МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени ШАКАРИМА Г. СЕМЕЙ Документ СМК 3 уровня УМКД УМКД Программа дисциплины УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 Редакция № 3 от «Анализ данных и прогнозирование 10.01.2013г. экономики» для студентов УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ «АНАЛИЗ ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИКИ» для специальности: 5B050600 – «Экономика» ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ДЛЯ СТУДЕНТОВ Семей 2013 УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 Ред. № 3 от 10.01.2013г. Страница 2 из 8 Предисловие 1 РАЗРАБОТАНО (ПЕРЕРАБОТАНО) Составитель ___________ «___» __________ 2013г. Е.C. Сергиенко, старший преподаватель кафедры «Информационные системы». 2. ОБСУЖДЕНО 2.1 На заседании кафедры «Информационные системы» Протокол от «_09__» ____09______ 2013 г., № _1_ Заведующий кафедрой __________ С.К. Смагулов 2.2 На заседании учебно-методического бюро коммуникационных технологий» Протокол от «_11_» _____09_____ 2013 г., № _1_ Председатель ____________ Р.С Бекбаева факультета «Информационно- 3. УТВЕРЖДЕНО Одобрено и рекомендовано к изданию на заседании Учебно-методического совета университета Протокол от «_18__» ____09______ 2013 г., № _1_ Председатель УМС, проректор по учебно-методической работе ____________ Г.К. Искакова ВЗАМЕН редакции № 1 от «_02_» ___09_____ 2008 г. УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 Ред. № 3 от 10.01.2013г. СОДЕРЖАНИЕ 1. Общие положения 2. Содержание дисциплины и распределение часов по видам занятий 3. Методические рекомендации по изучению дисциплины 4. Формат курса 5. Политика курса 6. Политика выставления оценок 7. Литература Страница 3 из 8 УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 Ред. № 3 от 10.01.2013г. Страница 4 из 8 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 1.1 Общие сведения о преподавателе и дисциплине ФИО преподавателя: Сергиенко Елена Станиславовна старший преподаватель Кафедра: «Информационные системы» Контактная информация: - телефон: 35-26-22 - учебный корпус: №1 - кабинет: № 1111 Место проведения занятий: аудитория № 1109 Количество кредитов: 2 1.2. Краткое описание содержания дисциплины Курс «Анализ данных и прогнозирование экономики» относится к циклу дисциплин отраслей специализации 5В050600 «Экономика» и предусматривает ознакомление с методами обработки статистической информации, основными методами анализа экономических данных для принятия решений и прогнозирования социально-экономического развития. 1.3. Анализ данных и прогнозировани экономики является одним из важнейших направлений применения экономической теории к решению практических задач. В данном курсе ставится цель дать студентам-экономистам знания и навыки анализа данных различной природы для обоснованных принятия решений и прогнозирования социально-экономического развития. 1.4. В процессе изучения дисциплины «Анализ данных и прогнозирование экономики» студенты должны понять принципы анализа данных в экономике. Основными задачами дисциплины являются: уметь анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, прогнозировать возможное их развитие в будущем; изучить основные методы количественного анализа числовой и нечисловой экономической информации, такие, как методы описательной статистики, многомерного шкалирования, корреляционного, дисперсионного, факторного, кластерного, дискриминантного анализа; знать основные подходы к прогнозированию экономических показателей; умение владеть методологией и методикой построения, анализа и применения эконометрических моделей; уметь использовать свои способности для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии. 1.5. В результате изучения дисциплины студент должен: знать основы методологии анализа временных рядов современной системы показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов на микро- и макроуровне; основные методы прогнозирования в решении прикладных экономических задач; уметь использовать источники экономической, социальной, управленческой информации; анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социальноэкономических показателей; осуществлять выбор инструментальных средств обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы; осуществлять поиск информации по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач прогнозного характера; УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 Ред. № 3 от 10.01.2013г. Страница 5 из 8 владеть современными методами сбора, обработки и анализа временной информации экономических и социальных показателей; современными методами построения моделей по временной информации для исследования рынка труда, потребительского и финансового рынка и в других важных областях экономики; навыками самостоятельной работы по прогнозированию. приобрести умение применять полученные знания для принятия решений, разработки практических рекомендаций по совершенствованию деятельности различных экономических субъектов на микро- и макроуровне. Для успешного освоения курса студенту необходима определенная математическая подготовка, знание основ математического анализа и экономической теории, методов оптимизации и опыт работы на персональном компьютере. 1.6. Пререквизиты курса: экономическая теория, информатика. математика для экономистов, экономико-математические методы, эконометрика, 1.7. Постреквизиты курса: нет 2 СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ И РАСПРЕДЕЛНИЕ ЧАСОВ ПО ВИДАМ ЗАНЯТИЙ № Наименование темы п/п 1 2 1. Цели, задачи и виды прогнозов. Информационное обеспечение прогнозирования в экономике. 2. Статистические оценки параметров. 3. Корреляционный анализ. 4. Прогнозирование, основанное на методах математической статистики. Использование модели множественной линейной регрессии для прогнозирования экономических показателей. 5. Компоненты временного ряда. Выделение тренда. Сезонные и циклические колебания 6. Сглаживание временных рядов. 7. Стационарные временные ряды. Тестирование стационарности. 8. Адаптивные и мультипликативные методы прогнозирования. Экспоненциальное сглаживание. 9. Модели скользящего среднего. Идентификация авторегрессионной модели скользящего среднего. 10. Прогнозирование с моделями временных рядов. Доверительные Количество часов ЛК ЛБ СПЗ СРСП СРС 3 4 5 6 7 1 1 3 1 Таблица 1 Литература 8 7.1.1-7.1.5 1 1 1 1 1 1 3 3 3 1 1 1 7.1.1-7.1.5 7.1.1-7.1.5 7.1.1-7.1.5 1 1 3 1 7.1.1-7.1.5 1 1 1 1 3 3 1 1 7.1.1-7.1.5 7.1.1-7.1.5 1 1 3 1 7.1.1-7.1.5 1 1 3 1 7.1.1-7.1.5 1 1 3 1 7.1.1-7.1.5 УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 11. 12. 13. 14. 15. Ред. № 3 от 10.01.2013г. интервалы прогноза. Прогнозирование социальноэкономических процессов. Представление информации в многомерном пространстве. Ранговая корреляция. Дисперсионный анализ влияния качественных факторов. Факторный анализ. Многомерное шкалирование. Классическая модель многомерного шкалирования. Кластерный анализ. Дискриминантный анализ. Страница 6 из 8 1 1 3 1 7.1.1-7.1.5 1 1 3 1 7.1.6-7.1.10 1 1 3 1 7.1.6-7.1.10 1 1 3 1 7.1.6-7.1.10 1 1 3 1 7.1.6-7.1.10 3. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ Дисциплина «Анализ данных и прогнозирование экономики» имеет практическую направленность и рассчитана на один семестр, поэтому обязательным условием является выполнение всех практических заданий, которые составляют текущий вид контроля. Кроме того, пройдут два рубежных контроля в форме тестирования, на которых будут проверены полученные теоретические навыки студентов. При изучении дисциплины «Анализ данных и прогнозирование экономики» предполагается, что студент владеет основами теории вероятностей, математической статистики и матричной алгебры в объеме курса высшей математики для экономических специальностей. Практические занятия выполняются в виде семинаров. СРСП выполняется в форме домашней работы и оформляется письменно в отдельной тетради для самостоятельных работ или на листах формата А4 в соответствии с установленными требованиями к структуре и оформлению самостоятельных работ студентов. Сдача каждой работы осуществляется не позже получения следующего задания. Самостоятельная работа студента (СРС) выполняется в форме реферата и оформляется в соответствии с установленными требованиями к структуре и оформлению самостоятельных работ студентов. 4 ФОРМАТ КУРСА Для получения допуска к экзамену и обеспечения высокой эффективности учебного процесса студент обязан соблюдать и выполнять следующие требования: Не пропускать занятия, в случае болезни предоставить справку. Если по какой-либо причине, студент не может посещать занятия, он будет нести ответственность за весь материал, изученный на пропущенном уроке. Систематическое нарушение дисциплины во время занятий будет наказываться исключением из аудитории и присуждением оценки «неудовлетворительно» за весь курс. Своевременно и старательно выполнять домашние задания, СРС и СРСП. СРСП обязательны для выполнения и должны сдаваться в установленные сроки. 5 ПОЛИТИКА КУРСА Изучение дисциплины предполагает использование лекционной, практической и самостоятельной форм работы. Большую роль для данного курса имеют практические занятия. Это компьютерный практикум, главной задачей которого является овладение студентами методов анализа и обработки данных с использованием пакетов прикладных программ. Рекомендуемым программным средством является табличный процессор MS Excel. При изучении дисциплины большая роль отводится самостоятельной работе студентов в УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 Ред. № 3 от 10.01.2013г. Страница 7 из 8 соответствии с предусмотренным учебным планом распределением времени. Самостоятельная работа включает: дополнительную работу с материалами, изученными на лекциях и практических занятиях; самостоятельное изучение части теоретического материала, которое, как правило, не вызывает затруднений и не нуждается в дополнительных комментариях лектора; выполнение творческих заданий (рефераты, практические задания повышенной трудности) с использованием компьютерных технологий; выполнение тестов; подготовку к практическим занятиям. Контроль знаний студента по дисциплине «Анализ данных и прогнозирование экономики» осуществляется в форме: текущего контроля (проводится еженедельно на лабораторном занятии) рубежного контроля (7 и 15 недели) итогового контроля – проводится один раз в конце академического периода (экзамен). Текущий контроль успеваемости студентов проводится по каждой теме учебной дисциплины и включает контроль знаний на аудиторных и внеаудиторных занятиях. 6 ПОЛИТИКА ВЫСТАВЛЕНИЯ ОЦЕНОК Распределение баллов по неделям и видам контроля представлено в таблице Распределение баллов по дисциплине «Анализ данных и прогнозирование экономики» Таблица 2 Всего Примечание Неделя Вид контроля баллов 1 2 3 4 Посещение и подготовка к аудиторным занятиям 30 с 1 по 8 неделю 3 Домашнее задание 20 СРС Текущий контроль по темам лекций и Решение задач на занятии 50 лабораторных занятий 1-3 4 Домашнее задание 20 СРС 5 Контрольная работа 20 Выполнение СРСП Текущий контроль по темам лекций и Решение задач на занятии 50 лабораторных занятий 4-5 6 Контрольная работа 20 Выполнение СРСП Рубежный контроль 1 – тестирование по Письменный опрос на 70 материалам лекций 1-+6 занятии 7 Домашнее задание 20 СРС Итого баллов по результатам обучения с 1 по 8 неделю 300 Посещение и подготовка к аудиторным занятиям 30 с 9 по 15 неделю 8 Домашнее задание 20 СРС 9 Контрольная работа 20 Выполнение СРСП Текущий контроль по темам лекций и Решение задач на занятии 10 50 лабораторных занятий 7-9 11 Контрольная работа 20 Выполнение СРСП 12 Домашнее задание 20 СРС 13 Домашнее задание 10 СРС Текущий контроль по темам лекций и Решение задач на занятии 14 50 лабораторных занятий 10-13 УМКД 042-18-12.1.10/02-2013 Ред. № 3 от 10.01.2013г. Рубежный контроль 2 – тестирование по материалам лекций 8-15 Итого баллов по результатам обучения с 9 по 15 неделю Итого баллов за экзамен Итого баллов за академический период 70 Страница 8 из 8 Письменный опрос на занятии 300 400 1000 7. ЛИТЕРАТУРА 7.1. Основная литература 7.1.1 Введение в эконометрику: учебник / К. Доугерти; Пер. с англ. О.О. Замков.- 2-е изд.М.: ИНФРА-М, 2007 7.1.2 Эконометрика / Под ред. Елисеевой И.И. - М: Финансы и статистика, 2005. 7.1.3 Практикум по эконометрике: учеб.пособ. / Под ред. И.И.Елисеевой.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 2008.- 344 с 7.1.4 Катышев П.К., Магнус Я.Р., Персецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. Учебное пособие, издание 2-е, исправленное – М.: Дело, 2001. 7.1.5 Катышев П.К., Магнус Я.Р., Персецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. – Москва, «Дело», 2002. 7.1.6 Многомерный статистический анализ в экономике./Под ред. Тамашевича В.Н. -М.: ЮНИТИ, 1999. 7.1.7 Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2003. 7.1.8 Алексахин С.В. и др. Прикладной статистический анализ. -М.:ПРИОР,2001. 7.1.9 Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования.-М.:ЮНИТИ,2003. 7.1.10 Мухамедиев Б.М. Эконометрика и эконометрическое прогнозирование. — Алматы: Қазақ универсигеті, 2007. — 250 с. 7.2.Дополнительная литература 7.2.1 Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. — Москва-Санкт-Петербург-Киев: Вильямс, 2002. 7.2.2 Васильев В.И и др. Статистический анализ объектов произвольной природы. Введение в статистику качества. - М.: ИКАР, 2004. 7.2.3 Экономико-статистический анализ./ Под ред. Ильенковой С.Д.М.:ЮНИТИ,2002. 7.2.4 Парсаданов Г.А. Прогнозирование и планирование социально-экономической системы страны. - М.: ЮНИТИ, 2001. 7.2.5 Введение в эконометрику: учебник / К. Доугерти; Пер. с англ. О.О. Замков.- 2-е изд.- М