1. Общие положения - Автоматизированная информационная

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