Программа дисциплины «Методы прогнозирования международных экономических отношений» для направления 080100. 68 «Экономика» подготовки магистра

Вид материала

Программа дисциплины

Содержание Количество часов Форма текущего контроля Форма итогового контроля Обязательная литература Тема 2. Введение в анализ временных рядов

Подобный материал:

• Программа дисциплины «Методы финансово-экономических расчетов»  для направления 080100., 210.67kb.
• Рабочая программа дисциплины «мировая экономика и международные экономические отношения», 386.22kb.
• Программа дисциплины «Территориальное стратегическое планирование» для направления, 384.7kb.
• Программа дисциплины «Методология научных исследований»  для направления 080100., 264.89kb.
• Программа дисциплины «Эвристические методы в аудите и консалтинге» для направления, 235.55kb.
• Программа дисциплины «экспертиза финансово-экономических решений», 242.67kb.
• Программа дисциплины Методы и модели оценки риска для направления 080100. 68 «экономика», 124.2kb.
• Программа дисциплины «Пространственная экономика и территориальное развитие» Для направления, 524.92kb.
• Программа дисциплины «Методы оптимальных решений» для направления 080100. 62 «Экономика», 211.67kb.
• Программа дисциплины История экономических учений для направления 080100. 62 «Экономика», 288.36kb.

Правительство Российской Федерации


Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования


«Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»


Факультет мировой экономики и мировой политики


Программа дисциплины


«Методы прогнозирования международных экономических отношений»


для направления 080100.68 «Экономика»

подготовки магистра


Автор: проф. д.э.н. Дуброва Т.А. tdubrova@hse.ru

Рекомендовано секцией УМС факультета мировой экономики и мировой политики Председатель Иванов И.Д. ________________________ «___» ________________2011 г.		Одобрено на заседании кафедры международных экономических отношений Зав. кафедрой Паньков В.С. ________________________ « 07 » сентября 2010 г.
Утверждено УС факультета мировой экономики и мировой политики Ученый секретарь Суздальцев А.И. ________________________ «___» _________________2011 г. Москва, 2010

Автор программы профессор, д.э.н. Дуброва Т.А.


I. Общие сведения о курсе

изучение курса связано с возрастающим значением прогнозов в принятии научно обоснованных, эффективных экономических решений в условиях процессов международной глобализации и региональной интеграции, расширения внешнеэкономических связей и различных форм экономического сотрудничества. актуальность курса определяется ростом потребности в аналитиках и экспертах в сфере мировой экономики и международных экономических отношений, как на государственном уровне, так и на уровне частных корпораций и некоммерческого сектора.

Цель изучения курса - дать слушателям научное представление о методах экономического прогнозирования, об их практическом применении в сфере международных экономических отношений на базе современных пакетов прикладных программ.


Задачи курса. После изучения курса студенты будут знать современные методы экономического прогнозирования, приобретут навыки решения реальных задач, встречающихся в различных областях экономической практики, связанных с анализом развития мировой экономики и международных экономических отношений.

Курс входит в число дисциплин, обеспечивающих подготовку по магистерской программе «мировая экономика» в рамках специализации «внешнеторговая деятельность компаний», для магистрантов второго года обучения.


II.Тематический план учебной дисциплины

№ п/п	Название темы	Количество часов
		Всего	Аудиторная работа		Самостоя-тельная работа
			Лек- ции	Семи- нары
1	Тема 1. Предмет, содержание, задачи курса «методы прогнозирования международных экономических отношений»	4	4
2	Тема 2. Введение в анализ временных рядов	18	10		8
3	Тема 3. Применение моделей кривых роста при анализе тенденций в динамике показателей, характеризующих развитие международных экономических отношений	19	9		10
4	Тема 4. статистический анализ и прогнозирование периодических колебаний во временных рядах показателей, связанных с развитием международных экономических отношений	19	9		10
5	Тема 5. применение адаптивных моделей при прогнозировании в сфере мэо	26	16		10
6	Тема 6. Применение многофакторных моделей прогнозирования при анализе мэо	26	16		10
	Домашнее задание	50			50
	ИТОГО:	162	64		98

Базовые учебники

1. дуброва т.а. прогнозирование социально-экономических процессов. статистические методы и модели. м.: маркет ДС, 2010.
   
2. дуброва т.а. статистические методы прогнозирования. м.: юнити-дана, 2003.
   

3. Кузык Б.Н., Кушлин В.И., яковец ю.в. прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование: учебник м.: ЗАО «издательство «экономика», 2008.


Формы контроля учебного процесса

Предусматриваются следующие формы аудиторной нагрузки: лекции – 64 часа, в том числе: 32 часа (1 модуль), 32 часа (2 модуль).

Форма текущего контроля – одно итоговое домашнее задание, связанное с основными разделами курса.


Выполненное домашнее задание должно содержать результаты исследований, связанных с анализом и прогнозированием динамики показателей, характеризующих развитие международных экономических отношений. Исследования проводятся с использованием современных пакетов прикладных программ по статистической обработке данных. исходные данные выдаются преподавателем (по вариантам), либо (с помощью справочников, информационных баз данных, сети Internet и др. источников) подбираются слушателями самостоятельно. ссылка на источник информации обязательна. по каждому заданию домашней работы приводятся результаты расчетов в ППП, сопровождающиеся аналитической запиской. оценка выставляется после устной защиты домашней работы.


Форма итогового контроля – зачет.

Оценка ставится по 10 балльной шкале, на нее влияет оценка за домашнее задание (60%), оценка, полученная на зачете (40%).


III. СОДЕРЖание курса

Тема 1. Предмет, содержание, задачи курса «методы прогнозирования международных экономических отношений»

Роль прогнозов в принятии научно обоснованных, эффективных экономических решений в сфере международных экономических отношений. Возрастающее значение экономических прогнозов в условиях процессов международной глобализации и региональной интеграции, расширения внешнеэкономических связей и различных форм экономического сотрудничества. прогнозы как основа предупреждающей, «сигнальной» информации для руководителей различных уровней.

рост потребности в аналитиках и экспертах, связанных с анализом развития мирохозяйственных связей, мировой экономики и международных экономических отношений. возможности использования в аналитической работе статистического инструментария и современных ППП для анализа динамики и прогнозирования показателей, отражающих развитие основных сфер международных экономических отношений.

Расширение круга потребителей современных ППП по экономическому прогнозированию (правительственные организации, международные организации, регулирующие международные хозяйственные связи, плановые и аналитические отделы, отделы маркетинга и менеджмента производственных и торговых корпораций, банков и др.). Обзор современного программного обеспечения по прогнозированию.

Классификация прогнозов.


Обязательная литература:

1. Кузык Б.Н., Кушлин В.И., яковец ю.в. прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование: учебник - м.: ЗАО «издательство «экономика», 2008 .
   
2. дуброва т.а. прогнозирование социально-экономических процессов. статистические методы и модели. м.: маркет ДС, 2010.
   

Дополнительная литература:

3. дуброва т.а. статистические методы прогнозирования. м.: юнити-дана,
   

2003.

4. Уотшем т.дж., паррамоу к. количественные методы в финансах. М.:
   

финансы, юнити, 1999.

Тема 2. Введение в анализ временных рядов

Этапы предварительного анализа временных рядов. основные аналитические характеристики динамики и их использование при прогнозировании.

Компоненты временных рядов и их особенности. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов, модель смешанного типа. Проверка гипотезы о существовании тенденции.

Скользящие средние (простые и взвешенные) и их использование в процедурах декомпозиции временных рядов.

Применение скользящих средних в техническом анализе товарных и финансовых рынков. Анализ компонентного состава временных рядов показателей, характеризующих развитие важнейших сфер международных экономических отношений (например, международной торговли товарами, услугами и продуктами интеллектуальной собственности, мирового научно-технологического обмена и др.).


Обязательная литература:

1. дуброва т.а. прогнозирование социально-экономических процессов. статистические методы и модели. м.: маркет ДС, 2010.
   

Дополнительная литература:

2. дуброва т.а. статистические методы прогнозирования. м.: юнити-дана, 2003.
   

3. ханк д.э., уичерн д.у., райтс а.дж. бизнес-прогнозирование. М.:

издательский дом «Вильямс», 2007.

4. Практикум по эконометрике / и.и.елисеева, с.в.курышева и др.; под ред.

и.и.елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007.

Тема 3. Применение моделей кривых роста при анализе тенденций в динамике показателей, характеризующих развитие международных экономических отношений


Аналитическое выравнивание динамических рядов с помощью кривых роста. Основные виды кривых роста и методы оценивания их параметров.

Существующие подходы к выбору кривых роста. оценка точности и адекватности выбранных моделей. Определение доверительных интервалов прогнозов.

применение моделей кривых роста для анализа и прогнозирования основной тенденции показателей, характеризующих процессы внешнеторгового обмена товарами и услугами на международных рынках, деятельность отечественных экспортеров-производителей в условиях возрастающей конкуренции и глобализации и др.

Обязательная литература:

1. дуброва т.а. прогнозирование социально-экономических процессов. статистические методы и модели. м.: маркет ДС, 2010.

2. дуброва т.а. статистические методы прогнозирования. м.: юнити-дана, 2003.


Дополнительная литература:

3. ханк д.э., уичерн д.у., райтс а.дж. бизнес-прогнозирование. М.: издательский дом «Вильямс», 2007.

4. Практикум по эконометрике / и.и.елисеева, с.в.курышева и др.; под ред. и.и.елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики.

М.:ЮНИТИ, 1998.


Тема 4. статистический анализ и прогнозирование периодических колебаний во временных рядах показателей, связанных с развитием международных экономических отношений


Методы выявления периодических составляющих во временных рядах.

Статистические методы оценки уровня сезонности.

Фильтрация периодических колебаний. сезонная декомпозиция и корректировка временных рядов.

прогнозирование с помощью тренд-сезонных моделей.

исследование сезонных колебаний при оценивании емкости и структуры международных товарных рынков и их отдельных сегментов; анализ сезонности в поставках/закупках, при оптимизации транспортных затрат с целью продвижения российских товаров на мировых  рынках.


Обязательная литература:

1. дуброва т.а. прогнозирование социально-экономических процессов. статистические методы и модели. м.: маркет ДС, 2010.
   

Дополнительная литература:

2. дуброва т.а. статистические методы прогнозирования. м.: юнити-дана, 2003.
   

3. ханк д.э., уичерн д.у., райтс а.дж. бизнес-прогнозирование. М.: издательский дом «Вильямс», 2007.

4. Практикум по эконометрике / и.и.елисеева, с.в.курышева и др.; под ред. и.и.елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики.

М.:ЮНИТИ, 1998.

6. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA^® в среде

Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. М.: Финансы и

статистика, 2006.


Тема 5. применение адаптивных моделей при прогнозировании в сфере мэо

Преимущества адаптивных моделей при оперативном и краткосрочном прогнозировании:

• способность моделей учитывать различную информационную ценность уровней ряда (“старение” информации);
  
• возможность построения самокорректирующихся моделей, способных оперативно реагировать на степень расхождения прогнозных оценок с фактическими значениями, на изменение условий функционирования.
  

Обобщенная схема построения адаптивных моделей.

Модели экспоненциального сглаживания. Прогнозирование по адаптивным полиномиальным моделям. Сезонные адаптивные модели.


Модели стационарных временных рядов и их идентификация.

Модель авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA) и особенности ее реализации в различных ППП.

применение адаптивных моделей при решении задач прогнозирования в сфере мэо (для исследования международной торговли и международного движения факторов производства) с использованием современных ппп «statistica», «spss».


Обязательная литература:

1. дуброва т.а. статистические методы прогнозирования. м.: юнити-дана, 2003.
   

Дополнительная литература:

2. дуброва т.а. прогнозирование социально-экономических процессов. статистические методы и модели. м.: маркет ДС, 2010.

3. лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: финансы и статистика, 2003.

4. Greene W.H. Econometric Analysis, 4th ed., Prentice Hall, 1999.

5. Pindyck R. S., Rubinfeld D. L. Econometric models. Economic forecasts, 4th ed.,

McGraw-Hill, 1998


Тема 6. Применение многофакторных моделей прогнозирования при анализе мэо

Проблемы исследования взаимосвязей экономических показателей. Основные концепции и предпосылки применения корреляционного и регрессионного анализа. методы борьбы с мультиколлинеарностью признаков, построение регрессии по главным компонентам (факторам). Особенности построения регрессионных моделей при обработке временных рядов. Экономическая интерпретация результатов моделирования.

Методы сегментации рынка. построение типологических регрессионных моделей.

построение многофакторных моделей при решении задач прогнозирования в сфере мэо с использованием современных ппп «statistica», «spss».


Обязательная литература:

1. Эконометрика / под ред. В.С.мхитаряна. М.: проспект, 2009.


Дополнительная литература:

2. Эконометрика / под ред. и.и.елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.

3. Практикум по эконометрике / и.и.елисеева, с.в.курышева и др.; под ред. и.и.елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007.

4. Уотшем т.дж., паррамоу к. количественные методы в финансах. М.: финансы,

юнити, 1999.

5. Greene W.H. Econometric Analysis, 4th ed., Prentice Hall, 1999.

6. P.Newbold. Statistics for Business and Economics-London, Prentice-Hall, Ed.4, 1995.

IV.Вопросы для оценки качества освоения курса

1. какова роль прогнозов в принятии экономических решений в сфере мэо?
   
2. на какие группы можно разделить экономические прогнозы в зависимости от времени упреждения? приведите примеры задач краткосрочного прогнозирования в сфере мэо.
   
3. приведите примеры задач прогнозирования в сфере мэо, относящихся к мезо- и макроуровню.
   
4. как на стадии графического анализа динамики временного ряда можно определить характер сезонности (аддитивный или мультипликативный)?
   
5. для решения каких задач в сфере внешнеэкономической деятельности могут применяться процедуры скользящих средних? приведите примеры. как используются скользящие средние в техническом анализе товарных и финансовых рынков?
   
6. охарактеризуйте основные типы кривых роста, наиболее часто используемые на практике при построении трендовых моделей.
   
7. поясните алгоритм оценивания сезонной составляющей для аддитивной модели.
   
8. в чем отличие подходов к оцениванию сезонной составляющей в случае мультипликативного и аддитивного характера сезонности?
   
9. укажите характерные особенности адаптивных моделей прогнозирования.
   
10. назовите виды моделей стационарных временных рядов.
    
11. поясните суть основных этапов методологии бокса-дженкинса при построении моделей ARIMA.
    
12. каковы особенности построения регрессионных моделей при обработке временных рядов?
    
13. какое максимальное количество фиктивных переменных может быть включено в модель для описания квартальной сезонности при наличии линейного тренда? для какой ситуации используется термин «dummy trap»?
    
14. чем объясняется название «экспоненциальная средняя»?
    
15. какую роль играет параметр адаптации в процедуре экспоненциального сглаживания? как влияет его значение на характер сглаженного ряда?
    

Подпись автора ______________________ Дуброва Т.А.