Программа дисциплины Статистические расчеты в ms excel для специальности 080500. 62 Менеджмент подготовки бакалавра

Вид материала

Программа дисциплины

Содержание Итоговый контроль Формы работы Тема 2. Методы описательной статистики. Тема 3. Биномиальное и нормальное распределения Тема 4. Решение вероятностных задач в MS Excel Тема 5. Построение таблиц сопряженности. Тема 6. Линейные связи, парная и частная корреляция, регрессия.

Подобный материал:

• Программа дисциплины игровое моделирование деятельности предприятия для направления, 88.33kb.
• Программа дисциплины «Управленческий учет»  для направления 080500. 62 «Менеджмент», 178.88kb.
• Программа дисциплины «Инновационный менеджмент» для направления 080500. 62 «Менеджмент», 111.71kb.
• Программа дисциплины «Математический анализ» для направления 080500. 62 «Менеджмент», 206.8kb.
• Программа дисциплины «Управленческий учет»  для направления: 080100. 62 «экономика», 403.59kb.
• Программа дисциплины «Управление качеством» для направления 080500. 62 «Менеджмент», 474.31kb.
• Программа дисциплины Трудовое право для направления 080500. 62 «Менеджмент» подготовки, 234.21kb.
• Программа дисциплины Математический анализ для направления 080500. 62 Менеджмент подготовки, 216.29kb.
• Программа дисциплины Международные стандарты финансовой отчетности для специальности, 131.52kb.
• Программа дисциплины «Статистический анализ данных» для направления 080500. 62 «Менеджмент», 280.48kb.

Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации

Государственный университет –

Высшая школа экономики

Факультет менеджмента


Программа дисциплины

Статистические расчеты в MS Excel

для специальности
080500.62 – Менеджмент

подготовки бакалавра

Авторы Белоусова С.Н., Бессонова И.А.

Тематический план учебной дисциплины

№	Название темы	Всего часов по дисциплине	Аудиторные часы		Самостоятельная работа
			Лекции	практ. занятия
1	Использование функций MS Excel для финансового анализа	4	1	1	2
2	Методы описательной статистики.	7	1	2	4
3	Биномиальное и нормальное распределения	11	1	2	8
4	Решение вероятностных задач в MS Excel.	11	1	2	8
5	Построение таблиц сопряженности.	9	1	2	6
6	Линейные связи, парная и частная корреляция, регрессия.	12	1	3	8
	Всего по дисциплине	54	6	12	36

Формы контроля

Текущий контроль

• 1 домашняя работа (20 часов самостоятельных занятий)
  

Итоговый контроль

Зачет.

Структура итоговой оценки по учебной дисциплине:

Формы работы	Вклад в итоговую оценку (%)
Работа на практических занятиях	20
Домашнее задание	30
Тест на зачете	50

Базовые учебники

1. Долженко В., Колесников Ю.. Microsoft Excel 2000 в подлиннике. С.-Петербург: BHV, 1999 г.
   
2. Дэвид М. Левин, Дэвид Стефан, Тимоти С Кребиль, Марк Л. Беренсон. Статистика для менеджеров с использованием MS Excel. 4 изд. М.: Издательский дом Вильямс, 2004
   
3. Колемаев В.А. Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник. М.: Инфра-М, 2000; Юнити-Дана, 2003
   

Содержание программы

Тема 1. Использование функций MS Excel для финансового анализа

Обзор финансовых функций MS Excel.

Решение задач с использованием финансовых функций.

Оптимизационные задачи в финансовом анализе.

Тема 2. Методы описательной статистики.

Исследование числовых данных и их свойств, шкалы измерения данных .

Основные понятия статистики. Функции и надстройки MS Excel, связанные с описанием данных.

Получение статистических характеристик распределения вероятностей переменных (меры центральной тенденции, меры разброса, форма распределения, гистограмма).

Процедура построения частотной таблицы. Элементы частотных таблиц и их интерпретация.

Тема 3. Биномиальное и нормальное распределения

Построение биномиальной и нормальной случайной величины. Построение графиков распределений

Математическое ожидание, дисперсия и стандартное отклонение случайных величин. Построение доверительных интервалов

Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины. Построение графика на нормальной вероятностной бумаге.

Математическое ожидание, дисперсия и стандартное отклонение суммы двух случайных величин


Тема 4. Решение вероятностных задач в MS Excel

Основные понятия проверки гипотез. Применение z-теста и t-теста.

Функции MS Excel, используемые при проверке гипотез.

Проверка гипотез при решении экономических задач.


Тема 5. Построение таблиц сопряженности.

Назначение таблиц сопряженности. Структура и содержание элементов таблицы, ее итоговых показателей.

Наблюдаемые и ожидаемые значения. Последовательность построения таблиц и получения статистических критериев оценки связи переменных.

Тема 6. Линейные связи, парная и частная корреляция, регрессия.

Ковариация и коэффициент корреляции

Виды регрессионных моделей

Построение уравнения линейной регрессии.

Оценки изменчивости, коэффициент R-квадрат

Прогноз. Оценка предсказанных значений. Расчет доверительных интервалов.

Оценка пригодности эмпирической модели (остатки, взаимозависимость ошибок, нормальность).

Множественная регрессия. Анализ остатков для модели множественной регрессии

Проверка значимости модели множественной регрессии


Тематика заданий по различным формам текущего контроля:

Примерное содержание заданий

1. Проанализировать основные характеристики распределения (мода, смещение и т.д.);
   
2. Оценить близость распределения к нормальному на основе графика Normal Q-Q Plot, Q-Q Plot и следующих характеристик распределения: остроты пика, смещения и соотношения их величин и ошибок;
   
3. Построить таблицу сопряженности и определить наличие зависимости между переменными, тесноту и направление связи.
   

Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

1. Какими способами можно рассчитать моду, квартили, процентили ?
   
2. При помощи каких функций и надстроек можно рассчитать среднее, медиану, стандартное отклонение.
   
3. В каких шкалах должны быть измерены переменные, для которых можно расcчитать описательную статистику ?
   
4. Для каких переменных можно построить частотную таблицу?
   
5. Что характеризуют показатели Std.Deviation, Range, Sum.
   
6. Назовите показатель, который характеризует высоту пика кривой частотного распределения
   
7. Назовите показатель, который характеризует асимметрию кривой частотного распределения
   
8. Если Kurtosis >0, то кривая частотного распределения имеет более крутой пик, чем кривая нормального распределения с тем же средним значением и стандартным отклонением. Верно ли это утверждение?
   
9. Если Skewness >0, то кривая частотного распределения имеет более длинный правый хвост, чем кривая нормального распределения с тем же средним значением и стандартным отклонением. Верно ли это утверждение?
   
10. Как проанализировать группы наблюдений?
    
11. Как создать переменную, которая принимает случайные целочисленные значения?
    
12. Как создать переменную, принимающую значения из стандартного нормального распределения?
    
13. Какая диаграмма показывает скошенность распределения?
    
14. Как осуществить проверку гипотезы?
    
15. При проверке статистических гипотез нулевая гипотеза отвергается или принимается, альтернативная гипотеза отвергается или принимается?
    
16. Как осуществить проверку гипотезы о нормальности распределения
    

Методические рекомендации (материалы) преподавателю:

Методические материалы оформлены в виде приложения к программе.

Методические указания студентам:

Методические указания студентам приводятся в вариантах домашнего задания.

Автор программы: _____________________________/ Ф.И.О./


Автор программы: _____________________________/Белоусова С.Н../

Автор программы: _____________________________/Бессонова И.А./