Социально-экономическое прогнозирование

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Методология научных исследований в менеджменте:
Методология и методика социально-экономического прогнозирования»
Санкт-Петербургский филиал федерального государственного
автономного образовательного учреждения высшего профессионального
образования "Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"
Факультет «Школа экономики и менеджмента»
Программа дисциплины
«Социально-экономическое прогнозирование»
для направлений
подготовки магистра
для магистерских программ
Автор программы:
Светуньков С.Г., д.э.н, профессор, ssvetunkov@hse.ru
Согласована начальником ОСУП в магистратуре
«_____»_________2015 г.
_____________________
Утверждена академическим руководителем
«_____»_________2015 г.
_____________________
Санкт-Петербург, 2015
Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета
и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
Область применения и нормативные ссылки
Настоящая программа учебной дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование» устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.
Учебная дисциплина является обязательной в рамках выбора Маголего. Программа
предназначена для студентов направлений подготовки, обучающихся по магистерским программам.
Цели освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать
 понятийный аппарат социально-экономического прогнозирования;
 основные принципы социально-экономического прогнозирования;
 основные математические модели, описывающие различные тенденции, проявляющиеся в рядах данных;
Уметь
 определять тип временного ряда, имеющегося в распоряжении;
 определять, какой инструмент нужно применить для анализа и прогнозирования
того или иного временного ряда;
 составлять краткосрочные и среднесрочные прогнозы;
 оценивать точность построенных моделей;
 оценивать точность данных прогнозов;
 обосновывать полученные прогнозы с точки зрения фундаментальных предпосылок;
Иметь навыки (приобрести опыт)
 прогнозирования временных рядов различной природы;
 работы в MS Excel;
 составления отчётов по проведённом анализу и составленным прогнозам.
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Компетенция
способность развивать
свой общекультурный и
профессиональный уровень и самостоятельно
осваивать новые методы
исследования
способностью самостоятельно приобретать и
использовать новые знания и умения
обладает навыками пуб-
Код по Дескрипторы – основные признаки
ФГОС/ освоения (показатели достижения
НИУ
результата)
ОК-1 Даёт определение основным понятиям социально-экономического
прогнозирования; обосновывает
свою точку зрения; оценивает другие мнения по обсуждаемой теме;
использует представленные инструменты.
ОК-3 Самостоятельно осуществляет поиск информации; формирует решение поставленной на обсуждение проблемы; самостоятельно
изучает зарубежный и российский
опыт прогнозирования.
Формы и методы обучения,
способствующие формированию и развитию компетенции
Темы для самостоятельного
изучения, задания для самостоятельного выполнения,
командная аудиторная работа, разбор кейсов, обсуждения.
ОК-6
Доклады на занятиях, ин-
Выступает перед группой со
Контрольная работа, разбор
кейсов, индивидуальные задания, обсуждение примеров.
2
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
Компетенция
Код по Дескрипторы – основные признаки
ФГОС/ освоения (показатели достижения
НИУ
результата)
Формы и методы обучения,
способствующие формированию и развитию компетенции
своим решением поставленной
проблемы; докладывает группе
выполненную контрольную работу.
Применяет полученные теоретические знания в области социально-экономического прогнозирования при работе над
своим проектом.
Применяет и обосновывает выбор инструментария социальноэкономического прогнозирования
дивидуальные и групповые
презентации.
личных деловых и научных коммуникаций
способностью разрабаПК-4
тывать программы организационного развития и
изменений и обеспечивать их реализацию
владением методами
ПК-7
стратегического анализа
Работа над проектом в
рамках проектного метода
обучения. Работа над
учебным проектом.
Разбор кейсов, индивидуальное задание
Место дисциплины в структуре образовательной программы
Дисциплина «Социально-экономическое прогнозирование» относится к блоку дисциплин межпрограммного пула дисциплин МАГОЛЕГО СПб. Для успешного усвоения материала
необходимо, чтобы студентами был уже освоен базовый комплекс экономических дисциплин, они
владели основными макроэкономическими понятиями и хорошо себе представляют практические
задачи в этой области, имели базовую подготовку в области математической статистики.
Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:
«Эконометрика»
Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и
компетенциями:
Знать основные положения теории вероятностей и математической статистики,
Понимать основные функции прогнозирования,
Знать процесс использования на практике социально-экономических прогнозов.
Тематический план учебной дисциплины
Наименование темы
1. Общетеоретические основы социальноэкономического прогнозирования
2. Принцип природной специфичности в
социально-экономическом прогнозировании: обратимые и необратимые процессы
3. Прогнозирование стационарных социально-экономических процессов
4. Методы и методики прогнозирования
стационарных социальноэкономических процессов
Всего
по дисциплине
лекции
Аудиторные часы
сем. и
самостоятельная
практ. работа
занятия
16
2
4
10
18
2
4
12
18
2
4
12
19
2
5
12
3
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
5. Прогнозирование социальноэкономических тенденций
6. Методы прогнозирования необратимых
процессов
Всего часов
21
2
5
14
22
2
6
14
114
12
28
74
Формы контроля знаний студентов
Итоговый экзамен по дисциплине:
40%
Работа в модулях:
60%
Работа в модулях состоит из:
Виды контроля
Контрольная работа
Количество заданий одного ти- Вес в итоговой
па
оценке
1
20%
Индивидуальное задание
1
20%
Реферат
1
20%
Критерии оценки знаний, навыков
При написании индивидуального задания студент должен продемонстрировать аналитические способности в поиске и анализе необходимой информации по конкретной теме, логично и структурировано выстроить работу, уметь применить полученный знания в рамках лекционных и практических занятий при изучении проекта (компании). При выполнении работы
студент должен продемонстрировать умение самостоятельно делать подборку интересного и
актуального материала на предложенные темы.
Экзамен проводится в виде письменного теста. На экзамене проверяются теоретические
знания по рассмотренным в рамках курса темам, отличная оценка ставиться при логичном изложении мыслей и материала, а также, если при ответе студент владеет дополнительной информацией по данному вопросу (аналитика, факты, статистика, другие мнения и точки зрения
на рассматриваемую проблему).
Оценки по всем формам контроля выставляются по 10-ти бальной шкале.
Содержание дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование».
Тема 1. ОБЩЕТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Предсказание и прогнозирование. Теория социально-экономического прогнозирования. Понятийный аппарат теории прогнозирования . Прогнозирование как функция управления. Временные ряды социально-экономической динамики. Обратимые и необратимые процессы.
Литература к первому разделу
1. Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный
ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Изда4
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
тельство Юрайт 2015.- Т.1. Теория и методология.- 351 с.- – Доступ по паролю:
http://www.biblio-online.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
2. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. — М. : Финансы и статистика ; ИНФРА-М, 2010.
Тема 2. АНАЛИЗ И ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
Шкалы измерения социально-экономической информации. Предварительный анализ и обработка данных. Три типа ошибок в статистических данных. Методы борьбы с этими ошибками. Систематизация данных.
Литература:
1. Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный
ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Издательство Юрайт 2015.- Т.1. Теория и методология.- 351 с.- Доступ по паролю:
http://www.biblio-online.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
2. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. — М. : Финансы и статистика ; ИНФРА-М, 2010.
Тема 3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТАЦИОНАРНЫХ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Генеральная совокупность, выборка и выборочный метод. Средние величины в прогнозировании однородных стационарных процессов. Общие принципы определения доверительных границ для выборочных значений из генеральной совокупности. Статистическая проверка гипотез.
Основы регрессионного анализа в прогнозировании. Корреляционный анализ при построении
однофакторных прогнозных моделей. Коэффициент согласия в динамике.
Литература:
1. Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный
ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Издательство Юрайт 2015.- Т.1. Теория и методология.- 351 с.- Доступ по паролю:http://www.biblio-online.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
2. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. — М. : Финансы и статистика ; ИНФРА-М, 2010.
Тема 4. МЕТОДЫ И МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТАЦИОНАРНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ:
Типовые прогнозные модели. Метод наименьших квадратов и уравнения в отрезках. Прогнозирование стационарных неоднородных процессов: многофакторные модели. Один метод получения устойчивых оценок в частном случае мультиколлинеарности. Синтез однофакторных
моделей в многофакторную. Учёт качественных характеристик при построении регрессий.
Литература:
1. Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный
ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Изда5
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
тельство Юрайт 2015.- Т.1. Теория и методология.- 351 с.- Доступ по паролю:http://www.biblio-online.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
2. Слуцкий, Е. Е. Экономические и статистические произведения : избранное / Е. Е. Слуцкий. — М. : Эксмо, 2010.
Тема 5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ТЕНДЕНЦИЙ
Изучение структуры временных рядов и выявление вида тенденций. Простейшие методы прогнозирования . Модели трендов. Виды сезонности. Выявление сезонности. Классическая декомпозиция. Декомпозиция «X-12». Декомпозиция временного ряда с помощью LOESS. Моделирование сезонных колебаний с использованием фиктивных переменных. Прогнозирование с
помощью тренд-сезонных моделей.
Литература:
1. Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный
ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Издательство Юрайт 2015.- Т.2. Модели и методы.- 447 с.- – Доступ по паролю:
http://www.biblio-online.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
2. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. — М. : Финансы и статистика ; ИНФРА-М, 2010.
3. Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие / Ю. П. Лукашин. — М. : Финансы и статистика, 2003.
Тема 6. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕОБРАТИМЫХ ПРОЦЕССОВ
Модель простого экспоненциального сглаживания. Стартовые значения в модели Брауна. Простейшие модификации модели простого экспоненциального сглаживания. Подход пространства состояний. Модель Хольта и её варианты. Модель Хольта-Уинтерса и её варианты.
Описание стационарного временного ряда авторегрессией и скользящей средней. Метод
наименьших квадратов с дисконтированием. Общая схема оценивания прогнозных моделей zмножителями. Метод стохастической аппроксимации и его модификация
1. Литература:
Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный
ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Издательство Юрайт 2015.- Т.2. Модели и методы.- 447 с.- – Доступ по паролю:
http://www.biblio-online.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
2. Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие / Ю. П. Лукашин. — М. : Финансы и статистика, 2003.
Образовательные технологии
Образовательные технологии, используемые при реализации учебной работы: лекции и семинары, разбор кейсов, командная работа, проектная работа, индивидуальные и групповые презентации, дискуссии и доклады.
6
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента
1.1 Тематика заданий текущего контроля
Примерные задания для домашней работы:
 Используя метод средних величин, дайте краткосрочный прогноз по имеющемуся
ряду данных. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Используя метод Naïve дайте краткосрочный прогноз по имеющемуся ряду данных. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Используя метод средних точек дайте краткосрочный прогноз по имеющемуся
ряду данных. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Используя метод дрейфа дайте краткосрочный прогноз по имеющемуся ряду данных. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Сгладьте ряд данных используя модель простого скользящего среднего порядка 3,
5, 6, 12.
 Оцените по исходному ряду, какая модель тренда лучше подойдёт для его описания и прогнозирования.
 Используя МНК рассчитайте коэффициенты выбранного тренда. Дайте прогноз
по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте доверительные интервалы для вашей модели используя t-статистику
или z-статистику.
 Постройте доверительные интервалы для вашей модели используя неравенство
Чебышева.
 Постройте доверительные интервалы для вашей модели используя бутстрап (сгенерируйте остатки методом Монте-Карло).
 Приведите ряд данных к стационарному виду.
 Рассчитайте сезонные коэффициенты по имеющемуся ряду данных. Проведите
десезонализацию исходного ряда данных.
 Постройте аддитивную или мультипликативную тренд-сезонную модель, используя метод классической декомпозиции.
 Оцените порядок авторегрессии, лучше всего подходящей для описания ряда данных и прогнозирования, используя методологию Бокса-Дженкинса.
 Постройте модель ARIMA по своему ряду данных. Дайте прогноз по полученной
модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте модель ARARMA по своему ряду данных. Дайте прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте модель SARIMA по своему ряду данных. Дайте прогноз по полученной
модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте модель экспоненциального сглаживания. Дайте по ней прогноз.
 Постройте модель линейного тренда, используя МНК с дисконтированием. Дайте
прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте произвольную регрессионную модель, используя МНК с дисконтированием. Дайте прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте модель Хольта. Дайте прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
7
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
 Постройте модель Хольта-Уинтерса. Дайте прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте модель Хольта или Хольта-Уинтерса с демпфированным трендом.
Дайте прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность
прогноза.
 Постройте модель тренда, используя метод стохастической аппроксимации. Дайте
прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте тренд-сезонную модель, используя метод стохастической аппроксимации. Дайте прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте регрессионную модель, используя метод стохастической аппроксимации. Дайте прогноз по полученной модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
 Постройте модель Theta по исходному ряду данных. Дайте прогноз по полученной
модели. Оцените точность модели и адекватность прогноза.
Примерные задания для контрольной работы:
1. По имеющемуся ряду данных определите, какую модель лучше построить для составления краткосрочного прогноза. Постройте доверительные интервалы для своей
модели. Дайте прогноз на 3 наблюдения вперёд.
2. По имеющемуся ряду данных определите, какую модель лучше построить для составления среднесрочного прогноза. Постройте доверительные интервалы для своей
модели. Дайте прогноз на 12 наблюдений вперёд.
3. Постройте по своему ряду данных тренд-сезонную модель. Дайте по ней прогноз на
12 наблюдений вперёд.
4. Постройте по своему ряду данных модель экспоненциального сглаживания. Дайте по
ней прогноз на 12 наблюдений вперёд.
5. Постройте по своему ряду данных регрессионную модель, используя метод стохастической аппроксимации. Дайте по полученной модели прогноз.
1.2 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
1. Временной ряд. Классификация временных рядов. Прогноз. Отличие прогноза от предсказания. Период основания и упреждения прогноза. 3 основных принципа прогнозирования.
2. Коэффициенты оценки качества моделей. Графическое, аналитическое и экспертное
оценивание прогнозных свойств моделей.
3. Модель Naïve.
4. Модель дрейфа.
5. Модель средних величин (средняя арифметическая, средняя геометрическая).
6. Метод средних точек.
7. Модель линейного тренда. Формула, свойства моделируемого процесса.
8. Модель параболического тренда. Формула, свойства моделируемого процесса.
9. Модель показательного тренда. Формула, свойства моделируемого процесса.
10. Модель гиперболического тренда. Формула, свойства моделируемого процесса.
11. Модель логарифмического тренда. Формула, свойства моделируемого процесса.
12. Модель логистического тренда. Формула, свойства моделируемого процесса.
13. Сглаживание рядов данных. Методы, их преимущества и недостатки.
8
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
14. Классическая декомпозиция и вычленение сезонности в стационарных рядах данных.
15. Аддитивные и мультипликативные тренд-сезонные модели.
16. Методология Бокса-Дженкинса.
17. Модели ARIMA, ARARMA, SARIMA.
18. Модель экспоненциального сглаживания.
19. МНК с дисконтированием данных.
20. Модель Хольта.
21. Модель Хольта-Уинтерса.
22. Модели демпфированного тренда.
23. Модель CEWMA.
24. Метод стохастической аппроксимации.
25. Модель Theta.
Порядок формирования оценок по дисциплине
Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских и практических занятиях
(работа в семестре). Оценки за работу на семинарских и практических занятиях преподаватель
выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти бальной шкале за работу на
семинарских и практических занятиях определяется перед итоговым контролем.
Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов: правильность выполнения
домашних работ, контрольных работ, полнота освещения темы, которую студент готовит для
выступления с индивидуальным заданием. Оценки за самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти бальной шкале за
самостоятельную работу определяется перед итоговым контролем.
Результирующая оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:
Итоговый экзамен по дисциплине:
Накопительная оценка (работа в семестре):
Работа в семестре состоит из:
Виды контроля
Контрольная работа
Индивидуальное задание
Реферат
40%
60%
Количество заданий одного ти- Вес в итоговой
па
оценке
1
20%
1
20%
1
20%
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
1.3
Базовая литература
1 Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум
для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Издательство
Юрайт 2015.- Т.1. Теория и методология.- 351 с.- – Доступ по паролю: http://www.biblioonline.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
2 Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Электронный ресурс] : Учебник и практикум для академического бакалавриата: В 2 т Учебник и практикум
для академического бакалавриата/ И.Г. Светуньков, С.Г. Светуньков.- М.: Издательство
Юрайт 2015.- Т.2. Модели и методы.- 447 с.- – Доступ по паролю: http://www.biblioonline.ru (Электронно-библиотечная система «Юрайт).
9
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Социально-экономическое прогнозирование»
1.4
Основная литература
Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / В. Н. Афанасьев, М.
М. Юзбашев. — М. : Финансы и статистика ; ИНФРА-М, 2010.
Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов : учеб.
пособие / Ю. П. Лукашин. — М. : Финансы и статистика, 2003.
Слуцкий, Е. Е. Экономические и статистические произведения : избранное / Е. Е. Слуцкий. —
М. : Эксмо, 2010.
1.5 Дополнительная литература
Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики : учебник для вузов / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. — М. : ЮНИТИ, 1998.
Вентцель, Е. С. Теория вероятностей : учебник / Е. С. Вентцель. — М. : КНОРУС, 2010.
Левицкий, Е. М. Адаптация в моделировании экономических систем / Е. М. Левицкий. — Новосибирск : Наука ; Сиб. отд-ние, 1977.
Семенычев, В. К. Параметрическая идентификация рядов динамики: структуры, модели, эволюция / В. К. Семенычев, Е. В. Семенычев. — Самара : Изд-во СамНЦ РАН, 2011.
Ханк, Д. Э. Бизнес – прогнозирование : пер. с англ. / Д. Э. Ханк, Д. У. Уичери, А. Дж. Райтс. —
7-е изд. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2003.
Armstrong, J. Scottt. Making progress in forecasting / J. Scott Armstrong, Robert Fildes // International Journal of Forecasting. 2006. Vol. 22. Р. 433—441.
Brown, Robert Goodell. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series / Robert
Goodell Brown. — Englewood Cliffs, NJ : Prentice-Hall, 1963
Makridakis, Spyros G. Forecasting: Methods and Applications / Spyros G. Makridakis, Steven C.
Wheelwright, Rob J. Hyndman. — Wiley, 1998.
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Аппаратура для лекций и семинаров: проектор, экран, ноутбук, колонки.
Аппаратура для просмотра видео-ролика (гостевая лекция компании Nielsen): проектор, экран,
ноутбук, колонки.
Программное обеспечение: Microsoft Office (Word, Power Point, Excel).
Автор
____________________ С.Г. Светуньков
10