Программа дисциплины 1400 ен ф случайные величины в экономике для студентов направления 080100 «Экономика» Форма обучения

Вид материала

Программа дисциплины

Содержание Программа дисциплины 1. Цель и задачи дисциплины. 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины. Раздел 1. фундамент прикладной статистики Тема 2. Экономическая информация (2 часа) Тема 3. Основы вероятностно-статистических методов описания неопределенностей (20 часов) Тема 4. Выборочный метод получения экономических данных и оценивание параметров распределения случайной величины (10) Тема 5. Проверка статистических гипотез и теория корреляции (12) Раздел 2. прикладной статистический анализ Тема 7. Дисперсионный анализ (4) Тема 8. Кластерный анализ (8) Тема 9. Факторный и компонентный анализ (6) Тема 10. Индексный анализ (10) Тема 11. Анализ рядов динамики (14) Раздел 3. информационное обеспечение статистической обработки экономических данных Тема 13. Информационное обеспечение методов проверки статистических гипотез (2 часа) Тема 14. Информационное обеспечение дисперсионного анализа (2 часа) Тема 15. Информационное обеспечение методов изучения взаимосвязей явлений и процессов (2 часа) Тема 16. Информационное обеспечение методов изучения динамики процессов (2 часа) Тема 17. Совместное использование информационных режимов Excel (2 часа) ... Полное содержание

Подобный материал:

• Программа Для направления 080100. 62 «Экономика» Москва 2009, 226.24kb.
• Программа дисциплины дн. Ф4 «Статистика» для студентов направления подготовки 080100, 175.93kb.
• Программа дисциплины информационные системы в экономике и финансах для направления, 208.51kb.
• Программа дисциплины дн. Ф7 Экономика труда для подготовки бакалавра направления 080100, 1831.72kb.
• Рабочая программа дисциплины Для направлений 080100. 62 «Экономика», 169.82kb.
• Программа дисциплины Инвестиции для направления 080100. 62 Экономика подготовки бакалавра, 578.6kb.
• Программа дисциплины «Линейная алгебра» для направления 080100. 62 «Экономика», 230.6kb.
• Программа дисциплины «Математический анализ» для направления 080100. 62 «Экономика», 400.03kb.
• Программа дисциплины «Линейная алгебра» для направления 080100. 62 «Экономика», 203.4kb.
• Программа дисциплины «Методы оптимальных решений» для направления 080100. 62 «Экономика», 211.67kb.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию



ОБНИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ (ИАТЭ)

	УТВЕРЖДАЮ
	Проректор по учебной работе С.Б. Бурухин
	“______”____________ 200__ г.

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ


1400 ЕН Ф.2. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ В ЭКОНОМИКЕ

для студентов направления 080100 «Экономика»


Форма обучения: очная


Объем дисциплины и виды учебной работы по очной форме в соответствии с учебным планом

Вид учебной работы	Всего часов	Семестры
		1	2	3	4
Общая трудоемкость дисциплины	416
Аудиторные занятия	204		68	68	68
Лекции	112		34	34	34
Практические занятия и семинары	68		34	34
Лабораторные работы	34				34
Курсовой проект (работа)	кр				кр
Самостоятельная работа	212		34	34	34
Расчетно-графические работы
Вид итогового контроля (зачет, экзамен)	зач, кр		зач	зач	зач

Обнинск 2007

Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки 080100 – «Экономика»


Программу составила:


Доцент Т. А. Бурцева, доцент, к.э.н.,


Программа рассмотрена на заседании кафедры ЭЭММИ (протокол № __ от __.__.200_ г.)


Заведующий кафедрой

Экономики, экономико-математических методов и информатики


___________________ В.Ю. Гусев


“____”_____________ 200__ г.


СОГЛАСОВАНО

Начальник Учебно – методического управления ___________________ Ю.Д. Соколова

Декан факультета СЭФ ___________________ В.Н. Тябин “____”_____________ 200__ г.

1. Цель и задачи дисциплины.


Цель преподавания учебной дисциплины «Случайные величины в экономике» состоит в ознакомлении студентов с основными математическими понятиями и методами применительно к решению задач анализа, прогнозирования и управления экономикой на макро- и микро-уровнях с помощью современных базовых информационных технологий.

Овладение дисциплиной развивает у студентов аналитическое мышление, прививает навыки выработки наиболее рациональных управленческих решений, всесторонне учитывающих неопределенность внешних условий и ограниченность внутренних возможностей экономического объекта.

Для успешного изучения дисциплины студент должен овладеть основами высшей математики, иметь базовые представления в области экономической теории и экономики предприятия, а также уметь проводить автоматизированную обработку информации на базе электронных таблиц.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.


Программа составлена с учетом требований раздела «Прикладная математика» «Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению «Экономика»», в соответствии с которым в ходе освоения учебной дисциплины студент должен знать и уметь использовать:

• методологию экономико-статистического анализа;
  
• методы прогнозирования развития экономических процессов;
  
• базовые информационные технологии статистического анализа.
  

Студент должен иметь навыки организации и проведения аналитической и исследовательской работы.


3. Содержание дисциплины


3.1. Лекции


РАЗДЕЛ 1. ФУНДАМЕНТ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ


Тема 1. Эволюция взглядов о прикладной статистике и её применения в экономике (2 часа)


Развитие представлений о статистике. Краткая история статистических методов. Появление прикладной статистики, её структура и задачи на современном этапе.

[1, 9-14]; [4, 12-14]; [5, 10-18]


Тема 2. Экономическая информация (2 часа)


Понятие об экономической информации и источниках её получения. Способы сбора и требования к качеству экономической информации. Понятие интерполяции данных. Количественные и категоризованные экономические данные. Основные шкалы измерения экономических данных. Стохастическая природа экономических данных. Пространственная и временная выборка данных и их особенности обработки.

[1, 16-25], [5, 21-65], [6; 247-250];


Тема 3. Основы вероятностно-статистических методов описания неопределенностей (20 часов)


Теория вероятностей и математическая статистика – научные основы прикладной статистики. Элементы комбинаторного анализа. Случайные события и вероятности: пространство элементарных событий, вероятность элементарного события, вероятностное пространство, геометрические вероятности, независимые события, условные вероятности, основные теоремы. Понятие случайной величины, виды случайных величин. Закон и функция распределения случайной величины. Числовые характеристики случайных величин. Законы больших чисел и их роль в эконометрическом анализе: неравенство Чебышева, теорема Бернулли, Теорема Ляпунова. Основные распределения случайных величин, используемые в эконометрическом анализе: нормальное распределение; распределение хи-квадрат, распределение Стьюдента (t), распределение Фишера, логарифмически нормальное распределение, дискретные распределения (биномиальное распределение, распределение Пуассона). Случайные функции и их применение в экономике. Цепи Маркова.

[1, 16-137]; [2; 17-63]; [4, 16-271];

Тема 4. Выборочный метод получения экономических данных и оценивание параметров распределения случайной величины (10)


Теоретические основы выборочного метода. Генеральная и выборочная совокупности, их характеристики и связь. Точечные и интервальные оценки. Свойства оценок. Методы оценивания: метод моментов и максимального правдоподобия. Доверительные интервалы. Виды выборки и расчет ошибок выборки. Определение необходимой численности выборки. Способы распространения выборочных данных на генеральную совокупность. Маркетинговые опросы потребителей.

[1, 173-184]; [2, 187-250]; [4, 295-340];


Тема 5. Проверка статистических гипотез и теория корреляции (12)

Понятие и виды статистических гипотез. Статистический критерий, критическая область, уровень значимости и мощность статистического критерия. Проверка гипотезы о среднем значении при известной и неизвестной дисперсии. Критерии согласия и проверка гипотезы о принадлежности выборки нормальному распределению.

Показатели линейной, криволинейной, ранговой, парной и множественной корреляции и статистические критерии их значимости.

[1, 181-192]; [4, 344-387]

РАЗДЕЛ 2. ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ


Тема 6. Регрессионный анализ (10)


Уравнение регрессии как форма аналитического выражения линейной корреляционной связи. Простая модель линейной регрессии. Основные предпосылки модели парной линейной регрессии. Проверка гипотезы для оценки линейности связи. Доверительные интервалы в линейном регрессионном анализе. Прогнозирование на основе линейной модели регрессии. Множественная линейная регрессия. Основные предпосылки модели множественной линейной регрессии. Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии и их ошибок. Проверка значимости коэффициентов уравнения линейной регрессии и его качества. Тест Чоу. Мультиколлинеарность и методы её устранения. Гетероскедастичность остатков и критерии её выявления.

[1, 254-290]; [4, 457-500];


Тема 7. Дисперсионный анализ (4)


Основные понятия дисперсионного анализа и сфера его применения. Алгоритм расчета однофакторного дисперсионного анализа. Алгоритм расчета двухфакторного дисперсионного анализа.

[1, 207-240]; [4, 392-409];


Тема 8. Кластерный анализ (8)


Группировка данных, её виды и применение. Меры сходства и процедуры кластерного анализа. Метод «ближайшего соседа», метод «дальнего соседа». Оптимизация состава групп.

[1, 326—337]; [14, 175-191];


Тема 9. Факторный и компонентный анализ (6)


Содержание и область применения факторного и компонентного анализа. Этапы проведения и примеры осуществления. Факторизация качественных переменных. Дискриминантная техника реализации. Прогнозирование структурных изменений. Метод динамического норматива.

[1, 340-355]; [14, 104-138];


Тема 10. Индексный анализ (10)


Понятие индекса, виды, обозначения, формы представления, свойства индексов. Выбор соизмерителя индекса. Среднеарифметический и среднегармонический индексы, индексы средних величин. Индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов. Равновероятные схемы индексного анализа. Базовые экономические индексы микро- и макро- уровня. Рейтинги.

[14, 140-156]; [4, 339-377]


Тема 11. Анализ рядов динамики (14)


Понятие и виды рядов динамики. Элементы ряда, правила его построения. Аналитические показатели ряда динамики: абсолютный прирост, темп роста и прироста, абсолютное значение одного процента прироста, пункты роста. Средние показатели ряда динамики. Приведение рядов динамики к единому основанию. Коэффициенты опережения (отставания).

Методы выявления основной тенденции развития в рядах динамики (построения тренда). Понятие стационарного и нестационарного процесса. Построение прогноза в рядах динамики. Методы изучения сезонных явлений. Коэффициенты сезонности. Учет сезонности в прогнозе. Модель сезонных колебаний на основе гармоник ряда Фурье. Периодизация как группировка во времени. Исследование взаимосвязи в рядах динамики. Ложная корреляция. Автокорреляция и лаги во временных рядах. Автокорреляционные функции, коррелограмма.

[14, 156-210]; [4, 500-518]


РАЗДЕЛ 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДАННЫХ


Тема 12. Информационное обеспечение методов описательной статистики (4 часов)


Обзор современного информационного обеспечения статистической обработки данных. Общие сведения о надстройке «Пакета анализа» и статистических функциях в MS Exsel. Технология работы с режимами «Описательная статистика», «Гистограмма», «Выборка», «Ранг и персентиль», статистическими функциями непрерывных и дискретных распределений. Построение доверительных интервалов.

[1; 399-404]; [22; 7-187]


Тема 13. Информационное обеспечение методов проверки статистических гипотез (2 часа)


MS Excel и реализация в нем методов проверки статистических гипотез: двухвыборочный z-тест для средних, двухвыборочный t-тест с одинаковыми и различными дисперсиями, двухвыборочный F-тест для дисперсий, парный двухвыборочный t-тест для средних.

[1; 337-369]; [22, 191-222]


Тема 14. Информационное обеспечение дисперсионного анализа (2 часа)

MS Excel и реализация в нем методов однофакторного и двухфакторного анализа без повторений и с повторениями.

[1; 337-369]; [22, 227-240]


Тема 15. Информационное обеспечение методов изучения взаимосвязей явлений и процессов (2 часа)

MS Excel и реализация в нем методов оценки корреляции и регрессии. Примеры их реализации.

[1; 337-369]; [22, 250-298]


Тема 16. Информационное обеспечение методов изучения динамики процессов (2 часа)

MS Excel и реализация в нем методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания, трендовых моделей и анализа Фурье. Примеры их реализации.

[1; 337-369]; [22, 305-334]

Тема 17. Совместное использование информационных режимов Excel (2 часа)

Пример проведения комплексного статистического исследования на базе совместного использования режимов надстройки «Пакет анализа» MS Exsel.

[1; 337-369]; [22, 343-359]


3.2. Практические и семинарские занятия

Тема практического или семинарского занятия	Литература	Число часов
Раздел 1. Фундамент прикладной статистики
Практическое занятие 1. Основные правила комбинаторики.	Разбор примеров и решение задач 1 – 7 из [1, 25-29].	2
Практическое занятие 2. Классическая вероятностная модель и геометрическая вероятность.	Разбор примеров и решение задач 1 – 6 из [1, 21-25].	2
Практическое занятие 3. Классическая вероятностная модель и геометрическая вероятность.	Разбор примеров и решение задач 7 – 12 из [1, 21-25].	2
Практическое занятие 4. Основные формулы теории вероятностей.	Разбор примеров и решение задач 1-16 из [1, 34-42].	2
Практическое занятие 5. Повторные независимые события.	Разбор примеров и решение задач 1-13 из [1, 38-48].	2
Практическое занятие 6. Повторные независимые события.	Разбор примеров и решение задач 1-55 из [1, 50-55].
Практическое занятие 7. Дискретные случайные величины	Разбор примеров и решение задач 1-30 из [1, 66-79].	2
Практическое занятие 8. Дискретные случайные величины	Разбор примеров и решение задач 1-30 из [1, 66-79].
Практическое занятие 9. Непрерывные случайные величины	Разбор примеров и решение задач 1-44 из [1, 80-88].	2
Практическое занятие 10. Законы больших чисел.	Разбор примеров и решение задач 1-14 из [1, 116-123].	2
Практические занятия 11, 12. Выборочный метод	Разбор примеров и решение задач 1-17 из [1, 173-181].	4
Практическое занятие 13. Функции и распределения в математической статистике (Стьюдента, Фишера)	Разбор примеров и решение задач из [1, 157-173].	2
Практическое занятие 14. Методы нахождения оценок: метод моментов	Разбор примеров и решение задач из [1, 157-173].	2
Практическое занятие 15. Доверительные интервалы	Разбор примеров и решение задач из [1, 157- 173].	2
Практическое занятие 16. Проверка гипотез для одной выборки	Разбор примеров и решение задач из [1, 181-206].	2
Практическое занятие 17. Проверка гипотез для двух выборок	Разбор примеров и решение задач из [1, 181-206].	2
Практическое занятие 18. Критерии согласия	Разбор примеров и решение задач из [1, 181-206].	2
Практические занятия 19, 20. Корреляционный анализ	Разбор примеров и решение задач из [1, 103].	4
Раздел 2. Прикладной статистический анализ
Практические занятия 21, 22. Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия	Разбор примеров и решение задач из [1, 287-289].	4
Практические занятия 23, 24. Метод наименьших квадратов. Множественная линейная регрессия	Разбор примеров и решение задач из [1, 287-289].	4
Практическое занятие 25. Однофакторный дисперсионный анализ	Разбор примеров и решение задач из [1, 207-239].	2
Практическое занятие 26. Двухфакторный дисперсионный анализ	Разбор примеров и решение задач из [1, 207-239].	2
Практическое занятие 27. Одномерная группировка данных	Разбор примеров и решение задач из [1, 326-337].	2
Практическое занятие 28. Многомерная группировка данных	Разбор примеров и решение задач из [1, 326-337].	2
Практические занятия 39-36. Временные ряды	Разбор примеров и решение задач из [1, 303-313].	8

3.3 Лабораторный практикум

Раздел 3. Информационное обеспечение статистической обработки экономических данных

Раздел(ы)	Тема лабораторной работы	Число часов
3	Тема 1. Методы описательной статистики	4
3	Тема 2. Выборочный метод	6
3	Тема 3. Методы проверки статистических гипотез	6
3	Тема 4. Дисперсионный анализ	4
3	Тема 5. Статистические методы изучения взаимосвязей явлений и процессов	8
3	Тема 6. Статистические методы изучения динамики процессов	8

3.4. Курсовые работы


Курсовая работа по данной учебной дисциплине предполагает проведение статистического анализа взаимосвязей социально-экономических явлений или процессов на основе статистической информации об экономике России или Калужского региона в период её роста с 2000 г. по настоящее время, разработку и обоснование модели связи и получение на её основании выводов и прогнозов.

В качестве источников статистической информации следует использовать ежегодные справочники Росстата: «Регионы России»; «Национальные счета России»; «Калужская область в 200_ году»; «Районы и города Калужской области», а также Интернет-источники: www.gks.ru; www.kalugastat.ru.

Требования к оформлению курсовых работ не отличаются от стандартных, кроме того, что все таблицы и графики должны быть оформлены с учетом требований к статистическим графикам.

Курсовая работа состоит:

из теоретической части (15-20 стр.), где дается обоснование информационной базы моделирования и предлагаемого статистического метода построения модели связи;

из аналитической части, где проводится исследование взаимосвязей явлений и построение модели связи, а также её обоснование, и разрабатываются выводы на её основе.

Темы курсовых работ:

1. Исследование взаимосвязей индикаторов экономического роста экономики и качества жизни населения страны (регионов);
   
2. Исследование взаимосвязей индикаторов экономического и социального положения страны (регионов);
   
3. Исследование взаимосвязей индикаторов экономического положения и демографической ситуации в стране (регионах);
   
4. Исследование взаимосвязей индикаторов уровня жизни населения страны (регионов);
   
5. Исследование взаимосвязей индикаторов качества жизни населения страны (регионов) и её (их) инвестиционной привлекательности;
   
6. Исследование взаимосвязей индикаторов занятость населения страны и социальных гарантий населению (регионов);
   
7. страны (региона);
   
8. Исследование взаимосвязей индикаторов эффективности общественного воспроизводства страны (регионов) и социального положения страны (регионов);
   
9. Исследование взаимосвязей индикаторов трудового потенциала и социального положения страны (регионов);
   
10. Исследование взаимосвязей индикаторов качества рабочей силы и экономического положения страны (регионов);
    
11. Исследование взаимосвязей индикаторов инвестиционной привлекательности и конкурентоспособности страны (регионов);
    
12. Исследование взаимосвязей доходов населения и экономического положения страны (регионов);
    
13. Исследование взаимосвязей расходов населения и уровня инфляции в экономике страны (регионов);
    

3.5. Формы текущего контроля

Темы	Форма контроля	Неделя
Раздел 1
3	Контрольная работа (ПК 1, максимум 10)	9
4	Контрольная работа (ПК2, максимум 10)	14
5	Контрольная работа (ПК3, максимум 35)	16
Раздел 2
6	Контрольная работа (ПК 1, максимум 25)	9
7-9	Контрольная работа (ПК 2, максимум 10)	14
10	Контрольная работа (ПК 2, максимум 20)	16
Раздел 3
	Защита лабораторных работ	6, 12, 14

3.6. Самостоятельная работа

В течение семестра выполнение домашних заданий и сдача их на проверку по темам практических занятий:

Тема для самостоятельной работы студентов	Литература
Раздел 1. Фундамент прикладной статистики
Основные правила комбинаторики.	Решение задач 8 – 12 из [1, 25-29].
Классическая вероятностная модель и геометрическая вероятность.	Решение задач 9 – 15 из [1, 21-25].
Классическая вероятностная модель и геометрическая вероятность.	Решение задач 13 – 17 из [1, 21-25].
Основные формулы теории вероятностей.	Решение задач 17-20 из [1, 34-42].
Повторные независимые события.	Решение задач 14-19 из [1, 38-48].
Повторные независимые события.	Решение задач 56-75 из [1, 50-55].
Дискретные случайные величины	Решение задач 14-30 из [1, 66-79].
Дискретные случайные величины	Решение задач 15-30 из [1, 66-79].
Непрерывные случайные величины	Решение задач 15-18 из [1, 80-88].
Законы больших чисел.	Решение задач 16-19 из [1, 116-123].
Выборочный метод	Решение задач 16-20 из [1, 173-181].
Функции и распределения в математической статистике (Стьюдента, Фишера)	Решение задач из [1, 157-173].
Методы нахождения оценок: метод моментов	Решение задач из [1, 157-173].
Доверительные интервалы	Решение задач из [1, 157- 173].
Проверка гипотез для одной выборки	Решение задач из [1, 181-206].
Проверка гипотез для двух выборок	Решение задач из [1, 181-206].
Критерии согласия	Решение задач из [1, 181-206].
Корреляционный анализ	Решение задач из [1, 103].
Раздел 2. Прикладной статистический анализ
Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия	Решение задач из [1, 287-289].
Метод наименьших квадратов. Множественная линейная регрессия	Решение задач из [1, 287-289].
Однофакторный дисперсионный анализ	Решение задач из [1, 207-239].
Двухфакторный дисперсионный анализ	Решение задач из [1, 207-239].
Одномерная группировка данных	Решение задач из [1, 326-337].
Многомерная группировка данных	Решение задач из [1, 326-337].
Временные ряды	Решение задач из [1, 303-313].

4.1. Рекомендуемая литература


Основная литература

1. Горелова Г.В., Кацко И.А. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением Excel: учебное пособие для вузов / серия «Высшее образование». – Ростов н/Д: Феникс, 2005.- 480 с., 28 экземпляров.
   
2. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие. – М.: Высшее образование, 2007 – 479 с., 45 экземпляров.
   
3. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учебное пособие / Гмурман В.Е. – 11-е изд. – М.: Высшее образование, 2007. – 404 с. – 150 экземпляров.
   
4. Кремер Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. -573 с., 5 экземпляров.
   

Дополнительная литература

5. Прикладная статистика: учебник / А.И. Орлов. – М.: Издательство «Экзамен», 2006. – 671 с.
   
6. Математические методы в экономике: учебник / под ред. А.В. Сидоровича: МГУ им. М.В. Ломоносова. – 4-е изд.. – М.: изд. «Дело и сервис», 2004. – 368 с.
   
7. Овчаренко Е.К., Ильина О. П., Балыбердин Е.В. Финансово-экономические расчеты в Excel. – М.: «Филинъ», 2004.
   
8. Громыко Г.Л. Теория статистики: Практикум. – 3-е изд., доп. И перераб. - М.: ИНФРА-М, 2004.
   
9. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998.
   
10. Эконометрика /Под ред. Н.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001.
    
11. Общая теория статистики: Учебник. / Под редакцией М.Р. Ефимовой, Е.В. Петровой и др. - М.: ИНФРА-М, 2005.- 416 с.
    
12. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник / И.П. Мацкевич, Г.П. Свирд. – Минск: изд. «Высшая школа», 2003. – 246 с.
    
13. Фадеева Л.Н., Жуков Ю.В., Лебедев А.В. Математика для экономистов: Теория вероятностей и математическая статистика. Задачи и упражнения. – М.: Эксмо, 2007. – 336 с.
    
14. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ: учебное пособие. – М.: Инфра-М, 2005. – 241 с.
    
15. Просветов Г.И. Эконометрика задачи и решения: учебно-методическое пособие. – М.: «РДЛ», 2007. – 192 с.
    
16. Эконометрика: учебник для вузов / под. ред. Проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.
    
17. Гинзбург А.И. Статистика: Учебное пособие – СПб: Питер, 2002.
    
18. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2006.
    
19. Статистика: Учебник. / Под ред. П.Я. Октябрьского. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2003.
    
20. Бурцева Т.А. Оценка инвестиционной привлекательности города: Учебное пособие /ГУУ. – М., 2004.
    
21. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебное пособие./ под ред. В.А. Половникова, И.В. Орловой и др., - М.: Финстатинформ, 1997. – 104 с.
    
22. Статистика в Excel: учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
    

Средства обеспечения освоения дисциплины


Стандартные средства MS Excel с надстройкой «Пакет анализа».


Материально-техническое обеспечение дисциплины


В 4 семестре требуется компьютерный класс для проведения лекционных занятий и лабораторного практикума и реализации расчетной части курсовой работы.