Программа-минимум кандидатского экзамена по специальности 08. 00. 14 «Мировая экономика» по экономическим наукам Санкт-Петербург

Вид материала

Содержание

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла.
Проверка автокорреляции.
Выявление сезонной компоненты.
Основные подходы к шкалированию

Подобный материал:

1 2 3 4 5

III. Развитие мировой экономики и
международных экономических отношений

1. Динамика развития стран мира

Взгляды экономистов на проблемы развития стран мира. Экономический рост и развитие. Показатели развития. Показатели, определяемые на базе ВВП. Средняя ожидаемая продолжительность жизни. Индекс Джини. HDI. TAI. Growth Competitiveness Index.

2. Развитие экономических систем стран мира

Развитие экономической системы США, ФРГ, Франции, Великобритании, Японии, новых индустриальных стран, КНР, исламских стран, стран с переходной экономикой, России.

3. Инновационная деятельность в странах мира

Инновации, инновационный процесс, показатели инновационной деятельности. Национальная инновационная система. Инновационная деятельность в EC, США, Японии, Германии, России.

4. Влияние инновационной деятельности на экономическое развитие стран

Методика анализа влияния инновационной деятельности на экономическое развитие стран. Методы анализа. Показатели, оценивающие экономическое развитие стран. Показатели, оценивающие инновационную деятельность.

5. Инновационный потенциал

Понятие инновационного потенциала. Международная практика оценки инновационного потенциала страны, региона, предприятия. Оценка инновационного потенциала предприятия.

IV. Методы анализа процессов в мировой экономике

1. Система показателей, оценивающих процессы в мировой экономике

Частные показатели. Интегральные показатели. Обменные курсы доллара США к валюте страны, используемые в международных исследованиях

2. Измерение характеристик объектов и процессов в мировой экономике

Основные типы шкал для измерения. Преобразование шкал.

3. Подготовка экономической информации для количественного анализа

Качественные и количественные методы исследования. Грубые ошибки в данных и их удаление.

4. Базовый анализ экономической информации

Общие положения базового анализа. Изучение распределения частот. Определение статистик, связанных с распределением частот. Определение показателей формы распределения. Проверка гипотез. Методика базового анализа данных. Анализ реальных ситуаций. Анализ показателей по странам мира: численность населения; затраты на здравоохранение; ожидаемая продолжительность жизни; ВВП на душу населения; затраты на образование.

5. Дисперсионный и ковариационный анализ

Взаимосвязь дисперсионного, ковариационного и регрессионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Многофакторный дисперсионный анализ. Многомерный дисперсный анализ. Ковариационный анализ. Неметрический дисперсионный анализ.

6. Корреляционный анализ

Коэффициент парной корреляции. Корреляционное отношение. Множественный коэффициент корреляции. Частный коэффициент корреляции. Коэффициент неметрической корреляции.

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Коэффициент конкордации Кендалла.

Коэффициент канонической корреляций.

7. Регрессионный анализ

Простейшее линейное уравнение регрессии (парная регрессия). Множественное линейное уравнение регрессии.

8. Анализ временных рядов

Предварительная обработка ряда динамики .

Проверка автокорреляции.

Анализ мультиколлинеарности

Процедуры анализа рядов динамики.

Определение тенденции в рядах динамики.

Выявление случайной компоненты ряда динамики .

Выявление сезонной компоненты.

Выявление периодических колебаний в рядах динамики.

Анализ авторегрессионых моделей.

Корреляционный и регрессионный анализ рядов динамики.

Корреляционный анализ рядов динамики с линейными тенденциями.

Корреляционный анализ рядов динамики с линейными и нелинейными тенденциями.

Корреляционный анализ рядов динамики с нелинейными и линейными тенденциями.

Корреляционный анализ рядов динамики с параболическими тенденциями.

Корреляционный анализ рядов динамики с запаздыванием.

Множественная регрессия.

9. Дискриминантный анализ

Назначение дискриминантного анализа.

Связь дискриминантного анализа с регрессионным и дисперсным анализом.

Модель и общая процедура выполнения дискриминантного анализа.

Стадии дискриминантного анализа:

формулировка проблемы;
вычисление коэффициентов дискриминантной функции;
определение значимости;
интерпретация и проверка результатов.

Дискриминантный анализ для двух групп. Множественный дискриминантный анализ. Пошаговый дискриминантный анализ.

10. Факторный анализ

Назначение факторного анализа. Этапы выполнения факторного анализа.

При факторном анализе не предполагается разделения переменных на независимые и зависимые. Проверяются все возможные варианты взаимозависимостей между переменными.

Основная концепция факторного анализа.

Понятие факторной модели.

Этапы факторного анализа.

Анализ главных компонент.

Анализ общих факторов.

Статистики, связанные с факторным анализом.

11. Кластерный анализ

Назначение кластерного анализа.

Цель кластерного анализа – классификация объектов на относительно однородные группы, исходя из рассматриваемого набора переменных. Кластерный анализ снижает число объектов, а не число переменных (как факторный анализ), сгруппировывая их в меньшее число кластеров.

Статистики, связанные с кластерным анализом.

Этапы выполнения кластерного анализа: формулировка проблемы; выбор меры расстояния; выбор меры кластеризации; выбор количества кластеров; интерпретация кластеров; оценка достоверности кластеризации.

12. Многомерное шкалирование

Цели и задачи многомерного шкалирования. Общая схема многомерного шкалирования.

Основные подходы к шкалированию

Меры качества отображений

Blog