Программа курса повышения квалификации «Статистические и математические методы анализа и прогнозирования экономики», 48 ак часов Название программы по направлению (специальности) icon

Программа курса повышения квалификации «Статистические и математические методы анализа и прогнозирования экономики», 48 ак часов Название программы по направлению (специальности)


Смотрите также:
Программа курса повышения квалификации «Статистические и математические методы анализа и...
Программа вступительного экзамена для магистратуры программа вступительного экзамена для...
Программа курса повышения квалификации «Экономика и финансы»...
Программа дисциплины Введение в математические методы экономического анализа для направления...
Программа курса повышения квалификации «Экономика и финансы»...
Программа дисциплины Методы анализа и обработки данных для принятия управленческих решений для...
Программа дисциплины Статистические и демографические методы анализа для направления 521600...
Программа дисциплины Статистические и демографические методы анализа для направления 521600...
Программа дисциплины Численные методы для IV курса отделения Прикладной математики и информатики...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...



Загрузка...
скачать
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ


Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)


Институт экономики и финансов МЭСИ


УТВЕРЖДАЮ:

Ректор МЭСИ Тихомирова Н.В.


______________________


«___»____________ 2011г.


ПРОГРАММА

курса повышения квалификации

«Статистические и математические методы анализа
и прогнозирования экономики», 48 ак. часов


Название программы


по направлению (специальности)

080100.68 Экономика

Код и название направления (специальности) в соответствии с лицензией


Москва

2011

^ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ


Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)


Институт экономики и финансов МЭСИ





УТВЕРЖДАЮ:





Ректор МЭСИ Тихомирова Н.В.


_____________________


«___»____________ 2011г.




^ УЧЕБНЫЙ ПЛАН

программы курса повышения квалификации


«Статистические и математические методы анализа
и прогнозирования экономики», 48 ак. часов


Название программы


по направлению (специальности)

080100.68 Экономика

Код и название направления (специальности) в соответствии с лицензией


Цель: повышение квалификации в области статистических и математических методов анализа
и прогнозирования экономики.

^ По окончании обучения слушатели приобретут:

Знания позволяющие повысить уровень теоретических знаний в области методов анализа и прогнозирования экономики.

Понимание важнейших аспектов теории и практики в области методов анализа и прогнозирования экономики.

^ Умение применять статистические и математические методы анализа и прогнозирования экономики.

Срок обучения: 48 ак. часов, 3 недели

Форма обучения: очная (в вечернее время в будни и дневное в выходные дни)

Режим занятий: 3 дня в неделю, в рабочие дни с 18.50-22.00, выходные – 10.00-17.00

Выдаваемый документ по окончании: сертификат.





Наименование разделов и дисциплин

Всего, час

В том числе

Форма контроля

лекции

практ.занятия

самост. работа




^ Специальные дисциплины



Статистика

14

10

2

2

экзамен



Методы оптимальных решений

14

10

2

2

экзамен



Анализ временных рядов и прогнозирование

10

6

2

2

зачет



Математические методы исследования операций в экономике

10

6

2

2

зачет




Итого

48

32

8

8







Итоговая аттестация*

















*Итоговая аттестация проводится в форме междисциплинарного экзамена

СОГЛАСОВАНО:


Проректор
по учебной работе

Минашкин В.Г.

_______________ «___»_______________2011г.

Директор ИЭиФ

Дмитриевская Н.А.

_______________ «___»_______________2011г.











^ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ


Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)


Институт экономики и финансов МЭСИ






УТВЕРЖДАЮ:




Ректор МЭСИ Тихомирова Н.В.




_____________________


«___»____________ 2011г.




^ УЧЕБНО - ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН

программы курса повышения квалификации

«Статистические и математические методы анализа
и прогнозирования экономики», 48 ак. часов

Название программы


по направлению (специальности)

080100.68 Экономика

Код и название направления (специальности) в соответствии с лицензией


Цель: повышение квалификации в области статистических и математических методов анализа
и прогнозирования экономики.

^ По окончании обучения слушатели приобретут:

  • Знания позволяющие повысить уровень теоретических знаний в области методов анализа и прогнозирования экономики.

  • Понимание важнейших аспектов теории и практики в области методов анализа и прогнозирования экономики.

  • Умение применять статистические и математические методы анализа и прогнозирования экономики.


Срок обучения: 48 ак. часов, 3 недели

Форма обучения: очная (в вечернее время в будни и дневное в выходные дни)
Режим занятий: 3 дня в неделю, в рабочие дни с 18.50-22.00, выходные – 10.00-17.00

Выдаваемый документ по окончании: сертификат.





Наименование разделов, дисциплин и тем


Всего, час

Лекции

Практ., лаб. занятия

Самост. работа

Форма контроля



Статистика

14

10

2

2

экзамен





Предмет, метод и задачи статистики


















Сбор статистической информации


















Статистическая сводка и группировка


















Способы изложения и наглядного представления статистических данных


















Теория статистических показателей


















Показатели вариации и анализ частотных распределений


















Выборочное наблюдение


















Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений


















Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений (ряды динамики)


















Индексный метод анализа социально-экономических явлений


















Статистическое изучение структуры социально-экономических явлений


















^ Методы оптимальных решений

14

10

2

2

экзамен





Принятие решений в экономике


















Теория двойственности в линейном программировании и ее экономические приложения


















Задача математического программирования (ЗМП) и ее постановки


















Задача одномерной оптимизации


















Выпуклое программирование


















^ Анализ временных рядов и прогнозирование

10

6

2

2

зачет





Методологические аспекты статистического анализа и моделирования временных рядов


















Методологические вопросы статистического прогнозирования


















Априорный анализ составляющих компонент временного ряда


















Моделирование тенденции временного ряда


















Моделирование периодической компоненты временного ряда


















Моделирование случайной компоненты временного ряда


















Моделирование многомерных временных рядов


















Прогнозирование на основе одномерных временных рядов


















Прогнозирование многомерных временных рядов


















Эвристические методы прогнозирования социально-экономических явлений в динамике


















Моделирование и прогнозирование конкретных социально-экономических явлений и процессов


















^ Математические методы исследования операций в экономике

10

6

2

2

зачет





Введение в исследование операций


















Элементы линейной алгебры


















Линейное программирование


















Теория двойственности в линейном программировании


















Целочисленные модели исследования операций


















Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
















Итого

48

32

8

8




Итоговая аттестация*

















*Итоговая аттестация проводится в форме междисциплинарного экзамена

^ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ


Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)


Институт экономики и финансов МЭСИ


^ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

курса повышения квалификации

«Статистические и математические методы анализа
и прогнозирования экономики», 48 ак. часов

Название программы



  1. Введение


Целью данного курса является повышение квалификации в области статистических и математических методов анализа и прогнозирования экономики. Ознакомить слушателей с важнейшими аспектами теории и практики в области методов анализа и прогнозирования экономики. Научить применять статистические и математические методы анализа и прогнозирования экономики.


  1. Содержание программы



РАЗДЕЛ 1. СТАТИСТИКА


Тема 1. Предмет, метод и задачи статистики

Статистика как отрасль практической деятельности и общественная наука. История статистики. Предмет познания статистической науки. Его основные стороны. Роль статистики в социальном познании, в изучении проявления закономерностей развития общества в конкретных условиях места и времени на основе массового обобщения фактов. Различные взгляды на предмет статистики в трудах русских ученых и в литературе зарубежных стран. Теоретические основы статистики как науки. Исходные понятия и категории статистики. Статистическая совокупность и единица совокупности. Понятие признака. Различные формы выражения признаков. Классификация признаков. Вариация как свойство массовых явлений. Метод статистики. Уровни научного познания и этапы статистического исследования. Дифференциация статистической науки (отрасли статистики). Общая теория статистики и ее познавательные функции. Отраслевые статистики. Математическая статистика. Взаимосвязь статистики с другими науками. Теоретические основы статистики как науки, ее место в системе общественных наук. Преломление черт диалектического метода в статистике. Отражение законов и категорий статистики в философии. Статистика и экономическая теория. Соотношение качественного и количественного анализа.

Принципы организации государственной статистики в Российской Федерации и за рубежом. Соответствие организации статистики государственному устройству и административно-территориальному делению страны как важнейший признак организации государственной статистики.

Тема 2. Сбор статистической информации

Понятие о статистическом наблюдении, его содержание и задачи. Понятие о статистической информации. Основные ее свойства. Первичная и вторичная информация. Источники информации.

Основные организационные формы статистического наблюдения. Отчетность как форма статистического наблюдения. Принципы организации статистического наблюдения на основе отчетности. Специально-организованное наблюдение. Виды специально-организованных обследований. Регистровая форма наблюдения. Виды регистров (регистры предприятий коммерческой деятельности, регистры населения).

Классификация видов статистического наблюдения по признакам:(времени, полноты охвата, по источнику сведений). Текущее, периодическое и одновременное наблюдение.

Сплошное наблюдение. Его достоинства и недостатки. Не сплошное наблюдение, его преимущества и виды: выборочное наблюдение, метод основного массива данных наблюдения, монографическое обследование. Связь монографического наблюдения со сплошным и выборочным.

Источники сведений и способы получения статистических данных: непосредственное наблюдение, документальный учет фактов, опрос, отчетный, экспедиционный, саморегистрации, корреспондентский и явочный способы наблюдений.

Общие принципы подготовки и проведения статистического наблюдения. План статистического наблюдения (программно-методологические и организационные вопросы). Объект наблюдения. Единица наблюдения и отчетная единица. Программа наблюдения. Требования к программе наблюдений. Статистические формуляры. Критический момент наблюдения. Определение места, времени и способа наблюдения. Ошибки наблюдения. Меры проверки достоверности данных наблюдения и организация контроля их в условиях компьютерной системы сбора и обработки информации.

Ошибки наблюдения. Меры проверки достоверности данных наблюдения и организация контроля их в условиях компьютерной системы сбора и обработки информации.

Тема 3. Статистическая сводка и группировка

Понятие, содержание и задачи сводки. Этапы сводки. Особенности сводки материалов отчетности и специально-организованного наблюдения.

Группировка как научная основа сводки. Понятие о группировке и группировочном признаке. Значение и задачи метода группировки.

Виды группировок. Типологические, структурные и аналитические группировки. Простые и комбинированные группировки.

Методология построения группировок. Выбор группировочных признаков. Определение числа групп. Особенности построения группировок по атрибутивным и количественным признакам. Интервалы группировки.

Метод вторичной группировки. Классификации. Многомерные группировки и их виды: на основе многомерной средней, кластерного анализа, методов дендритов и шаров. Важнейшие группировки и классификации, применяемые в практике статистики. Территориальные и отраслевые группировки.

Группировки и ряды распределения.

Тема 4. Способы изложения и наглядного представления статистических данных

Понятие о статистической таблице. Макет таблицы. Подлежащие и сказуемое статистической таблицы. Виды таблиц по характеру подлежащего: таблицы простые, групповые и комбинационные. Разработка сказуемого статистических таблиц. Число показателей сказуемого. Простая и сложная разработка показателей сказуемого. Основные правила построения таблиц. Система таблиц. Разработочные и вспомогательные таблицы. Таблицы и матрицы. Таблицы сопряженности. Чтение и анализ таблиц.

Понятие о статистическом графике. Роль графического способа изображения в статистике. правила построения таблиц. Элементы статистического графика и правила его построения. Виды графиков по форме графического образа. Диаграммы, картодиаграммы, картограммы, статистические кривые. Приемы графического изображения структуры совокупности, рядов распределения, взаимосвязи между явлениями, изменений явлений во времени, территориальных сравнений.

Тема 5. Теория статистических показателей

Сущность и значение статистических показателей. Статистический показатель как количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в единстве с их качественной определенностью.

Необходимость образования на основе экономических категорий и понятий соответствующих им статистических показателей. Элементы статистических показателей.

Классификация показателей. Показатели индивидуальные и общие. Интервальные и моментные.

Статистические показатели как результат измерения социально-экономических явлений. Размерность показателей.

Основные требования к статистическим показателям: теоретическая обоснованность, сопоставимость показателей, достоверность показателей.

Системы статистических показателей. Необходимость объединения статистических показателей в системы. Природа и значение системы статистических показателей. Построение систем показателей и требования, предъявляемые к ним. Виды систем показателей. Задачи совершенствования систем статистических показателей.

Формы выражения статистических показателей. Абсолютные и относительные величины. Средние величины.

Абсолютные величины как исходная форма статистических показателей. Виды абсолютных величин. Их значение и способы получения.

Относительные величины и области их применения. Виды относительных величин, способы их расчета и формы выражения. База относительных величин, ее выбор. Взаимосвязи относительных величин. Свойства относительных величин. Взаимосвязь абсолютных и относительных величин, необходимость их комплексного применения

Теория средних величин. Метод средних как общенаучный метод обобщения. Средняя величина, ее сущность и определение как категории статистической науки. Свойства статистической средней. Различие средних и относительных величин. Научные принципы и логическая формула среднего уровня признака явления в статистике. Способы расчета средней по индивидуальным данным.

Типичность средней. Взаимосвязь метода средней и метода группировки. Общие и групповые (частные) средние, их сущность, познавательное значение и взаимосвязь.

Правило выбора расчетной формулы средней. Исходное логическое соотношение средней. Средняя арифметическая. Средняя гармоническая. Другие формы средних. Значение и выбор весов средней. Правило мажорантности средних величин.

Осреднение относительных величин. Логическая формула среднего отношения двух признаков. Среднее отношение как отношение средних сопоставляемых признаков. Способы расчета среднего относительного уровня по индивидуальным и групповым данным.

Многомерная средняя. Принципы использования средних статистических показателей в экономических исследованиях.

Тема 6. Показатели вариации и анализ частотных распределений

Вариация признака в совокупности и значение ее статистического изучения.

Вариационный ряд распределения - исходный метод исследования частотных распределений. Элементы вариационного ряда. Виды рядов распределения по количественным признакам. Графическое изображение вариационных рядов.

Статистическое изучение вариации в рядах распределения. Структурные характеристики вариационного ряда: мода, медиана, квартили, децили и перцентили.

Показатели колеблемости (вариации) признака. Абсолютные показатели вариации: размах вариации; среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.

Математические свойства дисперсии и упрощенные способы ее расчета.

Относительные показатели вариации: коэффициент осцилляции, относительный показатель квартальной вариации, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации.

Виды дисперсий: общая, внутригрупповая, средняя из групповых и межгрупповая дисперсия. Правило сложения дисперсий. Корреляционное отношение.

Понятие о закономерностях распределения. Эмпирическое распределение. Роль нормального распределения в экономическом исследовании. Теоретические распределения. Показатели эксцесса и асимметрии. Оценка существенности показателей асимметрии и эксцесса. Статистические критерии оценки согласованности эмпирических и теоретических распределений.

Ряды распределения по атрибутивному признаку. Вариация качественных признаков. Средняя и дисперсия альтернативного признака. Энтропия распределения.

Тема 7. Выборочное наблюдение

Значение и теоретические основы выборочного наблюдения. Ошибки выборочного наблюдения. Методы отбора единиц в выборочную совокупность. Собственно-случайная (простая случайная) выборка. Механическая (систематическая) выборка. Типическая ( стратифицированная) выборка. Серийная выборка. Практика применения выборочного наблюдения в социально-экономических исследованиях.

Тема 8. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Взаимосвязи количественных и качественных признаков. Классификация видов и форм взаимосвязи, различаемых в статистике. Задачи статистического изучения взаимосвязи.

Статистические методы изучения взаимосвязи. Графический метод. Точечные графики. Аналитические группировки. Корреляционная таблица и ее роль в изучении взаимосвязи. Метод приведения параллельных данных. Закон сложения дисперсии и его использование для оценки взаимосвязи.

Корреляционный и регрессионный методы анализа связи. Этапы корреляционно-регрессионного анализа. Параметрические методы определения тесноты и направления связи. Линейный коэффициент корреляции. Оценка значимости линейного коэффициента корреляции на основе t-критерия Стьюдента и z-распределения Фишера. Эмпирическое и теоретическое корреляционное отношение. Множественный коэффициент корреляции. Частные коэффициенты корреляции. Проверка значимости множественного и частных коэффициентов корреляции.

Уравнение регрессии как форма аналитического выражения статистической связи. Парная и множественная регрессия. Выбор уравнения. Отбор факторных признаков. Использование метода наименьших квадратов и других методов для определения параметров регрессивного уравнения.

Оценка существенности связи. Критерий Стьюдента и Р.Фишера. Интерпретация уравнения регрессии. Частные коэффициенты детерминации. Множественный коэффициент детерминации и Q-коэффициент. Коэффициенты эластичности.

Методы изучения связи социальных явлений. Корреляционные плеяды. Анализ взаимосвязи качественных признаков. Показатели тесноты связи на базе сопряженности знаков отклонений, вариантов признака, величины отклонений. Непараметрические показатели связи. Ранговые коэффициенты связи.

Тема 9. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений (ряды динамики)

Понятие о рядах динамики. Виды рядов динамики. Правила построения рядов динамики. Сопоставимость данных в динамике. Способы приведения рядов к сопоставимому виду. Основные направления статистического изучения рядов динамики.

Аналитические показатели ряда динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста. Расчет темпа роста по накопленным уровням. Характеристика среднего уровня и средней интенсивности развития. Показатели ускорения. Особенности изучения рядов динамики относительных и средних показателей.

Компоненты уровня ряда динамики. Понятие тенденции ряда динамики. Методы обработки рядов динамики. Скользящая средняя. Аналитическое сглаживание. Выбор уравнения для аналитического сглаживания. Расчет параметров уравнения. Статистическое изучение рядов с периодическими колебаниями. Гармоники Фурье.

Сезонные колебания и методы их изучения. Методы изучения сезонных волн.

Методы анализа случайной компоненты ряда динамики.

Связный анализ ряда динамики. Особенности моделирования рядов динамики с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Автокорреляция и авторегрессия. Временной лаг. Переменная корреляция.

Элементы интерполяции и экстраполяции динамических рядов. Теоретический анализ процесса - основа статистического прогноза. Статистические прогнозы.

Тема 10. Индексный метод анализа социально-экономических явлений

Понятие об экономических индексах. Индексы объемных и качественных показателей. Индексы индивидуальные и общие (сводные). Основные формы индексов. Агрегатный индекс как исходная форма сводного индекса. Индексируемые величины. Проблема соизмерения индексируемых величин. Веса индексов и их выбор. Средний арифметический и гармонический индексы. Критерии правильности расчета средних индексов.

Ряды индексов с постоянной и переменной базой сравнения, с постоянными и переменными весами. Индексный метод измерения динамики среднего уровня показателя. Индексы переменного состава, постоянного состава и влияния структурных сдвигов, их экономический смысл, сфера применения. Индексный метод изучения связи. Взаимосвязь индексов. Важнейшие экономические индексы. Понятие индексного факторного анализа.

Территориальные индексы и методы их расчета.

Тема 11. Статистическое изучение структуры социально-экономических явлений

Понятие о структуре как основе социально-экономических явлений. Структура как результат и исходный пункт развития. Выбор признаков для характеристики явления. Классификация структур.

Понятие об однородности. Признаки однородности явлений. Мера однородности. Однородная совокупность. Распределение признака в однородной совокупности.

Характеристики структуры. Структурная группировка. Выбор группировочного признака для структурной группировки. Интервалы структурной группировки. Системы показателей структуры. Относительные показатели структуры, интенсивности и сравнения. Групповые средние. Общая средняя. Комплексное использование средних и относительных величин для характеристики структуры и ее основных частей. Понятие о размещении. Показатели структурных сдвигов и различий: показатели, основывающиеся на разностях между удельными весами одноименных частей совокупности и показатели, базирующиеся на отношениях удельных весов одноименных частей совокупности.

Сводная оценка структурных изменений во времени и пространстве. Линейный коэффициент “абсолютных” структурных сдвигов. Квадратический коэффициент “абсолютных” структурных сдвигов. Квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов.

Статистические показатели концентрации и централизации. Графическое изображение сложной структуры. Кривая концентрации Лоренца. Коэффициенты Джини и Лоренца. Обобщающий показатель централизации.


^ Список рекомендуемой литературы:


Список основной литературы

  1. Теория статистики: учебное пособие и практикум / Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А., Садовникова Н.А., Моисейкина Л.Г., Рыбакова Е.С.; под ред. Минашкина В.Г. - М.: МЭСИ, 2006

  2. Теория статистики: учебник. - 5-е изд., перераб. и доп. / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова; под ред. проф. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2008

  3. Практикум по теории статистики: учебное пособие. - 3-е изд., перераб. и доп. / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова; под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2007

  4. Теория статистики: учебное пособие / В.Г. Минашкин, Р.А. Шмойлова, Н.А. Садовникова Н.А.; под ред. В.Г. Минашкина. - М.: Маркет ДС, 2006


Список дополнительной литературы

  1. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А., Шувалова Е.Б. / Теория статистики. Под. ред. Р.А. Шмойловой / М.: Финансы и статистика, 2007.

  2. Минашкин В.Г. /Теория статистики / М.: Финансы и статистика, 2006.

  3. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. / Общая теория статистики / М.: Финансы и статистика, 2003.

  4. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.П. / Общая теория статистики / М.: Инфра-М, 2003.

  5. Теория статистики. / Под ред. Г.Л. Громыко / М.: Инфра-М, 2003.

  6. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник. 5-е издание, доп. и перераб. / Под ред. Башиной О.Э., Спирина А.А. / М.: Финансы и статистика, 2003.

  7. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. / Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник. / М.:Финансы и статистика, 2006.



РАЗДЕЛ 2. ^ МЕТОДЫ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ


Тема 1. Принятие решений в экономике

Моделирование. Математическое моделирование. Алгоритм исследования операции

Примеры. Классификация моделей и методов исследования операций

Тема 2. Теория двойственности в линейном программировании и ее экономические приложения

Определение двойственной задачи. Основные теоремы двойственности. Экономическая интерпретация двойственности.

Тема 3. Задача математического программирования (ЗМП) и ее постановки

Основные определения. Классификация ЗНП. Классическая оптимизация

Тема 4. Задача одномерной оптимизации

Методы нулевого порядка. Методы первого порядка

Тема 5. Выпуклое программирование

Постановка задачи. Функция Лагранжа. Седловая точка функции Лагранжа,
условия ее существования. Теоремы Куна-Таккера



Список рекомендуемой литературы:


Список основной литературы

  1. Базара М., Шетти К. «Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы», М.: «Мир», 1988 г.

  2. Бутов М.Я., Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Исследование нелинейных моделей в экономике. М.: МЭСИ, 2003 г.

  3. Варюхин С.Е., Зайцев М.Г. Методы оптимизации управления и принятия решений. Примеры, задачи, кейсы. М.: Дело, 2007 г.

  4. Васильев Ф.П. «Численные методы решения экстремальных задач», М.: «Наука», 1998 г.

  5. Васильков Ю.В., Василькова Н.Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 2002 г.

  6. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Высшая школа, 2007 г.

  7. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2006 г.

  8. Волошин Г.Я. Методы оптимизации в экономике: Учебное пособие/ Г.Я. Волошин. – М: Дело и Сервис, 2004 г.

  9. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. «Практическая оптимизация», М.: «Мир», 1985 г.

  10. Глухов В.В., Коробко С.Б., Медников М.Д. Математические методы и модели для менеджмента. СПб: Лань, 2007 г.

  11. Зайцев М.Г. Методы оптимизации управления для менеджеров: компьютерно-ориентированный подход. М.: Дело, 2007 г.

  12. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 2004 г.

  13. Исследование операций в экономике. Под ред. Н.Ш. Кремера. М.: Маркет ДС, 2007г.

  14. Карманов В.Г. «математическое программирование», М.: «Наука», 1985 г.

  15. Козлова С.И. Исследование операций в экономике. М.: МЭСИ, 1979 г.

  16. Козлова С.И. Исследование операций в экономических задачах. М.: МЭСИ, 1978 г.

  17. Колемаев В.А. Математические модели макроэкономики. М.: ГАУ им. С. Орджоникидзе, 1994 г.

  18. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. СПб: BHV, 1997г.

  19. Лабскер Л.Г., Бабешко Л.О. Теория массового обслуживания в экономической сфере. М.: ЮНИТИ, 2000 г.

  20. Малыхин В.И. Математика в экономике. М.: ИНФРА-М, 2002 г.

  21. Математические методы исследования операций в экономике. Н.Ю.Грызина, И.Н.Мастяева, О.Н.Семенихина. М.: МЭСИ, 2007 г.

  22. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели. Компьютерное моделирование. М.: Вузовский учебник, 2008 г.

  23. Поляк Б.Т. «Введение в оптимизацию», М.: «Наука», 1985 г.


Список дополнительной литературы

  1. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. «Оптимизация в технике» в 2 книгах, М.: «Мир», 1986 г.

  2. Таха Х. Введение в исследование операций. М.: Вильямс, 2007 г.



РАЗДЕЛ 3. ^ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ


Тема 1. Методологические аспекты статистического анализа и моделирования временных рядов

Временные ряды, их характеристика и задачи анализа. Общая схема анализа временных рядов по компонентам ряда. Время как фактор в анализе сложных социально-экономических явлений.

Понятие о моделировании. Статистические модели, их классификация. Место динамических моделей в системе статистических моделей. Проблемы построения статистических моделей.

Модель как отражение действительности. Соотношение объекта и модели. Основные этапы построения статистических моделей динамики.

Тема 2. Методологические вопросы статистического прогнозирования

Основные принципы и функции статистического прогнозирования. Прогностика как метод научного познания. Прогноз и предсказание.

Этапы построения моделей статистического прогнозирования. Классификация прогнозов. Требования, предъявляемые к статистическим прогнозным моделям.

Классификация объектов прогнозирования.

Надежность и точность прогнозов.

Построение доверительных интервалов. Метод ретроспективного прогноза. Верификация прогнозов. Методы верификации прогнозов.

Тема 3. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда

Требования к исходной информации. Составляющие компоненты временного ряда и их количественные характеристики. Специфика временных рядов.

Методы выявления и устранения аномальных наблюдений во временных рядах.

Методы оценки однородности совокупности исходных данных по временным рядам.

Сопоставимость данных в динамике. Способы оценки сопоставимости.

Тема 4. Моделирование тенденции временного ряда

Понятие основной тенденции и динамики развития социально-экономических явлений. Виды тенденции и методы определения ее наличия в целом во временном ряду.

Статистические модели тенденции средней, дисперсии и автокорреляции и методы их выявления.

Тип тенденции. Методы оценки типа тенденции.

Кривые роста: характеристика основных моделей, методы выбора наилучшей кривой роста, оценивание параметров моделей. Метод аналитического выравнивания.

Критерии адекватности и значимости моделей тренда. Методы выбора формы тренда. Дисперсионный метод анализа.

Тема 5. Моделирование периодической компоненты временного ряда

Понятие периодической компоненты временного ряда.

Классификация моделей временных рядов с периодическими колебаниями. Методы выявления периодической составляющей во временных рядах.

Фильтрация периодической компоненты. Фильтрация сезонной компоненты.

Аналитическое выравнивание периодической составляющей.

Методы анализа сезонной волны. Статистические модели сезонной волны.

Тема 6. Моделирование случайной компоненты временного ряда

Понятие случайной компоненты и основные этапы ее анализа.

Критерий серий, основанный на медиане выборки. Критерий “восходящих“ и “нисходящих” серий. Критерий “минимумов” и “максимумов”.

Оценка закона распределения случайной компоненты.

Тема 7. Моделирование многомерных временных рядов

Классификация эконометрических моделей. Понятие модели взаимосвязи в динамике. Теоретические и методологические предпосылки построения адекватных статистических моделей взаимосвязей.

Особенности моделирования временных рядов с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Ложная корреляция.

Автокорреляция. Причины автокорреляции. Методы выявления. Коэффициент автокорреляции и критерий Дарбина-Уотсона.

Модели исключающие автокорреляцию. Модели авторегрессионных преобразований.

Мультиколлинеарность и методы ее выявления.

Методы построения множественных регрессионных моделей по временным рядам. Критерии адекватности и значимости статистических моделей регрессии. Интерпретация статистических моделей регрессии.

Тема 8. Прогнозирование на основе одномерных временных рядов

Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции.

Простейшие методы прогнозирования. Точечные и интервальные прогнозы. Оценка точности и надежности прогнозов.

Прогнозирование на основе экстраполяции трендовых моделей. Точечные и интервальные прогнозы. Оценка точности и надежности прогнозов.

Кривые роста как методы прогнозирования социально-экономических явлений. Экстраполяция тенденций социально-экономических явлений и процессов с использованием кривых роста. Точечные и интервальные прогнозы . Оценка точности и надежности прогнозов.

Прогнозирование динамики развития социально-экономических явлений и процессов на основе адаптивных методов прогнозирования.

Прогнозирование на основе уравнения регрессии.

Методы прогнозирования тренд-сезонных временных рядов. Прогнозирование одномерных временных рядов методом воссоединения отдельных компонент ряда. Принятие решений на основе моделей динамики.

Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов

Предпосылки использования моделей регрессии в прогнозировании социально-экономических явлений. Идентификация системы моделей регрессии.

Доверительные интервалы как оценка надежности прогнозов на основе уравнений регрессии.

Многофакторные модели динамического прогнозирования и их основные модификации. Проблема идентификации. Оценка точности и надежности прогнозов на основе моделей взаимосвязи. Принятие решений на основе прогнозов, полученных по моделям регрессии.

Тема 10. Эвристические методы прогнозирования социально-экономических явлений в динамике

Метод экспертных оценок как способ прогнозирования социально-экономических явлений. Классификация методов экспертных оценок.

Ранжирование. Ранг. Методы оценки качественных признаков. Ранжирование простое и взвешенное.

Формирование экспертных групп. Оценка компетентности мнений экспертов.

Статистические методы обработки результатов экспертиз. Оценка согласованности мнений экспертов. Порядковые статистики в анализе экспертной информации. Показатели вариации в анализе экспертной информации. Ранговые коэффициенты корреляции в анализе экспертной информации.

Прогнозирование методом Дельфи.

Прогнозирование методом прогнозного графа.

Метод “дерева целей” в прогнозировании социально-экономических явлений и процессов.

Точность и надежность прогнозов на основе экспертных оценок.

Тема 11. Моделирование и прогнозирование конкретных социально-экономических явлений и процессов

Экологическое прогнозирование.

Методы прогнозирования состояния природной среды. Характеристики загрязнения окружающей среды.

^ Прогнозирование научно-технического прогресса.

Прогнозирование НТП статистическими методами. Прогнозирование НТП на основе уравнения регрессии.

Прогнозирование НТП методами экспертных оценок.

Инженерное прогнозирование НТП. Прогнозирование на основе патентной информации.

Прогнозирование на основе научных публикаций. Метод группового учета аргументов в прогнозировании НТП.

Метод комиссий. Метод сценариев и деловых игр.

Метод нетехнических нововведений.

^ Моделирование и прогнозирование деловой активности и эффективности рыночных структур.

Теоретические и методологические предпосылки моделирования и прогнозирования деловой активности и эффективности рыночных структур. Эвристические и многомерные статистические методы отбора факторов эффективности и деловой активности. Использование многофакторных регрессионных моделей при прогнозировании деловой активности и эффективности функционирования рыночных структур.

^ Моделирование и прогнозирование бизнеса, финансов и коммерческого менеджмента.

Особенности построения моделей прогнозов в сфере бизнеса и финансов.

Моделирование и прогнозирование инвестиционной деятельности. Оценка работы налоговых и страховых организаций на основе статистических моделей. Методы моделирования и прогнозирования в анализе банковского дела.

Моделирование и прогнозирование биржевой деятельности.

Эвристические методы прогнозирования бизнеса, финансов и коммерческой деятельности.

^ Демографическое прогнозирование.

Особенности прогнозирования демографических процессов. Модель стабильного населения. Модель стационарного населения.

Прогнозирование численности населения. Прогнозирование структуры населения. Точность и достоверность демографических прогнозов.


^ Список рекомендуемой литературы:


Список основной литературы

  1. Статистические методы прогнозирования в экономике: учебное пособие / Дуброва Т.А. М.: МЭСИ, 2004

  2. Основы статистического моделирования / Н.А. Садовникова. - М.: МЭСИ, 2007

  3. Анализ временных рядов и прогнозирование. Вып.3: учебно-практическое пособие / Н.А. Садовникова, Р.А. Шмойлова. - М.: Изд.центр ЕАОИ, 2007

  4. Прогнозирование социально-экономических процессов. Сатистические методы и модели: учебное пособие / Дуброва Т.А. - М.: Маркет ДС, 2007

  5. Теория статистики: учебник. - 5-е изд., перераб. и доп. / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова; под ред. проф. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2008


Список дополнительной литературы

  1. Вайну Я.Я. / Корреляция рядов динамики. / М.: Статистика, 1977.

  2. Гранберг Д. / Статистическое моделирование и прогнозирование. / М.: Финансы и статистика,1990.

  3. Иващенко Т.А., Кильдишев Г.С., Шмойлова Р.А. / Cтатистическое изучение основной тенденции и взаимосвязи в рядах динамики. / Томск: издательство Томского университета, 1985.

  4. Королев Ю.Г., Рабинович П.М., Шмойлова Р.А. / Статистическое моделирование и прогнозирование. Учебное пособие. / М.: МЭСИ, 1985.

  5. Четыркин Е.М. / Статистические методы прогнозирования / М.: Статистика, 1977.

  6. Андерсен Т. / Статистический анализ временных рядов. / М.: Мир, 1976.

  7. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. / Математико - статистические методы экспертных оценок. / М.: Статистика, 1974 г.

  8. Венсель В.В. / Интегральная регрессия и корреляция: cтатистическое моделирование рядов динамики. / М.: Финансы и статистика, 1983.

  9. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. / Анализ временных рядов и прогнозирование. / М.: Статистика, 1973.

  10. Ковалева Л.Н. / Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. / М.: Статистика, 1980.

  11. Лизер Р. / Эконометрические методы краткосрочного прогнозирования. / М.: Статистика, 1979.

  12. Льюис Х.Д. / Методы прогнозирования экономических показателей. / М.: Статистика,1986.

  13. Лукашин Ю.П. / Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. / М.: Статистика, 1979.

  14. Маленво Э. / Статистические методы эконометрии. Вып. 1, 2. / М.: Статистика, 1976.

  15. Рябушкин Т.В. / Методологические методы анализа и прогноза краткосрочных процессов. / М.: Статистика, 1979.

  1. Манелля А.B., Юзбашев М.М. / Статистический анализ тенденций колеблемости. / М.: Финансы и статистика, 1983.



РАЗДЕЛ 4. ^ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ОПЕРАЦИЙ В ЭКОНОМИКЕ


Тема 1. Введение в исследование операций

Этапы исследования операций.

Тема 2. Элементы линейной алгебры

Алгебра матриц

Вычисление определителей

Решение систем алгебраических уравнений

Векторное пространство

Решение задач линейной алгебры с помощью MS EXCEL.

Тема 3. Линейное программирование

Постановки задачи линейного программирования

Графический метод решения ЗЛП

Анализ решения (модели) на чувствительность

Решение линейных моделей симплекс-методом.

Двойственный симплекс-метод (Р-метод)

Решение ЗЛП двухэтапным симплекс-методом

Решение ЗЛП с помощью MS EXCEL

Тема 4. Теория двойственности в линейном программировании

Определение и экономический смысл двойственной ЗЛП

Основные положения теории двойственности

Анализ решения ЗЛП с помощью теории двойственности

Анализ решения ЗЛП на основе отчетов MS EXCEL

Тема 5. Целочисленные модели исследования операций

Метод ветвей и границ решения целочисленных задач линейного программирования (ЦЗЛП)

Задача коммивояжера

Тема 6. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели

Транспортная задача линейного программирования

Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели

Задача о назначениях


^ Список рекомендуемой литературы:


Список основной литературы

  1. Математические методы исследования операций в экономике», Мастяева И.Н., Семенихина О.Н., Грызина Н.Ю., М.: МЭСИ, 2007

  2. Мастяева И. Н. Математические методы и модели в логистике: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 2005.

  3. Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Методы оптимизации: Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 2005.

  4. Таха Х. Введение в исследование операций. 7-е издание.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2007.

  5. Исследование операций в экономике / Под ред. Кремера Н.Ш. – М.: Юнити, 2007.

  6. Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач/ И.В. Орлова. - М.: Вузовский учебник, 2005.

  7. Афанасьев М.Ю. Прикладные задачи исследования операций : Учебное пособие/ М. Ю. Афанасьев, К. А. Багриновский, В. М. Матюшок. - М: ИНФРА-М, 2006

  8. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология: Учебное пособие для ВУЗов/ Е.С. Вентцель. - М.: Дрофа, 2004.


Список дополнительной литературы

  1. Бутов М.Я., Грызина Н.Ю., Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Исследование нелинейных моделей в экономике. – М.: МЭСИ, 2004.

  2. Горбовцов Г.Я., Грызина Н.Ю., Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Исследование операций в экономике. – М.: МЭСИ, 2006.

  3. Грызина Н.Ю., Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Математические методы исследования операций. – М.: МЭСИ, 2005.

  4. Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Методы оптимизации: Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 2005.

  5. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel: Практикум. – М.: Финстатинформ, 2000.

  6. Романников А.Н. Линейная алгебра. – М.: МЭСИ, 2003.

  7. Васильков Ю.В., Василькова Н.Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. – М.: Финансы и статистика, 1999.

  8. Мастяева И.Н., Горбовцов Г.Я., Семенихина О.Н., Турундаевский В.Б Прикладная математика. – М.: МЭСИ, 2000.

Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. – М.: Юнити, 1997.




Скачать 389,51 Kb.
оставить комментарий
Дата30.09.2011
Размер389,51 Kb.
ТипПрограмма курса, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

отлично
  1
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