Методы анализа социально-экономических процессов

Государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Тюменской области
«ТЮМЕНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ
МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ, УПРАВЛЕНИЯ И ПРАВА»
2.5. Реализация образовательных программ
СМК – РОП - РУП - 2.5.21 - 2013
МЕТОДЫ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ
СОГЛАСОВАНО
Проректор по учебной работе
_______________ Т.А. Кольцова
"____" _______________ 2013 г.
УТВЕРЖДЕНО
Решением Учёного совета
(протокол № 11 от 3.07.2013 г.)
С. Ю. Казакевич, Д.Ю. Руденко
МЕТОДЫ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Рабочая учебная программа
Направление подготовки
080100.62 Экономика
Профиль подготовки
Мировая экономика
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Форма обучения
очная, заочная
Тюмень
2013
ББК 65.9 (2)-05
И74
Методы анализа социально-экономических процессов [Текст]: рабочая учебная
программа Тюмень: ГАОУ ВПО ТО «ТГАМЭУП», 2013. – 16 с.
Рабочая учебная программа дисциплины составлена в соответствии с требовани-ями
ФГОС ВПО с учётом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению подготовки 080100.62
«Экономика».
Рабочая учебная программа включает цели освоения дисциплины; место дисциплины в
структуре ООП бакалавриата; компетенции обучающегося, формируемые в результате
освоения дисциплины; структуру и содержание дисциплины; образовательные технологии;
учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов; оценочные средства
для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения
дисциплины; учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины;
материально-техническое обеспечение дисциплины.
Одобрено на заседании кафедры экономики и мирохозяйственных связей (протокол №
10 от 24 мая 2013 г.), печатается по решению Учебно-методического совета (протокол
заседания УМС № 10 от 19.06.2013 г.).
Рецензенты:
Т.В. Погодаева, к.э.н., доцент кафедры мировой экономики и международного бизнеса
Финансово-экономического института ТюмГУ;
М.А. Радион, к.э.н., доцент кафедры экономики и МХС «ТГАМЭУП».
Автор-составитель ст. преподаватель Казакевич С.Ю., к.э.н., доцент Д. Ю. Руденко
Ответственный за выпуск к.э.н. Д.Ю. Руденко
(сохранена редакция автора-составителя)
Формат 60х84/16. Гарнитура Arial Narrow.
Тираж 5. Объем 0,93 у.-п.л.
Отпечатано в лаборатории множительной техники «ТГАМЭУП»
© ТГАМЭУП, 2013
© Казакевич С. Ю., 2013
1. ЦЕЛИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью освоения дисциплины «Методы анализа социально-экономических процессов»
является формирование у обучающихся компетенций, обеспечивающих осуществление ими
полного цикла экономического анализа и прогнозирования с применением существующих
современных информационных технологий.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП БАКАЛАВРИАТА
Дисциплина предусмотрена учебным планом по направлению подготовки 080100.62
«Экономика» и относится к вариативной части математического цикла дисциплин.
Для освоения дисциплины студенту необходимо
а) знать:
– смысл экономико-статистических показателей, используемых в микро- и
макроэкономических моделях;
– теоретически обоснованные взаимосвязи между микро- и макроэкономическими
индикаторами;
– основные правила обращения со случайными событиями и вероятностями;
– основные количественные характеристики случайных величин;
б) уметь
– строить гипотезы о зависимостях и соотношениях экономических процессов и яв- лений;
– применять к экономическим событиям теоретико-вероятностный способ рассуждения;
– работать с генеральными и выборочными совокупностями;
– проводить статистическое оценивание параметров;
– осваивать новые компьютерные приложения;
в) владеть навыками:
– поиска информации в сети Интернет;
– систематизации, обработки и преобразования количественной информации посре- дством
электронных таблиц;
– интерпретации результатов математико-статистического анализа;
– графического представления экономико-статистических зависимостей и их интер- претации
Указанные знания, умения и навыки приобретаются студентами при изучении ди -сциплин
«Микроэкономика»,
«Макроэкономика»,
«Линейная
алгебра»,
«Cтатистика»,
«Эконометрика». Курс служит основой для изучения дисциплин «Макроэкономическое
планирование и прогнозирование», «Международная экономика», «Мировая экономика и
МЭО», «МЭО глобальной экономики», «Пространственная экономика».
3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, формируемые в результате освоения
дисциплины
В результате освоения дисциплины формируются элементы следующих общекультурных
и профессиональных компетенций:
 способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в
обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем (ОК-4);
 владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения,
переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления
информацией, способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК13);
3
 способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета
экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность
хозяйствующих субъектов (ПК-1);
 способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения
поставленных экономических задач (ПК-4);
 способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в
соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать
полученные выводы (ПК-5);
 способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные
теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно
интерпретировать полученные результаты (ПК-6);
 способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной
статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции
изменения социально-экономических показателей (ПК-8);
 способен, используя отечественные и зарубежные источники информации, собрать
необходимые данные проанализировать их и подготовить информационный обзор и/или
аналитический отчет (ПК-9);
 способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач
современные технические средства и информационные технологии (ПК-10);
 способен преподавать экономические дисциплины в образовательных учреждениях
различного уровня, используя существующие программы и учебно-методические материалы
(ПК-14);
В результате изучения курса студент должен:
а) знать:
– первичные и вторичные источники микро- и макроэкономической информации;
– систему национальных и наднациональных статистических институтов, осуществляющих
сбор и обработку экономических данных;
– методы подготовки и первичной обработки статистических данных;
– методы исследования взаимозависимостей экономико-статистических переменных;
– методы типологизации и классификации экономико-статистических данных;
– методы анализа исторических данных, выявления трендов и колебаний,
эконометрического прогнозирования.
б) уметь:
– извлекать данные экономической статистики из соответствующих баз данных,
сопоставлять данные, полученные из различных источников;
– приводить массивы данных к виду, пригодному для выполнения достоверного анализа;
– проводить эконометрический анализ с использованием различных методик,
направленных на выявление зависимостей, типологизацию, выявление трендов и
прогнозирование;
– представлять ход и результаты анализа в понятной и наглядной форме;
в) владеть навыками:
– работы с разнообразными базами данных, поиска необходимых для анализа экономикостатистических данных в различных источниках
– подготовки экономико-статистических данных для эконометрического анализа при помощи
электронных таблиц;
4
– применения специализированных компьютерных приложений для выполнения различных
видов эконометрического анализа;
– интерпретации количественных и графических результатов эконометрического анализа.
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоёмкость дисциплины составляет 3 зачётных единицы (108 ч.), в т.ч.:
очная форма обучения
лекции – 18 час.
Практические занятия – 18 час. Самост.работа –54 час.
Лабораторные занятия – 18 час.
СТРУКТУРА ДИСЦИПЛИНЫ
очная форма обучения
1
8
4
1-2
3. Частотный анализ и проверка статистических
гипотез
4. Корреляционный и регрессионный анализ
4
СРС
4
Лекции
Практ.и
лаборатор
Неделя сем-ра
1. Источники информации для экономического
анализа
2. Первичная обработка статистических данных
Темы
Всего
Семестр
Виды учебной работы,
Формы текущего
включая CРC
контроля успеваемости
студентов и
(по нед. семестра)
трудоемкость (в час.)
Форма промежуточной
аттестации
(по семестрам)
0
2
6 Доклады, тест
10
2
2
3-4
10
2
4
4
5-7
16
2
6
5. Дисперсионный и ковариационный анализ
4
7-9
16
2
4
6. Дискриминантный анализ
4
9-11
10
2
4
7. Факторный анализ
4
11-13
10
2
4
8. Кластерный анализ
4
13-15
10
2
4
9. Анализ временных рядов и прогнозирование
4
15-18
18
4
6
1-18
108 18 36
6 Практическое задание,
опрос, тест
4 Практическое задание,
опрос, тест
8 Практическое задание,
опрос, тест
10 Практическое задание,
опрос, тест
4 Практическое задание,
опрос, тест
4 Практическое задание,
опрос, тест
4 Практическое задание,
опрос, тест
8 Практическое задание,
опрос, тест
54 зачет
ИТОГО
Планирование самостоятельной работы студентов
Тема
Виды СРС
Обязательные
1. Источники информации для
экономического анализа
2. Первичная обработка
статистических данных
дополнительны
е
Недел
я
семест
ра
1
Объе
м
часов
Работа с литературой
Реферат
Расчетное задание
Реферат
1-2
6
3. Частотный анализ и проверка Расчетное задание
статистических гипотез
Реферат
3-4
4
5
6
4. Корреляционный и
регрессионный анализ
5. Дисперсионный и
ковариационный анализ
6. Дискриминантный анализ
7. Факторный анализ
8. Кластерный анализ
9. Анализ временных рядов и
прогнозирование
ИТОГО:
Расчетное задание
Реферат
5-7
8
Расчетное задание
Реферат
7-9
10
Расчетное задание
Расчетное задание
Расчетное задание
Расчетное задание
Реферат
Реферат
Реферат
Реферат
9-11
11-13
13-15
15-18
4
4
4
8
54
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Тема 1. Источники информации для экономического анализа
Система показателей, описывающих процессы в мировой экономике. Показатели
экономического роста и развития. Демографические показатели. Показатели качества жизни.
Показатели распределения доходов и потребления. Показатели развития социальной
сферы. Показатели научно-технического развития. Показатели отраслевого развития.
Показатели наличия и использования природных ресурсов. Показатели структуры
производства. Показатели деловой среды и инвестиционного климата. Показатели
состояния государственных финансов и роли государства в экономике. Показатели
платёжного баланса и международного движения капитала. Показатели международной
торговли и конкурентоспособности стран. Показатели гендерных различий в социальноэкономических отношениях. Интегральные показатели. Индекс человеческого развития.
Система организации международной статистики. Международный статистический институт.
Статистический отдел ООН. Статистический институт ЮНЕСКО. Публикации ЮНКТАД и
ЮНИДО. Статистическая деятельность МВФ. Статистика организаций группы Всемирного
банка. Статистическая деятельность ОЭСР. Региональные статистические комиссии в
рамках ЭКОСОС. Система экономической статистики в ЕС. Национальные статистические
ведомства. Независимые исследовательские институты. Специализированные источники
деловой информации.
Тема 2. Первичная обработка статистических данных
Шкалирование. Типы статистических шкал. Номинальная шкала. Порядковая шкала.
Интервальная шкала. Относительная шкала. Метрические и неметрические данные.
Допустимые операции с переменными в различных шкалах. Нормирование.
Распределение случайной величины. Законы распределения вероятностей. Нормальное
распределение. Соответствие реального распределения нормальному. Визуальное
сравнение. Тест Колмогорова-Смирнова. Асимметрия. Эксцесс. Однородность данных.
Исключение выбросов. Метод трёх сигм. Метод Смирнова-Граббса.
Тема 3. Частотный анализ и проверка статистических гипотез
Средние значения. Среднее арифметическое. Мода. Медиана. Медиана для
концентрированных данных. Процентили. Квартили. Показатели разброса. Минимум. Максимум. Размах вариации. Межквартильный размах. Стандартное отклонение. Дисперсия.
Частотные таблицы. Графическое представление частотного распределения.
Статистическая проверка гипотез. Гипотезы о типе распределения. Гипотезы об
однородности выборок. Гипотезы о числовых значениях параметров. Гипотезы о среднем.
Гипотезы о виде статистической модели. Статистические критерии. Уровень значимости.
6
Принцип отношения правдоподобия. Критерии согласия. Критерии однородности. Методы
проверки гипотез.
Тема 4. Корреляционный и регрессионный анализ
Корреляционный анализ. Корреляция. Коэффициент парной корреляции. Степень тесноты
статистической связи. Коэффициент детерминации. Проверка значимости параметров связи.
Интервальная оценка параметров связи. Доверительные интервалы. Исследование парных
нелинейных связей. Корреляционное отношение. Исследование линейной зависимости с
несколькими предикторами. Множественный коэффициент корреляции. Частный
коэффициент корреляции. Ранговая корреляция. Коэффициент ранговой корреляции
Спирмена. Коэффициент ранговой корреляции Кендалла. Коэффициент конкордации.
Каноническая корреляция. Критерий значимости Бартлета. Статистическая связь между
категоризованными переменными. Таблицы сопряжённости. Регрессионный анализ. Выбор
вида регрессионной функции. Геометрический анализ парных корреляционных полей. Отбор
предикторов. Мультиколлинеарность. Устранение мультиколлинеарности. Проверка гипотез
об общем виде функции регрессии. Линеаризация зависимостей. Преобразование БоксаКокса. Линейное уравнение регрессии. Анализ регрессионных остатков. Метод наименьших
квадратов. Метод максимального правдоподобия. Оценка уравнения регрессии. Оценка
коэффициентов регрессии. Значимость уравнения регрессии. Интервальная оценка
математического ожидания результирующей переменной. Состоятельность оценок.
Несмещённость оценок. Оптимальность оценок.
Тема 5. Дисперсионный и ковариационный анализ
Сравнение независимых выборок. Тест Стюдента для независимых выборок. Гипотеза о
равенстве дисперсий. Тест Левена. Сравнение зависимых выборок. Тест Стюдента для
зависимых выборок. Однофакторный дисперсионный анализ. Определение результирующей
и влияющей переменной. Разложение полной дисперсии. Измерение факторов. Проверка
значимости. Апостериорный тест. Тест Дункана. Интерпретация результата. Разложение на
составляющие тренда. Априорные множественные сравнения. Многофакторный
дисперсионный анализ. Полнофакторная модель. Значимость полного эффекта.
Межсубъектные факторы. Значимость эффекта взаимодействия. Неметрический
дисперсионный анализ. Ковариационный анализ. Факторы. Ковариаты. Тесты
межсубъектных эффектов. Многомерный дисперсионнный анализ. Многомерные тесты.
След Пиллая. Лямбда Уилкса. След Хоттелинга. Максимальный характеристический корень
по методу Роя.
Тема 6. Дискриминантный анализ
Категориальные переменные. Приложения дискриминантного анализа. Понятие класса.
Функция потерь. Вероятность неправильной классификации. Дискриминан-тная функция.
Оптимальная процедура классификации. Прямой дискриминантный анализ. Пошаговый
дискриминантный анализ. Определение значимости дискриминантной функции. Оценка
достоверности дискриминантного анализа. Среднее значение независимых переменных.
Групповые среднеквадратические отклонения. Ля-мбда Уилкса. Канонические
дискриминантные функции. Нормированные коэффициенты канонической дискриминантной
функции. Структурная матрица. Ненормированные коэффициенты канонической
дискриминантной функции.
Тема 7. Факторный анализ
7
Цели факторного анализа. Этапы факторного анализа. Построение корреляционной
матрицы. Проверка гипотезы об отсутствии корреляции. Критерий сферичности Ба-ртлетта.
Критерий адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина. Анализ главных компонент.
Определение числа факторов. Обоснование числа факторов по предварительной
информации. Обоснование числа факторов на основе их собственного значения. Критерий
Кайзера. Обоснование числа факторов по критерию «каменис-той осыпи». Критерий
Кэттеля. Расчет общностей. Факторные нагрузки. Обоснование числа факторов на основе
процента объясненной дисперсии. Обоснование числа факторов на основе надежности,
выполняемой расщеплением. Обоснование числа факторов на основе критерия значимости.
Вращение матрицы факторных коэффициентов. Интерпретация факторов. Вычисление
значения фактора. Соответствие модели исходным данным. Анализ общих факторов.
Понятие латентного фактора. Переход от исходных наблюдений к центрированным. Вектор
общих факторов. акторы-аргументы. Идентификация модели. Алгоритмическое определение
структурных параметров модели. Статистическое оценивание неизвестных параметров
факторной модели. Статистическая проверка гипотез о природе модели. Гипотеза об
истинном числе общих факторов. Гипотеза об адекватности модели. Гипотеза о ненулевых
значениях коэффициентов линейного преобразования. Статистическая оце -нка значений
общих факторов. Метод Бартлетта. Метод Томсона.
Тема 8. Кластерный анализ
Задача автоматической классификации. Понятие кластера. Интервалы группирования.
Естественное расслоение наблюдений. Области повышенной плотности наблю- дений.
Выбор метрики. Требование симметрии. Требование максимального сходства объекта с
самим собой. Требование монотонного убывания. Метрика махаланобисского типа.
Евклидово расстояние. Взвешенное евклидово расстояние. Хеммингово расстояние.
Расстояния между классами. Принцип «ближнего соседа». Принцип «дальнего соседа».
Принцип «цетров тяжести» групп. Принцип «средней связи». Обобщённое расстояние по
Колмогорову (К-расстояние). Критерии качества разбиения. Сумма квадратов расстояний до
центров классов. Сумма попарных вну-триклассовых расстояний между объектами. Сумма
внутриклассовых дисперсий. Обобщённая внутриклассовая дисперсия. Мера концентрации.
Средняя мера внутриклассового рассеяния. Методы кластерного анализа. Иерархический
агломерати-вный анализ. Метод «ближайшего соседа» (одной связи). Метод «дальнего
соседа» (полной связи). Метод «средней связи». К-обобщённый иерархический метод.
Метод Уорда. Метод медианной связи. Параллельный кластерный анализ. Алгоритмы с
функциями качества разбиения. Алгоритмы с эталонными точками. Последовате-льный
кластерный анализ. Метод k-средних. Методы поиска сгущений. Поиск пересекающихся
кластеров. Анализ полученных кластеров. Средние значения показателей по кластерам.
Расстояния от центров кластеров. Разбиение на подкластеры.
Тема 9. Анализ временных рядов и прогнозирование
Понятие временного ряда. Панельные ряды. Одномерные и многомерные ряды. Дискретные
ряды. Непрерывные ряды. Отличия временного ряда от случайной выборки. Стационарные
ряды. Тренд. Сезонные колебания. Циклические колебания. Цикличность в экономике.
Случайные факторы. Цели анализа временных рядов.
Предварительная обработка временных рядов. Автоковариация. Автоковариационная
функция. Автокорреляция. Автокорреляционная функция. Частные автокорреляции. Методы
выявления автокорреляции. Спектральная плотность. Нециклический коэффициент
8
автокорреляции. Циклический коэффициент автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона.
Автокорреляция гармонических рядов. Тенденция автокорреляции. Мультиколлинеарность.
Процедура анализа временных рядов. Определение тенденции. Неслучайная
составляющая. Гипотеза о неизменности среднего значения. Критерий серий, основанный на
медиане. Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий. Критерий квадратов
последовательных разностей. Методы сглаживания временного ряда. Метод
экспоненциального скользящего среднего. Метод конечных разностей. Выявление
случайной компоненты. Выявление периодических колебаний. Периодическая функция.
Выявление гармоник. Преобразование Фурье. Выявление сезонной компоненты.
Авторегрессионные модели стационарных и нестационарных временных рядов.
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Учебный процесс происходит с использованием разнообразных методов организации и
осуществления учебно-познавательной деятельности (вербальные, наглядные и
практические методы передачи информации, проблемные лекции и др.); стимулирования и
мотивации
учебно-познавательной
деятельности
(дискуссии,
самостоятельные
исследования по обозначенной проблематике); контроля и самоконтроля (устного и
письменного опроса, экзамена). Широко (более 20% аудиторных занятий) используются
активные и интерактивные формы проведения занятий: ситуационный анализ,
эвристические технологии, тестирование, разбор практических ситуаций, выполнение
реальных проектов, востребованных хозяйствующими субъектами или органами
государственной власти и местного самоуправления.
Формы и методы обучения
Применяемые методы
Виды оценочных средств
обучения
Лекции
Интерактивные
методы: Тестовые задания, вопросы к
дискуссия,
метод
анализа зачету, вопросы по докладам и
др.
конкретной ситуации
Практические занятия
Интерактивные
методы: Тестовые задания для блицдискуссия,
кейс
–
метод, опроса, тестовые задания для
организационно-деятельностная
промежуточного
контроля,
игра, метод анализа конкретной задания
ситуации
Лабораторные занятия
Данный вид нагрузки не предусмотрен учебным планом
Самостоятельная
работа Метод проектов
Тестовые задания, задания для
студентов
самостоятельной работы
Форма занятия
Тематический план проведения занятий с применением интерактивных форм
обучения
Тема
1. Источники информации для экономического анализа
2. Первичная обработка статистических данных
Количество
часов
2
2
3. Частотный анализ и проверка статистических гипотез
4. Корреляционный и регрессионный анализ
2
2
5. Дисперсионный и ковариационный анализ
2
9
Интерактивный
метод
дискуссия
дискуссия,
метод
анализа конкретной
ситуации
дискуссия
дискуссия
метод
анализа
конкретной ситуации
6. Дискриминантный анализ
2
7. Факторный анализ
2
8. Кластерный анализ
2
9. Анализ временных рядов и прогнозирование
ИТОГО
2
18 (33%)
организационнодеятельностная игра
метод
анализа
конкретной ситуации
дискуссия,
кейс - метод
дискуссия
Задания для интерактивных форм обучения предоставляются студентам в момент
проведения занятия с применением интерактивных методов обучения. Данные задания
являются
СОСТАВНОЙ ЧАСТЬЮ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА
ДИСЦИПЛИНЫ.
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
СТУДЕНТОВ
Методика изучения курса предполагает активную самостоятельную деятельность в
соответствии с предусмотренным учебным планом распределением времени.
Самостоятельная работа включает:
 дополнительную работу с материалами;
 самостоятельное изучение части теоретического материала, которое, как правило, не
вызывает затруднений и не нуждается в дополнительных комментариях лектора;
 выполнение творческих заданий (рефераты, практические задания повышенной
трудности, написание эссе) с использованием ресурсов Internet и периодических изданий
и международных статистических баз данных;
 подготовку к практическим занятиям.
Особое место в программе отводится самостоятельной работе, в ходе которой слушатели
готовят реферат. Они являются важной итоговой формой, позволяющей оценить
способность слушателя:
Кроме того, организация самостоятельной работы слушателей включает сбор и анализ
статистических данных, описывающих разные аспекты социально-экономического развития
стран мира.
Самостоятельная работа студентов включает подготовку студентов к семинарским
(практическим) занятиям. Для этого студент изучает лекции преподавателя, нормативную,
основную, дополнительную литературу, Интернет-ресурсы, рекомендованные в разделе 8
«Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины». Самостоятельная
работа предусматривает также решение во внеучебное время практических заданий,
приведённых в разделе 7 «Оценочные средства для текущего контроля успеваемости,
промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины». К самостоятельной работе
студента относится подготовка к зачету. Вопросы приведены также в разделе 7.
Обязательным является подготовка студентом в течение семестра доклада.
1.
2.
3.
4.
ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА ДОКЛАДОВ
Международный статистический институт в системе экономической статистики.
Социально-экономическая статистика подразделений ООН.
Публикация экономических данных Международным валютным фондом.
Статистика организаций группы Всемирного банка.
10
5. Система европейских статистических ведомств.
6. Важнейшие показатели, публикуемые исследовательскими институтами и организациями.
7. Специализированные
источники
информации
о
деловом
климате
и
конкурентоспособности национальных экономик.
8. Вторичные базы данных экономической информации.
9. Дисперсионный анализ и его роль в исследовании взаимосвязей ивзаимозависимостей
социально-экономических явлений и процессов.
10. Корреляция, ее место в экономическом анализе.
11. Виды корреляции, их экономическая интерпретация и примеры их расчетов.
12. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.
13. Роль и значение моделирования в экономическом анализе.
14. Эконометрические модели, их практическое применение.
15. Характеристика спецификации модели и практическое ее обоснование.
16. Модель линейной регрессии, смысл и оценка ее параметров.
17. Использование методов оценивания параметров моделей в эконометрическом анализе.
18. Модели нелинейной регрессии и область их применения.
19. Практическое применение моделей множественной регрессии.
20. Изучение регрессионной связи показателей коммерческой деятельности.
21. Эконометрический регрессионный анализ макроэкономических моделей.
22. Однофакторный дисперсионный анализ деятельности фирмы.
23. Многофакторный дисперсионный анализ деятельности фирмы.
24. Вопросы и механизм прогнозирования экономических показателей.
25. Практическое применение моделей тренда в эконометрическом анализе.
26. Практика применения моделей сезонных временных рядов и механизм расчета их
параметров.
27. Модель функции потребления и оценка ее параметров.
28. Модель функции спроса и предложения.
29. Оценка модели инфляции.
30. Практический анализ временных рядов: изучение основной тенденции развития.
31. Оценка факторного анализа и планирования эксперимента.
32. Анализ факторов экономического роста.
33. Анализ факторов динамики валютного курса.
Методические указания по подготовке к устному опросу
Самостоятельная работа студентов включает подготовку к устному опросу на
семинарских занятиях. Для этого студент изучает лекции преподавателя, основную и
дополнительную литературу, публикации, информацию из Интернет-ресурсов.
Тема и вопросы к семинарским занятиям, вопросы для самоконтроля содержатся в
рабочей учебной программе и доводятся до студентов заранее. Эффективность подготовки
студентов к устному опросу зависит от качества ознакомления с рекомендованными
стандартами и литературой. Для подготовки к устному опросу, блиц-опросу студенту
необходимо ознакомиться с материалом, посвященным теме семинара, в учебнике или
другой рекомендованной литературе, записях с лекционного занятия, обратить внимание на
усвоение основных понятий, применяемых в международных стандартах финансовой
отчетности, выявить неясные вопросы и подобрать дополнительную литературу для их
освещения, составить тезисы выступления по отдельным проблемным аспектам (если
11
проводится семинарское занятие в формате «круглого стола» или конференции). Для
проработки вопросов практического характера студентам рекомендовано проводить
аналитический разбор динамики макроэкономических показателей развития мировой
экономики и составлять краткие обзоры по результатам анализа (ознакомиться с
материалами официальной статистики, нормативно-правовыми актами с использованием
СПС «Консультант Плюс», СПС «Гарант», Интернет-ресурсах, в официальных
периодических изданиях и пр.). В среднем, подготовка к устному опросу по одному
семинарскому занятию занимает от 2 до 4 часов в зависимости от сложности темы и
особенностей организации студентом своей самостоятельной работы.
7. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРАКТИЧЕСКИХ И ЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЙ
Тема 1. Источники информации для экономического анализа
Контрольные вопросы:
1. Система показателей, описывающих процессы в мировой экономике.
2. Интегральные социально-экономические показатели.
3. Система организации международных статистических ведомств.
4. Источники информации о деловом климате и конкурентоспособности стран.
Тема 2. Первичная обработка статистических данных
Контрольные вопросы:
1. Статистические шкалы и их типы.
2. Распределение и его законы.
3. Асимметрия и эксцесс.
4. Исключение выбросов и грубых ошибок наблюдений
Тема 3. Частотный анализ и проверка статистических гипотез
Контрольные вопросы:
1. Показатели средних значений.
2. Показатели разброса.
3. Частотное распределение.
4. Статистические гипотезы и их виды.
5. Методы проверки статистических гипотез.
Тема 4. Корреляционный и регрессионный анализ
Контрольные вопросы:
1. Корреляция и теснота статистической связи.
2. Исследование линейных зависимостей от единственного предиктора.
3. Исследование парных нелинейных связей.
4. Исследование линейной зависимости от нескольких предикторов.
5. Исследование зависимостей в порядковых переменных.
6. Корреляционный анализ категоризованных переменных.
7. Основные категории регрессионного анализа.
8. Мультиколлинеарность и её устранение.
9. Выбор вида регрессионной функции.
12
10. Оценка параметров регрессии.
11. Основные виды регрессионных моделей.
Тема 5. Дисперсионный и ковариационный анализ
Контрольные вопросы:
1. Сравнение независимых выборок.
2. Сравнение зависимых выборок.
3. Однофакторный дисперсионный анализ.
4. Многофакторный дисперсионный анализ.
5. Ковариационный анализ.
6. Многомерный дисперсионнный анализ.
Тема 6. Дискриминантный анализ
Контрольные вопросы:
1. Основные понятия дискриминантного анализа.
2. Прямой дискриминантный анализ.
3. Пошаговый дискриминантный анализ.
4. Оценка достоверности дискриминантного анализа.
5. Дискриминантные функции и их коэффициенты.
Тема 7. Факторный анализ
Контрольные вопросы:
1. Смысл и этапы факторного анализа.
2. Анализ главных компонент.
3. Обоснование числа факторов.
4. Верификация и интерпретация факторной модели.
5. Анализ общих факторов.
6. Идентификация факторной модели.
7. Статистическая проверка гипотез о природе факторной модели.
Тема 8. Кластерный анализ
Контрольные вопросы:
1. Задачи и основные категории кластерного анализа.
2. Выбор метрики.
3. Критерии качества разбиения.
4. Методы кластерного анализа.
5. Анализ полученных кластеров и интерпретация результатов анализа.
Тема 9. Анализ временных рядов и прогнозирование
Контрольные вопросы:
1. Понятие временного ряда. Виды временных рядов.
2. Автокорреляция и автоковариация.
3. Выявление неслучайной составляющей.
4. Сглаживания временного ряда.
5. Выявление случайной компоненты.
6. Выявление периодических колебаний.
7. Выявление сезонной компоненты.
8. Авторегрессионные модели временных рядов.
13
ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ
1. Показатели экономического роста и развития.
2. Показатели качества жизни, распределения доходов и потребления.
3. Показатели состояния социальной и научно-технической сферы.
4. Показатели структуры производства и отраслевого развития.
5. Показатели деловой среды и инвестиционного климата.
6. Показатели платёжного баланса и международного движения капитала.
7. Показатели международной торговли и конкурентоспособности стран.
8. Интегральные социально-экономические показатели.
9. Мировая структура источников социально-экономической информации.
10. Статистические публикации структур ООН.
11. Статистические публикации международных кредитно-финансовых институтов.
12. Статистические публикации независимых исследовательских институтов и источников
деловой информации.
13. Статистические шкалы, их свойства и ограничения.
14. Распределение случайной величины. Законы распределения. Характеристики
распределения.
15. Общая схема частотного анализа.
16. Показатели, рассчитываемые при частотном анализе.
17. Проверка гипотез о связях и различиях между переменными.
18. Проверка гипотез о среднем.
19. Коэффициенты корреляции.
20. Корреляционный анализ и его разновидности.
21. Понятие, назначение и содержание регрессионного анализа.
22. Мультиколлинеарность и методы её устранения.
23. Методы регрессионного анализа.
24. Общая схема дисперсионного анализа.
25. Разновидности дисперсионного анализа и ихназначения.
26. Сущность, назначение и порядок выполнения дискриминантного анализа.
27. Определение значимости дискриминантной функции и достоверности дискриминантного
анализа.
28. Общая схема анализа главных компонент.
29. Обоснование числа факторов при анализе главных компонент.
30. Факторный анализ. Общая схема анализа общих факторов.
31. Задачи, основные категории и интерпретация результатов кластерного анализа.
32. Типы метрик при кластерном анализе.
33. Классификация методов кластерного анализа.
34. Понятие, виды и содержание анализа временных рядов.
35. Выявление периодических и колебаний в рядах динамики. Сезонность.
36. Анализ авторегрессионых моделей в рядах динамики.
8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА
Литература
14
1. Диденко Н. И. Мировая экономика: методы анализа экономических процессов. Учебное
пособие. – М: Высшая школа, 2009. – 782 с.
2. Методология и методы социологического исследования: учебник для бакалавров / Г.И.
Климантова, Е.М. Черняк, А.А. Щегорцев. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и
К”», 2014. – 256 с. URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=221289
3. Эконометрика: учебник для студентов вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко – 3-е издание
перераб.
и
доп.
–
М.
ЮНИТИ-ДАНА,
2012
–
328
с.
URL:
http://biblioclub.ru/index.php?page=book_view&book_id=118251
4. Эконометрика.
–
Иваново:
ОМТ
МИБИФ,
2011
–
106
с.
URL:
http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=95042
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА
5. Айвазян С. А. Методы эконометрики: учебник. – М.: ИНФРА-М, 2010. – 512 с.
6. Самойленко Н. И., Кузнецов А. И., Костенко А. Б. Теория вероятностей: Учебник. – Х.:
Издательство «НТМТ», ХНАГХ, 2009. – 200 с.
7. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М., Ушмаев О.С. Методы эконометрики и многомерного
статистического анализа. Учебное пособие. – М: Экономика, 2011. – 647 с.
8. Халафян А. А. Statistica 6. Статистический анализ данных. – М.: Бином, 2007. – 512 с.
9. Griffith A. SPSS for Dummies. – Hoboken: Wiley Publishing, 2007.
Web-ресурсы
1. Всемирная торговая организация (ВТО), The World Trade Organisation (WTO) www.wto.org
2. Группа Всемирного банка, The World Bank Group – www.worldbank.org
3. Конференция ООН по торговле и развитию (ЮНКТАД), United Nations Conference on Trade
and Development (UNCTAD) – www.unctad.org
4. Международный валютный фонд (МВФ), The International Monetary Fund (IMF) – www.imf.org
5. Министерство финансов РФ – www.minfin.ru
6. Министерство экономического развития и торговли РФ – www.economy.gov.ru
7. Организация объединенных наций (ООН), United Nations (UN) – www.un.org
8. Организация стран-экспортеров нефти (ОПЕК), The Organisation of the Petroleum Exporting
Countries (OPEC) – www.opec.org
9. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), The Organisation for
Economic Cooperation and Development (OECD) – www.oecd.org
10. Программа развития ООН (ПРООН), United Nations Development Program (UNDP) – www.
undp.org
11. Статистическая служба европейской комиссии, The Statistical Guide to Europe –
www.europa.eu.int/comm/eurostat
12. Статистика ВТО, International Trade Statistics – www.wto.org/english/res_e/statis_e
13. Статистика группы Всемирного банка, World Development Indicators –
www.worldbank.org/data/wdi
14. Статистика МВФ, IMF World Economic Outlook – www.imf.org
15. Статистика ЦРУ, CIA Factbook – www.cia.gov.
16. Центральный банк России – www.cbr.ru
17. Федеральная служба государственной статистики РФ – www.gks.ru
Вопросы статистики;
Экономическая периодика
15
Вопросы экономики;
Мировая экономика и международные отношения;
Прикладная эконометрика;
Проблемы прогнозирования;
Финансы и кредит.
9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
При чтении лекций, обсуждении на семинарах наглядных материалов, представлении
докладов, отчёте студентов о проделанной самостоятельной работе и в иных случаях могут
применяться мультимедийные технические средства. Проведение практических занятий, а
также самостоятельное выполнение студентами расчётных заданий, промежуточный,
рубежный контроль при помощи компьютерного тестирования, а также доступ к любым
материалам курса, помещённым в LMS Moodle, может осуществляться в компьютерных
классах: ауд. 300-303, 305.
Для эконометрических расчётов применяются программные продукты семейств SPSS Statistics и Statsoft Statistica, а также программы для работы с электронными таблицами Microsoft Excel и Open Office Calc.
СОДЕРЖАНИЕ
1. ЦЕЛИ ДИСЦИПЛИНЫ .................................................................................................. 3
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП БАКАЛАВРИАТА..................................... 3
3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ
ДИСЦИПЛИНЫ .................................................................................................................. 3
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ............................................................... 5
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ............................................................................. 9
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
СТУДЕНТОВ .................................................................................................................... 10
7. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, .............. 12
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ ................ 12
8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ . 14
9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ............................... 16
16