Рабочая программа специальность 061800 математические методы в экономике статус дисциплины icon

Рабочая программа специальность 061800 математические методы в экономике статус дисциплины


Смотрите также:
Рабочая программа для специальностей: 061800 Математические методы в экономике Экономический...
Рабочая программа для специальностей: 061800 Математические методы в экономике Экономический...
Рабочая программа для специальностей: 061800 Математические методы в экономике Экономический...
Рабочая программа учебной дисциплины «Математический анализ» Специальность «Математические...
Рабочая программа учебной дисциплины «Математическая статистика» Специальность «Математические...
Рабочая программа учебной дисциплины «Математический анализ» Специальность «Математические...
Рабочая программа учебной дисциплины «математические методы и модели исследования операций» для...
Рабочая программа учебной дисциплины «Аналитический маркетинг» (специальность «Математические...
Учебно-методический комплекс (для студентов Института мэк...
Рабочая программа уче бной дисциплины ф тпу 1- 21/01 федеральное агентство по образованию...
Рабочая программа учебной дисциплины ф тпу 1 21...
Учебный план 2006/2007 уч г...



Загрузка...
скачать
Ф е д е р а л ь н о е а г е н т с т в о п о о б р а з о в а н и ю


ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ


УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета прикладной математики

и кибернетики


__________________________ А.М.Горцев


____”__________________200___ г.


МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА


Специальность 061800 – МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ


Статус дисциплины:

Специальная дисциплина


ТОМСК


2005


ОДОБРЕНО кафедрой теоретической кибернетики


Протокол N____ от “___”_____________200__ г.


Зав. кафедрой, профессор _________________Ю.Г.Дмитриев


РЕКОМЕНДОВАНО методической комиссией

факультета прикладной математики и кибернетики


Председатель комиссии, профессор _____________________ С.Э.Воробейчиков


“___”_____________200__ г.


Рабочая программа по курсу “ Методы социально-экономического прогнозирования ” составлена на основе требований Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности 061800 – МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ, утвержденного 14 апреля 2000 г. Общий объем курса 56 часов. Из них: лекции – 26 часов, самостоятельная работа студентов – 30 часов. Экзамен в девятом семестре. Общая трудоемкость курса 2,1 зач. ед.


СОСТАВИТЕЛЬ:

Тарасенко Петр Феликсович – кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры теоретической кибернетики


^ I. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ



Минимум содержания курса “ Методы социально-экономического прогнозирования ” согласно Государственному образовательному стандарту


Роль прогнозирования в принятии управленческих решений. Классификация методов прогнозирования. Временные ряды и их предварительный анализ. Разложение временных рядов на компоненты. Методы выделения тренда. Анализ периодических колебаний во временных рядах. Адаптивные методы прогнозирования. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. Применение многофакторных моделей прогнозирования. Экспертные методы прогнозирования. Проверка адекватности и точности моделей.

Цели преподавания дисциплины.


  • Узнать роль прогнозирования в принятии управленческих решений.

  • Изучить различные методики прогнозирования социально-экономических систем.



Задачи изучения дисциплины.


  • Ознакомиться с применением многофакторных моделей прогнозирования с учетом количественных и качественных факторов.

  • Ознакомиться с основами анализа временных рядов.

  • Ознакомиться с экспертными методами прогнозирования.



Перечень дисциплин,
усвоение которых необходимо для изучения курса:


  • Теория вероятностей

  • Теория случайных процессов

  • Математическая статистика

  • Социально-экономическая статистика

  • Эконометрика



II Содержание дисциплины

2.1 Теоретическая часть

Введение. Общие вопросы.


  • Роль прогнозирования в управлении.

  • Понятие социально-экономической системы.

  • Виды социально-экономического прогнозирования.

  • Классификация методов социально-экономического прогнозирования.

  • Типы моделей, типы данных, типы прогнозов.

Прогнозирование в рамках классической линейной регрессионной модели (КЛРМ).


  • Предположения КЛРМ. Оценка параметров по МНК. Теорема Гаусса-Маркова. Теорема Фишера.

  • Точечный и интервальный прогнозы в рамках КЛРМ при известных и неизвестных параметрах и дисперсии шума.

  • Точечный и интервальный прогнозы в рамках КЛРМ для парной регрессии. Простейшая трендовая модель. Понятие короткого временного ряда.

  • Условное прогнозирование в рамках КЛРМ.

  • Использование фиктивных переменных и эластичности при прогнозировании.

Прогнозирование в рамках обобщенной линейной регрессионной модели (ОЛРМ).


  • Предположения ОЛРМ. Обобщенная оценка параметров по МНК. Теорема Айткена.

  • Точечный прогноз в рамках ОЛРМ. Проблема построения интервального прогноза.

  • Оптимальный линейный несмещенный точечный прогноз в рамках ОЛРМ.

  • Интервальный прогноз в рамках ОЛРМ. Доступный МНК.

Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок.


  • Случай, когда известны параметры модели регрессии и авторегрессии. Свойства точечного прогноза. Интервальный прогноз.

  • Случай, когда известен параметр модели авторегрессии остатков, а параметры модели регрессии неизвестны. Свойства точечного прогноза. Интервальный прогноз.

  • Случай, когда неизвестны параметры модели регрессии и авторегрессии. Процедура Дурбина. Итерационная процедура Кокрейна-Оркатта.

Прогнозирование в рамках модели с гетероскедастичностью остатков.


  • Тест Голдфелда-Куандта на гетероскедастичность.

  • Коррекция МНК на гетероскедастичность.

  • Интервальный прогноз в модели с гетероскедастичностью.

Прогнозирование качественных переменных.


  • Линейная модель бинарного выбора. Логит и пробит модели бинарного выбора, их интерпретация.

  • Прогнозирование качественной переменной по группированным данным.

  • Идентификация модели бинарного выбора по негруппированным данным.

Введение в анализ временных рядов.


  • Компоненты временного ряда. Выравнивание ряда с помощью скользящего среднего. Простое и взвешенное среднее. Повторное сглаживание. Экспоненциальное сглаживание. Робастное сглаживание. Использование ортогональных функций.

  • Сглаживание с помощью полиномов. Определение весов. Краевые значения.

  • Влияние сглаживания на сезонную компоненту ряда.

  • Слияние сглаживания на сезонную составляющую ряда. Дисперсия, частота пересечения нуля, частота пиков.

  • Метод переменных разностей.

  • Обнаружение сезонных колебаний. Аддитивные и мультипликативные сезонные индексы.

  • Стационарные и эргодические временные ряды. Теорема Биркгофа-Хинчина.

  • Идентификация ряда скользящих средних (метод Уокера).

Основы анализа экспертных оценок.


  • Сущность и условия применения экспертных оценок. Качества эксперта и качества процедуры экспертного оценивания.

  • Принципы групповой экспертизы. Метод комиссии против метода экспертных оценок. Методы отбора экспертов.

  • Метод Делфи для прогнозирования.

  • Методы формализации и обработки экспертной информации. Ранжирование и оценка. Коллективное ранжирование. Непосредственное определение оценок. Нормированные оценки. Интервальные оценки.

  • Метод последовательных сравнений. Взвешивание альтернатив. Метод парных сравнений.

  • Ранговые коэффициенты парной корреляции Спирмена и Кендалла. Коэффициент конкордации, его смысл и связь с ранговыми коэффициентами корреляции.

  • Анализ структуры экспертных ранжировок с помощью коэффициента конкордации. Выявление группировок экспертов.

  • Ранжировка экспертов по степени отличия от общего мнения. Коллективная ранжировка на основе анализа согласованности индивидуальных ранжировок.



^ УЧЕБНО-ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ПРОГРАММЫ







^ Наименование темы

Всего часов

Лекци-онные

Практи-ческие

Форма контроля

1

Введение. Общие вопросы

2

2

-




2

Прогнозирование в рамках классической линейной регрессионной модели (КЛРМ).

2

2

-




3

Прогнозирование в рамках обобщенной линейной регрессионной модели (ОЛРМ).

2

2

-




4

Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок

2

2

-




5

Прогнозирование в рамках модели с гетероскедастичностью остатков

4

4

-




6

Прогнозирование качественных переменных

2

2

-




7

Введение в анализ временных рядов.

8

8

-




8

Основы анализа экспертных оценок

4

4

-







ИТОГО

26

26

-

экзамен



3. Учебно-методический материал по дисциплине

3.1. Основная литература


  1. Лугачев М.И., Ляпунцов Ю.П. Методы социально-экономического прогнозирования. - М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС,1999.

  2. С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998.

  3. С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин Прикладная статистика. Исследование зависимостей. – М.: Финансы и статистика, 1985.

  4. Прогнозирование и планирование в условиях рынка //Под ред. Т.Г.Морозовой, А.В.Пикулькина. - М.: ЮНИТИ, 2000.

  5. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование М.:Финансы и статистика,2001.

  6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М., “Мир”, 1976.

  7. Кендэл М. Временные ряды. М., “Финансы и статистика”, 1981.

  8. С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980.

3.2. Дополнительная литература


  1. Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. – М.: Высшая школа, 1985.

  2. С.В. Горелов Математические методы в прогнозировании. М.: Наука, 1993.

  3. М. Кендалл, А Стьюарт Статистические выводы и связи. – М.: Наука, 1973.

  4. Федеральный Закон "О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития РФ" от 20.07.1995 . № 115 -ФЗ//Российские вести, 26 июля 1995г.

  5. Сутягин В. О соотношении научных прогнозов и государственных программ социально-экономического развития // Проблемы прогнозирования. – 1998. - №1.

  6. Ермилов А.Н. Макроэкономическое прогнозирование в США. .М.,1983.

  7. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. УПП., МЭСИ-М., 2000.

  8. Статистическое моделирование и прогнозирование. Учебное пособие. (Под ред. А. Г. Гранберга). М., “Финансы и статистика”, 1990.

  9. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. – М., Финансы и статистика, 1986

  10. Горелов С. Математические методы в прогнозировании. – М.: Прогресс, 1993.

  11. Цыгичко В. Основы прогнозирования систем. – М.: Финансы и статистика, 1986.

  12. Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. – М.: Высшая школа, 1985.

  13. С.Д. Бешелев Экспертные оценки. – М.: Наука, 1989.

  14. С.Б. Крымский и др. Экспертные оценки в социологических исследованиях. – Киев.: Наукова Думка, 1990.




Скачать 82,16 Kb.
оставить комментарий
Дата30.09.2011
Размер82,16 Kb.
ТипРабочая программа, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

наверх