Методы изучения динамики социально

Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации
Государственный университет –
Высшая школа экономики
Факультет
Социологии
МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ
ДИНАМИКИ СОЦИАЛЬНЫХ ЯВЛЕНИЙ
Для специальности 040201.65 "Социология"
(подготовки специалиста)
Автор программы: профессор, к. ф.-м.н Макаров А.А.
Рекомендована секцией УМС
______________________________
Председатель
______________________________
«_____» __________________ 200 г.
Одобрена на заседании кафедры
Методов сбора и анализа
социологической информации
Зав. кафедрой
д.с.н., проф. Толстова Ю.Н.
«_____» __________________ 200 г.
Утверждена УС
факультета Социологии
Ученый секретарь
______________________________
«_____» __________________ 200 г.
Москва
1
I. Пояснительная записка
Автор программы: к.ф.-м.н., профессор Макаров Алексей Алексеевич
Требования к студентам: курс «Методы изучения динамики социальноэкономических явлений» опирается на материала предшествующих ему курсов
«Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Математико-статистические
модели в социологии», учебного плана факультета социологии.
Аннотация: Повседневная практика сбора, накопления и обработки различной
экономической, социальной, демографической информации порождает большие
информационные массивы. Их эффективное использование возможно только при
тщательном взаимоучете различных факторов и причин, оказывающих значимое
влияние на развитие экономических и социальных процессов. Другими словами, для
эффективного принятия решений, обоснованного прогнозирования необходимы
математические модели, объединяющие различные типы информации и позволяющие
осуществлять моделирование и прогноз развития событий. Простейшими типами
моделей различных экономических и социальных данных являются индексы и
усредненные показатели. В общем случае речь обычно идет о временных рядах
наблюдений различных экономических и социальных показателей, которые обычно
пытаются увязать между собой с помощью различных стохастических моделей. К
наиболее распространенным моделям в этой области относятся простая и
множественная регрессия и их разновидности, различные типы моделей временных
рядов, включающих тренды, сезонные компоненты, интервенции и т.п., и SARIMA
модели.
Исследование подобных моделей на реальных данных сопряжено с большими
объемами вычислений и затруднительно без использования статистических пакетов
программ на компьютере. Настоящий курс ставит своей задачей познакомить студентов
с основными статистическими подходами и моделями анализа различных типов
динамик в социално-экономических исследованиях, а так же
развить навыки
практического исследования динамики процессов и построения различных типов
моделей рядов на компьютере с помощью пакета SPSS.
Учебная задача курса: В результате изучения курса студенты должны:
-
представлять себе основные математические модели, используемые для
описания различных типов динамики в социально-экономических временных
рядах и представлять себе причины их порождающие;
-
знать границы применимости различных моделей и математические
ограничения, при которых проводится вывод результатов в этих моделях;
-
представлять себе математические алгоритмы,
построения и оценки параметров моделей;
-
получить навыки использования пакета SPSS для построения моделей социалноэкономических временных рядов.
заложенные
в
методах
Формы контороля: По курсу предусмотрено одно эссе. Форма итогового
контороля – зачет, в виде построения математической модели для конкретного
социально-экономического ряда на компьютере. Итоговая оценка (ИО) по курсу в
десятибальной шкале складывается из оценки эссе (Оэссе ) и оценки зачета (Озачет )
2
по формуле: ИO = 0.3*Оэссе + 0.7*Озачет
II. Тематический расчет часов
(4 модуль 4-го курса бакалавриата)
N
раздела
Наименование раздела
Всего
(часов)
Лекции
(часы)
Семинары
(часы)
Самост.
Работа
(часы)
1.
Статистические методы
сравнительных
исследований в
различных шкалах
измерений.
28
6
4
18
2.
Общий вид моделей
социальноэкономических
процессов. Тренды.
Сезонные индексы.
Интервенции.
Традиционные методы
их оценивания
35
6
4
25
3.
Разновидности SARIMA
моделей. Их оценивание
и тестирование.
45
9
6
30
ИТОГО
108
21
14
73
Итого аудиторных часов – 35 (лекции – 21, семинары – 14);
Итого внеаудиторных часов самостоятельной работы – 73
Всего учебных часов – 108 (кредитов – 2, кредитов ECTS – 3)
III. Содержание программы
Раздел 1. Статистические методы сравнительных исследований в
различных шкалах измерений.
Методы сравнения социально-экономических показателей, измеренных в
различных шкалах в разные моменты времени. Критерий знаков, критерий Вилкоксона,
критерий Стьюдента для независимых и связанных данных.
Раздел 2. Общий вид моделей социально-экономических процессов. Тренды.
Сезонные индексы. Интервенции. Традиционные методы их оценивания
Стохастические модели экономических и социальных процессов. Основные
детерминированные компоненты стохастических моделей: тред, сезонная
составляющая, циклическая составлящая, интервенция и иррегулярная составлющая.
3
Математические методы выделения и оценки различных детерминированных
компанент стохастических моделей. Различные модели трендов. Сезонная компонента
и сезонные индексы. Иррегулярная (случайная) компонента стохастической модели.
Гауссовский белый шум. Сезонная декомпозиция.
Раздел 3. Разновидности SARIMA моделей. Их оценивание и тестирование.
Простые и сезонные разностные операторы. Автокорреляционная и частная
автокорреляционная функция стационарных процессов. Модели AR, MA, ARMA,
ARIMA, SARIMA и способы их идентификации и оценки.
IV. Список литературы
Базовый учебник
Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. – М.: ИНФРА-М,
2003 – 544 с.
Основная литература по учебной дисциплине
1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Персецский А.А. Эконометрика. Начальный курс. –
М.: Дело, 1998. – 248 с.
2. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. – М.:
Дело и Сервис, 1999.
3. Бокс Дж. Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1.
– М.: МИР, 1974 – 406 с.
Дополнительная литература по учебной дисциплине
1. Granger C.W.J., Newbold P. Forecasting Economic Time Series. Acadtmic Press,
INC, 1986 – 338 p.
2. Hanke J.E., Reitsch A.G. Business Forecasting. Prentice-Hall, 1998 – 582 p.
V. Тематика форм промежуточного контроля
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Темы домашнего задания (эссе).
Сравнительный анализ динамики различных выборочных показателей в
социальных процессах.
Подбор функциональных моделей тренда. Возможности проверки
предположений о распределении ошибок при построении моделей динамики в
социальных явлений.
Сезонная декомпозиции и оценка сезонных индексов. Оценивание тредов в
сезонных рядах.
Модели авторегрессии в социально-экономических исследованиях на реальных
данных.
Методика анализа стационарных временных рядов. Модели ARMA.
ARIMA и SARIMA модели для описания временных рядов.
Автор программы: к.ф.-м.н., профессор
А.А.Макаров
4