Автор программы: профессор, к ф. м н Макаров А. А. Рекомендована секцией умс
| Вид материала | Документы |
- Автор программы: Кутлалиев А. Х. Рекомендована секцией умс, 213.53kb.
- Программа дисциплины Экономический анализ современных рынков для направления 040100., 350.71kb.
- Автор программы: Левинсон А. Г. Рекомендована секцией умс, 374.7kb.
- Автор программы: Даудрих Н. И. Рекомендована секцией умс, 522.38kb.
- Программа дисциплины Основные проблемы мировой политэкономии ( Семинар ) для специальности, 88.08kb.
- Автор программы: Кутлалиев А. Х. ( akutlaliev@hse ru ) Рекомендована секцией умс, 226.67kb.
- Программа дисциплины Экономика и политика Канады для направления 080100. 62 «Экономика», 397.73kb.
- Программа дисциплины Экономика и политика Канады для специальности 080102. 65 «Мировая, 401.25kb.
- Автор программы: кандидат философских наук, профессор кафедры общей социологии Филиппов, 178.82kb.
- Программа дисциплины «Исламский фундаментализм и международный терроризм» Автор: Исаев, 114.4kb.
Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации
Государственный университет –
Высшая школа экономики
| Факультет | Социологии |
МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ
ДИНАМИКИ СОЦИАЛЬНЫХ ЯВЛЕНИЙ
Для специальности 040201.65 "Социология"
(подготовки специалиста)
Автор программы: профессор, к. ф.-м.н Макаров А.А.
| Рекомендована секцией УМС ______________________________ Председатель ______________________________ «_____» __________________ 200 г. | Одобрена на заседании кафедры Методов сбора и анализа социологической информации Зав. кафедрой д.с.н., проф. Толстова Ю.Н. «_____» __________________ 200 г. |
| Утверждена УС факультета Социологии Ученый секретарь ______________________________ «_____» __________________ 200 г. | |
Москва
I. Пояснительная записка
Автор программы: к.ф.-м.н., профессор Макаров Алексей Алексеевич
Требования к студентам: курс «Методы изучения динамики социально-экономических явлений» опирается на материала предшествующих ему курсов «Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Математико-статистические модели в социологии», учебного плана факультета социологии.
Аннотация: Повседневная практика сбора, накопления и обработки различной экономической, социальной, демографической информации порождает большие информационные массивы. Их эффективное использование возможно только при тщательном взаимоучете различных факторов и причин, оказывающих значимое влияние на развитие экономических и социальных процессов. Другими словами, для эффективного принятия решений, обоснованного прогнозирования необходимы математические модели, объединяющие различные типы информации и позволяющие осуществлять моделирование и прогноз развития событий. Простейшими типами моделей различных экономических и социальных данных являются индексы и усредненные показатели. В общем случае речь обычно идет о временных рядах наблюдений различных экономических и социальных показателей, которые обычно пытаются увязать между собой с помощью различных стохастических моделей. К наиболее распространенным моделям в этой области относятся простая и множественная регрессия и их разновидности, различные типы моделей временных рядов, включающих тренды, сезонные компоненты, интервенции и т.п., и SARIMA модели.
Исследование подобных моделей на реальных данных сопряжено с большими объемами вычислений и затруднительно без использования статистических пакетов программ на компьютере. Настоящий курс ставит своей задачей познакомить студентов с основными статистическими подходами и моделями анализа различных типов динамик в социално-экономических исследованиях, а так же развить навыки практического исследования динамики процессов и построения различных типов моделей рядов на компьютере с помощью пакета SPSS.
Учебная задача курса: В результате изучения курса студенты должны:
- представлять себе основные математические модели, используемые для описания различных типов динамики в социально-экономических временных рядах и представлять себе причины их порождающие;
- знать границы применимости различных моделей и математические ограничения, при которых проводится вывод результатов в этих моделях;
- представлять себе математические алгоритмы, заложенные в методах построения и оценки параметров моделей;
- получить навыки использования пакета SPSS для построения моделей социално-экономических временных рядов.
Формы контороля: По курсу предусмотрено одно эссе. Форма итогового контороля – зачет, в виде построения математической модели для конкретного социально-экономического ряда на компьютере. Итоговая оценка (ИО) по курсу в десятибальной шкале складывается из оценки эссе (Оэссе ) и оценки зачета (Озачет )
по формуле: ИO = 0.3*Оэссе + 0.7*Озачет
II. Тематический расчет часов
(4 модуль 4-го курса бакалавриата)
| N раздела | Наименование раздела | Всего (часов) | Лекции (часы) | Семинары (часы) | Самост. Работа (часы) |
| 1. | Статистические методы сравнительных исследований в различных шкалах измерений. | 28 | 6 | 4 | 18 |
| 2. | Общий вид моделей социально-экономических процессов. Тренды. Сезонные индексы. Интервенции. Традиционные методы их оценивания | 35 | 6 | 4 | 25 |
| 3. | Разновидности SARIMA моделей. Их оценивание и тестирование. | 45 | 9 | 6 | 30 |
| | ИТОГО | 108 | 21 | 14 | 73 |
Итого аудиторных часов – 35 (лекции – 21, семинары – 14);
Итого внеаудиторных часов самостоятельной работы – 73
Всего учебных часов – 108 (кредитов – 2, кредитов ECTS – 3)
III. Содержание программы
Раздел 1. Статистические методы сравнительных исследований в различных шкалах измерений.
Методы сравнения социально-экономических показателей, измеренных в различных шкалах в разные моменты времени. Критерий знаков, критерий Вилкоксона, критерий Стьюдента для независимых и связанных данных.
Раздел 2. Общий вид моделей социально-экономических процессов. Тренды. Сезонные индексы. Интервенции. Традиционные методы их оценивания
Стохастические модели экономических и социальных процессов. Основные детерминированные компоненты стохастических моделей: тред, сезонная составляющая, циклическая составлящая, интервенция и иррегулярная составлющая. Математические методы выделения и оценки различных детерминированных компанент стохастических моделей. Различные модели трендов. Сезонная компонента и сезонные индексы. Иррегулярная (случайная) компонента стохастической модели. Гауссовский белый шум. Сезонная декомпозиция.
Раздел 3. Разновидности SARIMA моделей. Их оценивание и тестирование.
Простые и сезонные разностные операторы. Автокорреляционная и частная автокорреляционная функция стационарных процессов. Модели AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA и способы их идентификации и оценки.
IV. Список литературы
Базовый учебник
Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. – М.: ИНФРА-М, 2003 – 544 с.
Основная литература по учебной дисциплине
- Магнус Я.Р., Катышев П.К., Персецский А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 1998. – 248 с.
- Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. – М.: Дело и Сервис, 1999.
- Бокс Дж. Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1. – М.: МИР, 1974 – 406 с.
Дополнительная литература по учебной дисциплине
- Granger C.W.J., Newbold P. Forecasting Economic Time Series. Acadtmic Press, INC, 1986 – 338 p.
- Hanke J.E., Reitsch A.G. Business Forecasting. Prentice-Hall, 1998 – 582 p.
V. Тематика форм промежуточного контроля
Темы домашнего задания (эссе).
- Сравнительный анализ динамики различных выборочных показателей в социальных процессах.
- Подбор функциональных моделей тренда. Возможности проверки предположений о распределении ошибок при построении моделей динамики в социальных явлений.
- Сезонная декомпозиции и оценка сезонных индексов. Оценивание тредов в сезонных рядах.
- Модели авторегрессии в социально-экономических исследованиях на реальных данных.
- Методика анализа стационарных временных рядов. Модели ARMA.
- ARIMA и SARIMA модели для описания временных рядов.
Автор программы: к.ф.-м.н., профессор А.А.Макаров