Программа дисциплины Инвестиционно-технологическое прогнозирование для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра Автор Никонов И. М
Вид материала | Программа дисциплины |
- Программа дисциплины Инвестиционно-технологическое прогнозирование для направления, 171.06kb.
- Программа дисциплины Российские реформы для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки, 841.84kb.
- Программа дисциплины «Стратегический менеджмент» для направления 080500. 68 «Менеджмент», 174.02kb.
- Программа дисциплины Методы исследований в менеджменте для направления 080500., 282.82kb.
- Программа дисциплины «Поведение потребителей» для направления 080500. 68 «Менеджмент», 205.11kb.
- Программа дисциплины «Социальная психология» для направления 080200. 68 «Менеджмент», 244.81kb.
- Программа дисциплины Менеджмент в организациях некоммерческого сектора для направления, 283.73kb.
- Программа дисциплины маркетинг-менеджмент для направления 080500. 68 "Менеджмент" подготовки, 152.99kb.
- Программа дисциплины Управление организационными изменениями для направления 080500., 797.87kb.
- Программа дисциплины прогнозирование и стратегическое управление развитием муниципалитета, 387.02kb.
Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации
Государственный университет - Высшая школа экономики
Факультет менеджмента
Программа дисциплины
Инвестиционно-технологическое прогнозирование
для направления 080500.68 «Менеджмент» подготовки магистра
Автор Никонов И.М
Рекомендована секцией УМС Одобрена на заседании кафедры
_____________________________ «Управление проектами»
Председатель Зав. Кафедрой.
_____________________________ _________________Аньшин В.М.
«_____» __________________ 2006 г. «_12 »___сентября______ 2006 г
Утверждена УС факультета
_________________________________
Ученый секретарь
_________________________________
« ____» ___________________2006 г.
Москва 2006
Разработчик: Никонов Игорь Михайлович, кандидат физико-математических наук
Целью программы курса «Инвестиционно-технологическое прогнозирование» является формирование комплекса знаний, умений и навыков для выполнения прогнозных расчетов и оценок показателей при формировании инвестиционных и инновационных проектов.
Задачей специалистов в области инвестиционно-технологического прогнозирования является:
- Выявление показателей и факторов, определяющих эффективность инвестиционного проекта;
- Определение наиболее адекватного метода прогнозирования для выявленных факторов;
- Прогнозирование факторов в рамках выбранной модели;
- Оценка надежности выполненного прогноза.
Уровень квалификации указанных специалистов предполагает:
- Владение основными методами экспертного и статистического прогнозирования;
- Умение оценивать адекватность модели прогнозирования;
- Способность оценить влияние технологического развития на эффективность инвестиционного проекта.
Тематический план учебной дисциплины
№ | Название темы | Всего часов по дисциплине | Аудиторные часы | Самостоятельная работа | |
Лекции | Сем. и практ. занятия | ||||
1 | Введение в инвестиционно-технологическое прогнозирование. | 7 | 2 | - | 5 |
2 | Экспертные методы инвестиционно-технологического прогнозирования. | 10 | 2 | 1 | 6 |
3 | Прогнозирование временных рядов: методы сглаживания. | 10 | 2 | 2 | 6 |
4 | Простая линейная регрессия. | 10 | 2 | 1 | 6 |
5 | Многомерная регрессия. | 10 | 2 | 2 | 6 |
6 | Прогнозирование временных рядов: трендовые кривые. | 11 | 2 | 2 | 7 |
7 | ARIMA-модели в прогнозировании. | 12 | 2 | 2 | 8 |
8 | Сравнение моделей прогнозирования. | 9 | 2 | 1 | 6 |
9 | Ex post прогнозирование. | 8 | 2 | 1 | 5 |
10 | Нейронные сети в прогнозировании. | 7 | 2 | - | 5 |
11 | Особенности инвестиционного прогнозирования. | 8 | 2 | 1 | 5 |
12 | Особенности технологического прогнозирования. | 8 | 2 | 1 | 5 |
Итого | 108 | 24 | 14 | 70 |
Формы контроля
Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:
Работа на практических занятиях;
Эссе;
Письменный зачет (120 мин.).
Итоговая отметка «зачет» = 10% работа на занятиях+30% эссе+60% зачет.
Содержание программы
Тема 1. Введение в инвестиционно-технологическое прогнозирование.
Содержание и основные понятия прогнозирования. Принципы прогнозирования. Виды прогнозов. Прогнозные оценки в управлении инновационными и инвестиционными проектами. Особенности инвестиционно-технологического прогнозирования. Международная практика технологического прогнозирования. Прогнозирование параметров инвестиционных проектов. Обзор методов прогнозирования.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 17-27
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications, ch. 1,2,12
- Мартино Дж. П. Технологическое прогнозирование. – М.: Прогресс, 1977, с. 16-20
Тема 2. Экспертные методы инвестиционно-технологического прогнозирования.
Особенности экспертных методов. Оценка экспертной информации. Метод мозговой атаки. Метод Дельфи. Метод аналогий. Морфологический метод. Метод дерева целей. Метод сценариев.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 545-552
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications, ch. 9,10
- Мартино Дж. П. Технологическое прогнозирование. – М.: Прогресс, 1977, с. 27-115
- Руководство по научно-техническому прогнозированию / пер. с англ. – М.: Прогресс, 1977, с. 221-234
Тема 3. Методы сглаживания.
Наивная модель. Скользящие средние. Экспоненциальное сглаживание. Модели Холта, Брауна. Сезонная модель Винтерса. Выявление и учет тренда и сезонности в моделях сглаживания.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 133-190
- Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006, с.55-96
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications. ch. 3,4
- Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей/пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1986, с.77-86
Тема 4. Простая линейная регрессия.
Восстановление параметров регрессии по наблюдаемым значениям. Расчет доверительных интервалов простой регрессии. Основы статистического моделирования в экономике.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 257-316
- Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006, с.95-142
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications. ch. 5
- Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей./пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1986, с.13-41
Тема 5. Множественная регрессия.
Вычисление коэффициентов регрессии. Анализ вариаций. Фиктивные переменные и мультиколлинеарность. Применение множественной регрессии и эконометрике.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 317-386
- Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006, с.143-192
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications. ch.6
Тема 6. Трендовые кривые.
Типы роста и виды трендов. Редукция к линейной регрессии. Появление трендов в экономических моделях. Производственные функции как тренд.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 195-201
- Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006, с.11-38
- Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей./пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1986, с.87-114
Тема 7. ARIMA – модели в прогнозировании.
Авторегрессионные модели и модели со скользящим средним. Подбор модели. Моделирование нестационарных и сезонных временных рядов.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 453-543
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications. ch.7
Тема 8. Сравнение моделей прогнозирования
Проверка адекватности модели. Среднее квадратичное отклонение и метод наименьших квадратов. Информационные критерии сравнения моделей. Анализ остатков на независимость.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 83-132
- Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006, с.193-252
Тема 9. Ex post прогнозирование.
Применение алгоритма ex post для анализа трендовых моделей. Устойчивость как признак адекватности модели прогнозирования временного ряда. Проявление тренда и сезонности в ex post прогнозировании.
Литература
- Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006, с.39-54
Тема 10. Нейронные сети в прогнозировании.
Структура нейрона. Топология типичной нейронной сети, применяемой в прогнозировании. Режимы функционирования нейронной сети: обучение и прогнозирование. Методология использования нейронных сетей в прогнозировании.
Литература
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, с. 553-555
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications. ch.8
- ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.php
Тема 11. Инвестиционное прогнозирование.
Прогнозирование в оценке инвестиционных проектов. Основные инвестиционные показатели и их прогнозирование. Прогнозирование выручки, расходов, прибыли. Прогнозирование инвестиционных рисков. Модели, используемые для прогнозирования инвестиционных показателей.
Литература
- Аньшин В.М. Инвестиционный анализ. – М.: Дело, 2004, с. 153-203
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications. ch.11
- Time-Critical Decision Making for Business Administration rservice.org/sites/home.ubalt.edu/ntsbarsh/Business-stat/stat-data/Forecast.htm
Тема 12. Технологическое прогнозирование.
Оценка эффективности изобретений и инноваций. Учет технологического фактора в инвестиционных проектах. Жизненный цикл продукта. Распространение нововведений. Инновационные стратегии и их прогнозные показатели.
Литература
- Rogers E.M. Diffusion of innovations, 5th ed. 2003
- Гольдштейн Г.Я. Инновационный менеджмент: Учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 1998.
- Principles of forecasting: a handbook for researches and practitioners, ch.11
- Мартино Дж. П. Технологическое прогнозирование. – М.: Прогресс, 1977, с. 366-384, 502-533
Литература
Основная
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс»,2003
- Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006
Дополнительная
- Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. Изд. 2 – М.: Статистика, 1977
- Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей./пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1986
- Мартино Дж. П. Технологическое прогнозирование. – М.: Прогресс, 1977
- Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. Forecasting: methods and applications. John Wiley, 1998
- Principles of forecasting: a handbook for researches and practitioners, ed. by J.S. Armstrong. Springer, 2001
- Armstrong J.S. Long-range forecasting, 2nd ed. John Wiley, 1985, ссылка скрыта
- Forecasting Principles’ Home Page ссылка скрыта
- Hitchhiker's Guide to Forecasting tingprofs.com/Tutorials/Forecast/
Контрольные вопросы
1) Типология прогнозов.
2) Альтернативы прогнозированию.
3) Этапы прогнозирования, структура прогноза.
4) Основные методы прогнозирования: экспертные и статистические.
5) Основные методы экспертного прогнозирования.
6) Метод Дельфи: структура, преимущества и недостатки.
7) Методы составления сценариев: метод согласованного мнения, объединение независимых сценариев, матрицы взаимодействия.
8) Аспекты и необходимые условия проведения аналогий. Проблемы, связанные с использованием аналогий.
9) Методология морфологического анализа.
10) Методы сглаживания стационарных рядов: наивная модель, скользящие средние и экспоненциальное сглаживание.
11) Способы устранения тренда и сезонности.
12) Модели сглаживания с трендом: модели Холта и Брауна.
13) Модели сглаживания с трендом и сезонностью: модель Винтерса.
14) Определение начальных условий модели сглаживания.
15) Статистические показатели модели простой линейной регрессии.
16) Вывод формул коэффициентов зависимости в линейной регрессии.
17) Проверка гипотезы о независимости наблюдаемых переменных.
18) Статистический анализ модели многомерной регрессии: ANOVA.
19) Проверка мультиколлинеарности независимых переменных.
20) Виды трендовых кривых. Преобразования переменных, сводящие тренд к линейной регрессии.
21) Линейный, квадратичный и экспоненциальный рост в экономике.
22) S-образная кривая как график распространения нового товара.
23) Примеры производственных функций.
24) Описание модели ARIMA.
25) Подбор модели Бокса-Дженкинса по полным и частичным автокорреляциям временного ряда.
26) Преимущества и недостатки модели ARIMA.
27) Применение модели ARIMA к сезонным временным рядам.
28) Средняя квадратичная ошибка как основной критерий адекватности модели. Подбор параметров модели по методу наименьших квадратов.
29) Основные информационные критерии: AIC и BIC.
30) Методы анализа независимости остатков.
31) Алгоритм ex post прогнозирования.
32) Устройство типичной нейронной сети.
33) Этапы функционирования нейронной сети: обучение и прогнозирование.
34) Методы прогнозирования показателей NPV и IRR.
35) Прогнозирование рисков проекта.
36) Составление прогнозов при оценке инноваций.
37) Роль прогнозирования при выборе инновационной стратегии.
Темы эссе
- Возможные области применения прогнозирования в управлении проектами
- Ошибки в прогнозировании, их роль и их неизбежность
- Прогнозирование и ясновидение: есть ли отличия?
- Роль интуитивного прогноза в экономической деятельности
- Субъективные vs. объективные методы прогнозирования
- Существует ли наилучший метод прогнозирования?
- Апология прогнозирования: есть ли от него польза?
- Знаменитые ошибочные прогнозы
- Прогнозирование и ЭВМ
- Осуществимость прогнозирования: можно ли предсказать будущее?
- Зарубежный опыт прогнозной деятельности
- Определяющие технологии в XXI веке
- Общество как потребитель прогнозирования
- Мифы и разочарования технологического прогнозирования
- Милитаризм как стимул развития технологического прогнозирования
- Кривая диффузия нововведений: почему S-образная?
- Государство и прогнозирование
- Технологическое прогнозы в science fiction.
- Пример построения регрессионной модели по реальным данным
- Пример выполнения прогноза временного ряда некоторого показателя
Автор программы: _____________________________ / Ф.И.О./