Программа дисциплины «с татистический анализ мировой экономики и международных экономических отношений» для специальности 080102. 65 «Мировая экономика» подготовки специалиста Автор: д э. н., профессор, т а. дуброва
| Вид материала | Программа дисциплины |
- Программа дисциплины «Сравнительный анализ социально-экономических систем» для специальности, 180.11kb.
- Программа дисциплины «Экономика и политика Германии» для специальности 080102. 65 «Мировая, 268.75kb.
- Программа дисциплины Экономика и политика Канады для специальности 080102. 65 «Мировая, 401.25kb.
- Программа дисциплины Международный лизинг для специальности 080102,65 «Мировая экономика», 153.04kb.
- Программа дисциплины «Экономика и политика Германии» для специальности 060600 «Мировая, 241.41kb.
- Программа дисциплины «Развитие банковской системы России и валютно-финансовые отношения», 99.43kb.
- Программа дисциплины Конъюнктура и прогнозирование мировой экономики и мировых товарных, 224.75kb.
- Программа дисциплины История экономических учений для специальности 080102. 65 «Мировая, 207.78kb.
- Программа дисциплины История экономических учений для специальности 080102. 65 «Мировая, 257.3kb.
- Программа дисциплины Мировой фондовый рынок для специальности 080102. 65 «Мировая экономика», 146.64kb.
Государственный университет - Высшая школа экономики
Факультет мировой экономики и мировой политики
Программа дисциплины
«статистический анализ мировой экономики и международных экономических отношений»
для специальности 080102.65 «Мировая экономика»
подготовки специалиста
Автор: д.э.н., профессор, т.а. дуброва tdubrova@hse.ru
Рекомендована секцией УМС Одобрена на заседании кафедры
«Мировая экономика и мировая политика» мировой экономики
Председатель Зав. кафедрой
_______________________(Кудров В.М.) _________________(Гутник В.П.)
«_____» __________________ 200 г. « » …………….. 2008 г.
Утверждена УС факультета
Мировой экономики и мировой политики
Ученый секретарь
_______________________(Шарикова Г.В.)
« ____» ___________________200 г.
Москва, 2008
- Описание курса
изучение курса вызвано возрастающим значением аналитических исследований состояния и тенденций развития мировой экономики, мирохозяйственных связей, международных экономических отношений в условиях процессов международной глобализации и региональной интеграции, углубляющейся интернационализации хозяйственной жизни, либерализации внешней торговли.
актуальность курса объясняется также ростом потребности в аналитиках и экспертах в сфере внешнеэкономической деятельности как на государственном уровне, так и на уровне частных корпораций и некоммерческого сектора.
применение многомерных статистических методов при сравнительном анализе социально-экономического развития стран (регионов), статистических методов прогнозирования позволяет получить аналитическую информацию, необходимую для разработки стратегии и тактики участия России и хозяйствующих субъектов в международных экономических отношениях.
изучение курса направлено на формирование у студентов навыков исследования тенденций, закономерностей развития мировой экономики, обработки международной статистической информации с использованием современных прикладных методов.
^ Цель изучения курса - дать студентам научное представление о многомерных статистических методах и современных статистических методах прогнозирования, об их практическом применении на базе пакетов прикладных программ при анализе состояния и тенденций развития мировой экономики, мирохозяйственных связей, международных экономических отношений.
^ Задачи курса. После изучения курса:
- студенты будут знать современные многомерные статистические методы, статистические методы прогнозирования, особенности их реализации в статистических пакетах – мировых лидерах по статистической обработке данных (SPSS, Statistica);
- студенты приобретут навыки анализа международной статистической информации, решения реальных задач, связанных с исследованием состояния и тенденций развития мировой экономики, мирохозяйственных связей, международных экономических отношений.
Курс входит в число дисциплин по выбору, обеспечивающих подготовку студентов 3-го курса.
^ Формы организации и контроля учебного процесса
Предусматриваются следующие формы аудиторной нагрузки: лекции (16 часов), семинары (практические занятия) в компьютерных аудиториях – (20 часов).
^ Форма текущего контроля – одна итоговая домашняя работа, включающая задания по основным разделам курса.
Домашняя работа представляет собой результаты исследований студентов, проведенные 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 студентами самостоятельно и согласовываются с преподавателем. ссылка на источник информации обязательна. по каждому заданию домашней работы приводятся результаты расчетов в ППП, сопровождающиеся аналитической запиской.
.
^ Форма итогового контроля – зачет.
Оценка ставится по 10-балльной шкале, на нее влияет оценка за домашнее задание и работу на семинарах (60%), а также оценка, полученная на зачете (40%).
^ 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 | 5 | 1 | | |
| 2 | ^ Тема 2. статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических показателей | 19 | 1 | 4 | 16 |
| 3 | Тема 3. применение статистических методов снижения размерности | 20 | 4 | 5 | 18 |
| 4 | ^ Тема 4. методы многомерной классификации в социально-экономических задачах | 20 | 5 | 6 | 18 |
| 5 | ^ Тема 5. применение методов социально-экономического прогнозирования | 20 | 5 | 5 | 20 |
| | ИТОГО: | 108 | 16 | 20 | 72 |
III. СОДЕРЖание курса
Тема 1. Предмет, содержание, задачи курса
рост потребности в аналитиках и экспертах, связанных с анализом мировой экономики, мирохозяйственных связей как на государственном уровне (для работы в федеральных, региональных и муниципальных органах), так и на уровне частных корпораций и некоммерческого сектора. необходимость использования в аналитической работе статистического инструментария и современных ППП для моделирования и прогнозирования показателей, связанных с внешнеэкономической деятельностью.
Расширение круга потребителей современных ППП по статистической обработке данных (правительственные организации, плановые и аналитические отделы, отделы маркетинга и менеджмента производственных и торговых корпораций, банков, страховых компаний и др.).
Обзор современного программного обеспечения по статистической обработке данных. Предмет, содержание, задачи курса.
^ Литература по теме: [1]- [3 ], [7 ].
Тема 2. статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических показателей при анализе состояния и тенденций развития мировой экономической системы
Проблемы исследования взаимосвязей и зависимостей показателей при анализе состояния и тенденций развития мировой экономической системы.
Основные концепции и предпосылки применения корреляционного и регрессионного анализа. множественный корреляционный анализ.
проблемы построения регрессионных моделей. пошаговые процедуры регрессионного анализа, реализованные в современных ппп «statistica» и «spss». нелинейные модели регрессии и возможности их линеаризации. интерпретация результатов регрессионного анализа.
Примеры применения корреляционно-регрессионного анализа при исследовании социально-экономического развития стран, состояния и тенденций развития мировой экономической системы и ее сегментов, международных товарных рынков.
^ Литература по теме: [2]- [3 ], [6 ], [9 ].
Тема 3. применение статистических методов снижения размерности при исследовании состояния и тенденций развития мировой экономики
предпосылки применения статистических методов снижения размерности в социально-экономических задачах. особенности факторного анализа и метода главных компонент.
экономическая интерпретация главных компонент (факторов). свойства матрицы индивидуальных значений главных компонент (факторов) и ее применение для классификации наблюдений, выявления аномальных наблюдений (выбросов).
построение рейтинговых систем с помощью факторного анализа (метода главных компонент).
Построение регрессии по главным компонентам (факторам). особенности реализации методов снижения размерности в современных пакетах прикладных программ по статистической обработке данных.
применение статистических методов снижения размерности при сравнительном многомерном анализе социально - экономического развития стран, регионов, при исследовании деятельности крупнейших банков, компаний, при решении задач сегментации международных рынков и др.
^ Литература по теме: [2]-[3 ], [6 ], [11], [9].
Тема 4. методы многомерной классификации в социально-экономических задачах
задачи многомерной классификации объектов исследования. основные понятия кластерного анализа. особенности иерархических процедур кластерного анализа.
метод «к-средних» и его модификации.
функционалы качества разбиения и их практическое использование. приемы нормирования данных.
построение множественных регрессионных моделей по типологическим группам. особенности реализации процедур кластерного анализа в современных пакетах прикладных программ по статистической обработке данных.
задачи многомерной классификации объектов исследования при наличии обучающих выборок. основные понятия, предпосылки и условия применения дискриминантного анализа. выбор информативных признаков.
методологические основы комплексного использования многомерных статистических методов.
применение кластерного и дискриминантного анализа при многомерной классификации стран, регионов, крупнейших банков, компаний, при решении задач сегментации международных рынков (кластеризация потребителей, производителей, импортеров/экспортеров и др.) с использованием современных ппп «statistica» и «spss».
^ Литература по теме: [2], [6 ], [9].
Тема 5. применение методов социально-экономического прогнозирования при исследовании развития мировой экономической системы и ее сегментов
Компоненты временных рядов и их особенности. процедуры скользящих средних, их применение в техническом анализе товарных и финансовых рынков. моделирование и прогнозирование тенденции развития с помощью кривых роста.
статистический анализ и прогнозирование периодических колебаний во временных рядах, характеризующих развитие мировой экономики и международных экономических отношений.
Преимущества адаптивных моделей при оперативном и краткосрочном прогнозировании. основные классы адаптивных моделей прогнозирования.
применение статистических методов для прогнозирования показателей, характеризующих процессы внешнеторгового обмена товарами и услугами на международных рынках, деятельность отечественных экспортеров-производителей в условиях возрастающей конкуренции и глобализации и др. с использованием современных ппп «statistica» и «spss».
^ Литература по теме: [1], [5],[8],[12].
IV. Литература
Базовый учебник
1. дуброва т.а. прогнозирование социально-экономических процессов. статистические методы и модели. — м.: маркет ДС, 2007.
- Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
Дополнительная литература
3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. — М.:
ЮНИТИ, 1998.
- Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Классификация и снижение размерности. - М.: Финансы и статистика, 1989.
5. 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.
- Дубров А.М., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров.- М.: Финансы и статистика, 2000.
7. дуброва т.а. статистические методы прогнозирования. — м.: юнити-дана, 2003.
8. лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.: финансы и статистика, 2003.
9. ниворожкина л.а., арженовский с.в. многомерные статистические методы в экономике: учебник.- М.: издательско-торговая корпорация «Дашков и к», 2007.
10. Уотшем т.дж., паррамоу к. количественные методы в финансах. — М.: финансы,
юнити, 1999.
11. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ../дж.-о. ким, ч.у.
мьюллер и др. //Под ред. Енюкова И.С. - М.: Финансы и статистика, 1989.
12. ханк д.э., уичерн д.у., райтс а.дж. бизнес-прогнозирование. — М.: издательский дом «Вильямс», 2003.
13. P.Newbold. Statistics for Business and Economics. - London, Prentice-Hall, Ed.4, 1995.
14. Johnson r.a., wichern d.w. applied multivariate statistical analysis. prentice hall. new jersey, 2002.
.
^ IV.Вопросы для оценки качества освоения курса
- для решения каких задач применяется кластерный анализ? приведите примеры задач, возникающих при исследовании мировой экономики и международных экономических отношений.
- какие методы кластерного анализа рекомендуется использовать при наличии больших выборочных совокупностей?
- каким образом определяется число кластеров при использовании иерархических агломеративных процедур кластерного анализа?
- как оценивается «качество» результатов классификации? приведите примеры.
- для решения каких задач применяется дискриминатный анализ? приведите примеры задач, возникающих при исследовании мировой экономики и международных экономических отношений.
- в чем отличие дискриминантного анализа от кластерного анализа? возможно ли их совместное использование в ходе исследования? ответ поясните.
- как на практике осуществляется выбор информативных признаков при использовании дискриминантного анализа?
- каково назначение метода главных компонент? опишите спектр задач, решаемых с его помощью. приведите примеры задач, возникающих при исследовании мировой экономики и международных экономических отношений.
- как осуществляется интерпретация выделенных главных компонент? какие подходы к упрощению интерпретации главных компонент существуют при решении социально-экономических задач?
- как с помощью метода главных компонент можно выявить аномальные наблюдения или выбросы?
- на какие группы можно разделить экономические прогнозы в зависимости от времени упреждения? приведите примеры задач краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования показателей, характеризующих развитие мировой экономической системы.
- приведите примеры периодических колебаний во временных рядах, отражающих развитие мировой экономики и международных экономических отношений. опишите методы исследования и прогнозирования периодических колебаний.
- как используются скользящие средние в техническом анализе международных товарных и финансовых рынков?
- укажите особенности адаптивных моделей прогнозирования. в чем их достоинства перед традиционными подходами при краткосрочном прогнозировании показателей, отражающих развитие мировой экономики.
- охарактеризуйте основные этапы методики комплексного использования многомерных статистических методов. приведите примеры комплексного использования многомерных статистических методов при анализе мировой экономики и международных экономических отношений.
Подпись автора _______________________