить задания. Оценка за зачет определяется долей правильно
выполненных заданий из предложенных, эта доля умножается на 10 с итоговым округлением
по правилам выполнения арифметических операций округления.
Система оценивания
Оценка за работу в процессе изучения дисциплины определяется как средняя арифметическая
трех оценок по 10-бальной шкале: за работу на практических занятиях и выполнение каждого
из двух заданий, - с округлением по правилам выполнения арифметических операций
округления. Итоговая оценка определяется как простая средняя арифметическая числа баллов,
набранных в процессе изучения дисциплины, и числа баллов, полученных на зачете с
округлением по правилам выполнения арифметических операций округления.
Тематический план учебной дисциплины
Название темы
Тема 1. Виды моделей
социальных процессов и
особенности их построения
Тема 2. Модели
стратификации населения
Тема 3. Модели
типологизации социальных
групп
Тема 4. Моделирование
уровня жизни населения
Всего
часов
Лекции Семинары
Самостоятель
ная работа
Формы
текущего
контроля
20
4
4
12
24
4
4
16
24
4
4
16
ДЗ 1
40
8
8
24
ДЗ 2
108
20
20
68
Домашнее задание 1. Модель типологизации социальных групп населения
Домашнее задание 2. Построение иерархической системы индикаторов качества жизни
населения
Содержание курса
Тема 1. Виды моделей социальных процессов и особенности их построения.
Этапы и особенности их построения статистических моделей социально-экономических
процессов. Информационное обеспечение моделирования. Шкалы данных и возможности их
трансформации. Использование нечетко-множественного подхода для повышения уровня
шкалы измерения. Проблема репрезентативности данных обследований населения. Обработка
данных с пропусками. Формирование латентных переменных.
Тема 2. Модели стратификации населения.
Спецификации моделей распределения по уровню дохода. Модели смесей распределений
по уровню доходов и расходов в стратифицированном обществе. Четкая и нечеткая
интерпретация
результатов
моделирования.
Модели
социально-пространственной
стратификации населения. Особенности моделирования распределения по уровню доходов и
расходов по данным опросов населения.
Тема 3. Типологизация социальных групп
Виды социальных структур. Выявление социальной структуры с использованием
статистических методов классификации. Задачи четкой и нечеткой классификации методами
кластерного анализа. Матрица принадлежности объектов к выделенным кластерам. Анализ
динамики и устойчивости структуры.
Тема 4. Моделирование уровня жизни населения.
Количественные и субъективные подходы к определению уровня жизни. Социальные
индикаторы, их расчет и использование. Иерархическая система интегральных индикаторов
качества жизни населения и их построение при наличии и в отсутствие обучения. Принцип
некомпенсируемости недостаточной величины базовых показателей при расчете индикаторов
более высокого уровня. Сопоставление социальных индикаторов с социальными стандартами.
Концепции абсолютной и относительной бедности. Модели бедности и распределения
социальной помощи.
Литература (основная)
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ,
2001.
Сиротин В.П., Архипова М.Ю. Четкая и нечеткая классификация социально-экономических
объектов. – М.: МЭСИ, 2013.
Бородкин Ф.М., Айвазян С.А., Социальные индикаторы. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006.
Давнис В.В., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений. – Воронеж: Изд-во
Воронежского госуд. ун-та, 2005
Литература (дополнительная)
Берндт Э.Р. Практика эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
Дюбуа Д., Прад Г. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в
информатике.- М.: Радио и связь, 1990.
Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Практикум по прикладной статистике и эконометрике. – М.:
МЭСИ, 2003.
Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование
зависимостей. – М.: Финансы и статистика, 1985. -488с.
Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи – М.:Наука, 1973.
Cox D. R., Snell E. J. The analysis of binary data, 2nd ed. – London: Chapman and Hall. 1989.
Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. Робастность в статистике. Подход на основе
функций влияния. – М.: Мир, 1989. – 512 с.
Lotfi A.Zadeh Towards a perception-based theory of probabilistic reasoning with imprecise
probabilities// Journal of Statistical planning and Inference 105 (2002), p.233-264
Dubois D., Prade H. Fundamentals of Fuzzy Sets. – Boston: Kluwer Academic Publishers, 2000
James J. Buckley Fuzzy probability and statistics. – Springer, 2006
Viertl V., Hareter D. Beschreibung und Analyse unscharfer Information: statistische Methoden für
unscharfe Daten. – Vienne: Springer, 2005
Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей:
примеры использования. – Рига: Зинатне, 1990.
Математическое моделирование в социологии (методы и задачи)/под ред. Ф.М. Бородкина,
Б.Г. Миркина. – Новосибирск: Наука, 1977
Р.Дж.А. Литтл, Д.Б. Рубин Статистический анализ данных с пропусками/ Пер. с англ. –
М.:Финансы и статистика,1990.
Дэвид Дж. Бартоломью Стохастические модели социальных процессов
А.К. Гуц, Ю.В. Фролова Математические методы в социологии. – М.: Изд. ЛКИ, 2007.
О.В. Староверов модели движения населения. – М.: Наука, 1979.
С.А. Орловский Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. – М.:
Наука, 1981
Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing/ Proceedings of the 13th international
Conference, RSFDGrC, Moscow, June 2011. – Springer, 2011
П.Сорокин Квантофрения (Quantophrenia)
http://sbiblio.com/biblio/archive/kollins_soc/
Рэндал Коллинз Социология: наука или антинаука? Collins R. Sociology: prescience or
antiscience?//American Sociological Review, February 1989. Vol.54. P.124-139/
Консультационный центр MATLAB компании Softline. С.Д.Штовба Введение в теорию
нечетких множеств и нечеткую логику http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/
Автор программы: ____________________________/ В.П. Сиротин/